[发明专利]一种基于形状特征和卷积神经网络的三维模型分类方法在审
| 申请号： | 202110421908.X | 申请日： | 2021-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN113066187A | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 关小蕊;宋文博;李靖宇 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06T17/20 | 分类号： | G06T17/20;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙江省哈*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于形状形状和卷积神经网络的三维模型分类方法。本发明提取三维模型的形状特征向量D1和D2，用于表达三维模型的形状特征，将其视为一个向量序列作为输入传递到卷积神经网络，卷积神经网络将这些特征向量进行特征提取，最后，利用Softmax分类层完成三维模型的分类。本发明在三维模型分类方面具有较好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 形状 特征 卷积 神经网络 三维 模型 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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