模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2025, Vol. 38 Issue (2): 116-131    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202502002
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耦合映射的非等距三维模型簇对应关系计算
杨军1,2, 薛又中1
1.兰州交通大学 电子与信息工程学院 兰州 730070;
2.兰州交通大学 测绘与地理信息学院 兰州 730070
Correspondence Calculation for Non-isometric 3D Shape Collection via Coupled Maps
YANG Jun1,2, XUE Youzhong1
1. School of Electronic and Information Engineering, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070;
2. Faculty of Geomatics, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070

全文: PDF (4985 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对现有非等距模型簇对应关系计算方法准确率较低且泛化能力较差的问题,文中提出耦合映射的非等距三维模型簇对应关系计算方法.首先,使用DiffusionNet直接从三维模型中提取初始特征,获取具有鉴别能力的特征描述符.然后,使用描述符分别计算函数映射矩阵与逐点映射矩阵,并对两种矩阵分别施加结构正则化约束与执行Softmax归一化,得到最优耦合映射矩阵.最后,基于虚拟模板的模型簇匹配模块以模型初始特征作为输入,结合耦合映射构建的点分类器,直接预测模型与虚拟模型之间的匹配关系,通过Gumbel-Sinkhorn归一化,得到最终的非等距模型簇对应关系.实验表明,文中方法能有效处理非等距模型簇中的伪影噪声,对应关系计算的测地误差较小,结果较准确,泛化性较优.
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作者相关文章
杨军
薛又中
关键词 对应关系非等距三维模型簇深度学习耦合映射Gumbel-Sinkhorn归一化    
Abstract:To address the issues of low accuracy and poor generalization ability in existing non-isometric 3D shape collection correspondence calculation methods, a correspondence calculation method for non-isometric 3D shape collection via coupled maps is proposed. First, DiffusionNet is employed to directly extract initial features from the 3D shape, and thus discriminative feature descriptors are obtained. Then, functional maps matrix and point-to-point maps matrix are computed using these descriptors. Structural regularization constraints and softmax normalization are applied to both matrices, respectively, to obtain an optimal coupled maps matrix. Finally, a shape collection matching module based on a virtual template takes the initial model features as input and employs a point classifier constructed with the coupled maps to directly predict the correspondence between the shapes and the virtual templates. The final correspondence for the non-isometric shape collection is obtained through Gumbel-Sinkhorn normalization. Experimental results demonstrate that the proposed method effectively handles topological noise within non-isometric shapes, achieves low geodesic error in correspondence calculation, provides accurate results, and exhibits strong generalization ability.
Key wordsShape Correspondence    Non-Isometric 3D Shape Collection    Deep Learning    Coupled Maps    Gumbel-Sinkhorn Normalization   
收稿日期: 2024-11-25     
ZTFLH: TP391.4  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.42261067)、2025年度甘肃省重点人才项目(No.2025RCXM031)资助
通讯作者: 杨 军,博士,教授,主要研究方向为计算机图形学、遥感影像分析与处理、深度学习.E-mail:yangj@mail.lzjtu.cn.   
作者简介: 薛又中,硕士研究生,主要研究方向为三维模型对应关系计算、深度学习.E-mail:1614429903@qq.com.
引用本文:   
杨军, 薛又中. 耦合映射的非等距三维模型簇对应关系计算[J]. 模式识别与人工智能, 2025, 38(2): 116-131. YANG Jun, XUE Youzhong. Correspondence Calculation for Non-isometric 3D Shape Collection via Coupled Maps. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2025, 38(2): 116-131.
链接本文:  
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