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公开(公告)号:CN113392244A
公开(公告)日:2021-09-14
申请号:CN202110646881.4
申请日:2021-06-10
Applicant: 北京印刷学院
IPC: G06F16/532 , G06F16/55 , G06F16/583 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度度量学习的三维模型检索方法及系统,其方法包括:步骤S1:将三维模型投影为二维线画图;步骤S2:计算二维线画图的信息熵,按照信息熵的值排序,获取前k幅图像作为三维模型对应的三维模型线画图;步骤S3:将待检索的手绘草图和三维模型线画图输入Triplet‑CNN网络进行训练,并构建损失函数以实现同类样本和非同类样本相似度对比。本发明提供的方法,一方面从像素级原始数据到抽象的语义概念逐层提取信息,使用紧凑的特征表达描述图像内容;另一方面通过训练数据学习一个有效的度量,使得相同类别样本间的相似度更大,不同类别样本间的相似度更小,从而提高分类器的判别能力,改善匹配和聚类性能,得到更高的检索准确率。
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