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平滑注意力与谱上采样细化的非等距三维点云模型对应关系计算
1
作者
杨军
张思洋
吴衍
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期3285-3294,共10页
为了解决非等距3维点云模型对应关系计算易受模型大尺度形变影响而导致对应失真、准确率低且平滑性差的问题,该文提出一种结合平滑注意力与谱上采样细化的非等距3维点云模型对应关系计算新方法。首先,利用点所在表面的几何特征信息设计...
为了解决非等距3维点云模型对应关系计算易受模型大尺度形变影响而导致对应失真、准确率低且平滑性差的问题,该文提出一种结合平滑注意力与谱上采样细化的非等距3维点云模型对应关系计算新方法。首先,利用点所在表面的几何特征信息设计平滑注意力机制与平滑感知模块,提高特征对大尺度形变区域非刚性变换的感知能力;其次,将深度函数映射模块与平滑正则化约束相结合,提升函数映射计算结果的平滑性;最后,在谱上采样细化模块中,以多分辨率重建的方式得到最终的逐点映射结果。实验结果表明,与已有算法相比,本算法在FAUST、SCAPE和SMAL数据集上构建的对应关系测地误差最小,处理大尺度形变模型时,能够提升逐点映射的平滑性和全局准确率。
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关键词
对应关系
非等距3维模型
平滑注意力
函数映射
谱上采样细化
下载PDF
职称材料
题名
平滑注意力与谱上采样细化的非等距三维点云模型对应关系计算
1
作者
杨军
张思洋
吴衍
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
兰州交通大学测绘与地理信息学院
福建技术师范学院大数据与人工智能学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期3285-3294,共10页
基金
国家自然科学基金(42261067)。
文摘
为了解决非等距3维点云模型对应关系计算易受模型大尺度形变影响而导致对应失真、准确率低且平滑性差的问题,该文提出一种结合平滑注意力与谱上采样细化的非等距3维点云模型对应关系计算新方法。首先,利用点所在表面的几何特征信息设计平滑注意力机制与平滑感知模块,提高特征对大尺度形变区域非刚性变换的感知能力;其次,将深度函数映射模块与平滑正则化约束相结合,提升函数映射计算结果的平滑性;最后,在谱上采样细化模块中,以多分辨率重建的方式得到最终的逐点映射结果。实验结果表明,与已有算法相比,本算法在FAUST、SCAPE和SMAL数据集上构建的对应关系测地误差最小,处理大尺度形变模型时,能够提升逐点映射的平滑性和全局准确率。
关键词
对应关系
非等距3维模型
平滑注意力
函数映射
谱上采样细化
Keywords
Shape correspondence
Non-isometric 3D point cloud shape
Smooth attention mechanism
Functional maps
Spectral up-sampling refinement
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
平滑注意力与谱上采样细化的非等距三维点云模型对应关系计算
杨军
张思洋
吴衍
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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