TY -的A2 -王,宋庆龄AU -叮,博盟——唐,Lei盟——他,Yong-jun PY - 2020 DA - 2020/06/11 TI -一个高效的基于卷积神经网络的三维模型检索方法SP - 9050459六世- 2020 AB -最近的3 d模型检索基于视图已成为一个研究热点。在这种方法中,3 d模型表示为2 d射影观点的集合,它允许深度学习技术用于三维模型分类和检索。然而,当前的方法需要改进在精度和效率。要解决这些问题,我们提出一种新的三维模型检索方法,包括索引构建和模型检索。在索引构建阶段,预计3 d模型库生成大量的视图,然后代表视图选择和输入相关卷积神经网络(CNN)提取特征。接下来,特点是组织根据他们的标签来建立索引。在这个阶段中,视图用于代表3 d模型大幅减少的前提下保持足够的信息的三维模型。这种方法减少了相似性匹配的数量增加87.8%。在检索,输入模型的二维视图分为类别与CNN和投票算法,然后只有一个类别的特点,而不是选择所有类别进行相似性匹配。通过这种方式,减少检索的搜索空间。 In addition, the number of used views for retrieval is gradually increased. Once there is enough evidence to determine a 3D model, the retrieval process will be terminated ahead of time. The variable view matching method further reduces the number of similarity matching by 21.4%. Experiments on the rigid 3D model datasets ModelNet10 and ModelNet40 and the nonrigid 3D model dataset McGill10 show that the proposed method has achieved retrieval accuracy rates of 94%, 92%, and 100%, respectively. SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2020/9050459 DO - 10.1155/2020/9050459 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -