109 / 2022-10-12 15:23:59

基于学习的特征融合三维匹配研究

针对当前几何特征融合中存在的信息冗余、产生的高维特征向量存储和匹配效率低、忽略有价值的特征等问题，拟提出一种基于学习的几何特征描述子非线性融合方法，用于刚性三维匹配，通过轻量级的训练构建融合特征，使其保持旋转不变性的同时具有良好的匹配性能。具体目标阐述如下：

（1）构建实验所需刚性三维模型匹配数据集，引入具有不同应用场景和数据形态的三维刚性匹配数据集，尽可能保证数据的多样性。

（2）提取源模型、目的模型的几何特征，设计构建特征融合网络，完成模型的训练。

（3）将特征融合网络融合的不同种特征分别在测试集上进行实验，评估各自性能、效率。