Abstract-Eftersom det finns komplexa geometriska variationer med 3D-former, extrahera effektiva 3D-form funktioner är en av de mest utmanande uppgifter i form matchning och hämtning. I detta dokument föreslår vi en djupformig deskriptor genom att lära sig formfördelningar vid olika spridningstider via en progressiv formfördelningskodare (PSDE). För det första utvecklar vi en formfördelningsrepresentation med kärnans densitetsskattning för att karakterisera de inneboende geometriska strukturerna i 3D-former. Sedan föreslår vi att lära oss en djup form funktion genom en oövervakad PSDE. Särskilt syftar den oövervakade PSDE till att modellera den komplexa icke-linjära omvandlingen av den uppskattade formfördelningen mellan på varandra följande diffusionstid. För att kunna karakterisera de inbyggda strukturerna i 3D-former mer effektivt, staplar vi flera PSDE för att bilda en nätverksstruktur. Slutligen konkateterar vi alla neuroner i de mellersta dolda skikten i det oövervakade PSDE-nätverket för att bilda en oövervakad formdeskriptor för hämtning. Dessutom föreslår vi en övervakad PSDE för att bilda en övervakad formdeskriptor genom att införa ytterligare begränsningar för utgångarna för alla dolda lager. För varje dolt lager är likheten mellan ett par utgångar från samma klass så stor som möjligt och likheten mellan ett par utgångar från olika klasser är så liten som möjligt. Den föreslagna metoden utvärderas på tre referensdatauppsättningar med 3D-form med stora geometriska variationer, dvs. McGill, SHREC'10 ShapeGoogle och SHREC'14 Humandatauppsättningar, och de experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden är överlägsen de befintliga metoderna. Index Termer-3D form hämtning, form deskriptor, denoiserande auto-encoder, värmekärna signatur, värmespridning.
I REF ) en progressiv form distribution kodare införs för att generera 3D form representation.
Progressive Shape-Distribution-Encoder for Learning 3D Shape Representation
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}