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基于特征融合学习的三角网格显著区域检测方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:0.58 MB | 2021-04-21

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　　三维形状的显著性在形状分析与处理中有不可忽视的作用。现有的三角网格显著性检测方法大多依赖某种人工设计的几何特征，缺乏灵活性。为此，提出一种基于特征融合学习的显著区域检测方法，以适应不同类别的形状。首先计算形状的多种几何特征，然后把多尺度的低层次特征输入到一维卷积神经网络中;通过优化中心正则化损失函数，得到高层次、可判别的特征向量，同时也得到显著区域检测结果。在普林斯顿网格数据集上的实验结果表明，该方法适用于不同形状的显著性检测，检测结果具有一致性，并且相比对照算法具有更好的视觉效果和定量化指标评价。

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