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目前基于视图的三维模型检索已经成为一个研究热点.该方法首先将三维模型表示为二维视图的集合,然后采用深度学习技术进行分类和检索.但是现有的方法在精度和效率方面都有待提升.本文提出了一种新的三维模型检索方法,该方法包括索引建立和模型检索.在索引建立阶段,选择代表性视图输入到训练好的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)中以提取特征和分类,进而根据特征类别对特征进行组织以建立索引在检索阶段,使用CNN和投票算法将输入模型的代表性视图分类为一个类别,然后仅选择这个类