[发明专利]一种用于从二维图像识别三维模型对象的方法在审
| 申请号： | 201910038983.0 | 申请日： | 2019-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN109886297A | 公开（公告）日： | 2019-06-14 |
| 发明（设计）人： | 崔岩;丁一凡 | 申请（专利权）人： | 中德（珠海）人工智能研究院有限公司;珠海市四维时代网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京德高行远知识产权代理有限公司 11549 | 代理人： | 杨瑞 |
| 地址： | 519000 广东省珠海市香*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 二维图像 集合 三维模型对象 相似度度量 三维对象 标签 视点摄像机 关联 对象渲染 三维建模 视点计算 训练模型 低噪声 摄像机 检索 图像 渲染 描绘 | ||
1.一种用于从二维图像识别三维模型对象的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S100、提供3D建模对象；
S110、摄像机的汤姆逊球计算3D建模对象上的位置从中获得多个视点摄像机位置；
S120、为每个视点计算二维图像；
S130、低噪声二维图像的选择；
S140、将每个选定的2D图像与标签；
S150、提供从三维建模对象渲染的二维图像的第一集合，所述第一集合中的每个二维图像被关联到标签；
S160、提供非从三维对象渲染的二维图像的第二集合，所述第二集合中的每个二维图像被关联到标签；
S170、在第一集合和第二集合两者上训练模型；提供相似度度量；提交描绘至少一个对象的二维图像；
S180、通过使用所训练的模型和所述相似度度量来检索与所提交的二维图像的所述至少一个对象相似的三维对象。
2.根据权利要求1所述的一种用于从二维图像识别三维模型对象的方法，其特征在于：包括：在训练所述模型之后：通过针对所述第一集合中的每个二维图像提取特征向量来建立所述第一集合的二维图像的索引，其中，特征向量是使用所训练的模型提取的。
3.根据权利要求2所述的一种用于从二维图像识别三维模型对象的方法，其特征在于：所述提取的特征向量包括所训练的模型的参数到二维图像的连续应用，提取所提交的二维图像的特征向量。
4.根据权利要求3所述的一种用于从二维图像识别三维模型对象的方法，其特征在于：包括：通过使用所述相似度度量，将所提交的二维图像的所提取的特征向量与所索引的特征向量进行比较，用于所述比较的相似度度量是确定性的，用于所述比较的相似度度量是利用学习过程学得的。
5.根据权利要求4所述的一种用于从二维图像识别三维模型对象的方法，其特征在于：所述学习过程包括：在第一集合和第二集合两者上训练相似度模型，所述第一集合中的每个二维图像与所述第二集合中的二维图像配对，并且与所述第一集合和所述第二集合的二维图像相关联的标签至少包括相似度信息标签，
6.根据权利要求5所述的一种用于从二维图像识别三维模型对象的方法，其特征在于：所述特征向量的提取和所述相似度度量的学习过程是通过使用Siamese网络来同时实施的。
7.根据权利要求1所述的一种用于从二维图像识别三维模型对象的方法，其特征在于：所述训练模型是利用深度神经网络获得的。
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