[发明专利]一种基于深度学习的三维重建方法有效
| 申请号： | 201910179121.X | 申请日： | 2019-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN109993825B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 孔德慧;刘彩霞;王少帆;李敬华;王立春 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06N3/0475;G06N3/094;G06N3/0464;G06N3/0455 |
| 代理公司： | 北京市中闻律师事务所 11388 | 代理人： | 冯梦洪 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 公开一种基于深度学习的三维重建方法，该方法包括：(1)将输入图像被约束的潜在向量重建出目标完整三维形状，学习部分和完整三维形状之间的映射，然后实现单幅深度图像的三维重建；(2)学习三维真实对象与重建对象之间的中间特征表示，从而获得步骤(1)中的目标潜在变量；(3)利用极限学习机将步骤(1)中预测的体素浮动值变换为二进制值，完成高精度重建。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 三维重建 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的三维重建方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：(1)将输入图像被约束的潜在向量重建出目标完整三维形状，学习部分和完整三维形状之间的映射，然后实现单幅深度图像的三维重建；(2)学习三维真实对象与重建对象之间的中间特征表示，从而获得步骤(1)中的目标潜在变量；(3)利用极限学习机将步骤(1)中预测的体素浮动值变换为二进制值，完成高精度重建。
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