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針對基于學(xué)習(xí)的三維模型興趣點(diǎn)提取問題,提出一種興趣點(diǎn)分層學(xué)習(xí)的全監(jiān)督算法。提取三維模型表面所有頂點(diǎn)的特征向量后,將人工標(biāo)注的興趣點(diǎn)分為稀疏點(diǎn)和密集點(diǎn),對于稀疏點(diǎn)使用整個(gè)三維模型進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練對于密集點(diǎn)則找出興趣點(diǎn)分布密集的區(qū)域進(jìn)行單獨(dú)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練;然后對2個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征匹配,得到一個(gè)用于三維模型興趣點(diǎn)提取預(yù)測的分類器。測試時(shí),提取新輸入的三維模型上所有頂點(diǎn)的特征向量,將其輸入到訓(xùn)練好的分類器中進(jìn)行預(yù)測,應(yīng)用改進(jìn)的密度峰值聚類算法提取興趣點(diǎn)。算法采用分層學(xué)習(xí)的策略,解決了傳統(tǒng)算法在模型細(xì)節(jié)處難以準(zhǔn)確提取密集興趣點(diǎn)的問題。在 SHREC‘11數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)算法相比,該算法提取興趣點(diǎn)的準(zhǔn)確率更高。出現(xiàn)的遺漏點(diǎn)和錯(cuò)誤點(diǎn)更少,對解決越來越精細(xì)的三維模型的興趣點(diǎn)提取問題有較大幫助。
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