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公开(公告)号：CN112966138B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110197548.X
申请日：2021-02-22
Applicant: 济南大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/532 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于轮廓特征点匹配的二维形状检索方法及系统，均能实现如下步骤：提取目标二维图像的轮廓特征点，并利用所提取到的轮廓特征点组建两个特征点集V1和V2；分别基于上述特征点集V1和V2，并通过边兼容性矩阵及面积兼容性矩阵的使用，获取目标二维图像与用于形状检索的数据集中的每一个二维图像之间的相似度；比较所获取到的各相似度的大小，获取其中最大的相似度所对应的数据集中的二维图像,该获取到的数据集中的二维图像即为检索结果。本发明用于实现对二维形状检索问题的优化。
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公开(公告)号：CN112966138A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110197548.X
申请日：2021-02-22
Applicant: 济南大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/532 , G06K9/46 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于轮廓特征点匹配的二维形状检索方法及系统，均能实现如下步骤：提取目标二维图像的轮廓特征点，并利用所提取到的轮廓特征点组建两个特征点集V1和V2；分别基于上述特征点集V1和V2，并通过边兼容性矩阵及面积兼容性矩阵的使用，获取目标二维图像与用于形状检索的数据集中的每一个二维图像之间的相似度；比较所获取到的各相似度的大小，获取其中最大的相似度所对应的数据集中的二维图像,该获取到的数据集中的二维图像即为检索结果。本发明用于实现对二维形状检索问题的优化。
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公开(公告)号：CN118484558A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410633848.1
申请日：2024-05-21
Applicant: 济南大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/532 , G06T7/33 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本公开提供了基于单幅图像跨模态融合的三维模型检索方法及系统涉及三维模型检索技术领域，包括：获取待查询图像和多视图三维模型集合；将待查询图像和已渲染成多视图的三维模型集合，输入至训练后的基于单幅图像跨模态融合网络中，输出检索的对应的三维模型；单幅图像跨模态融合网络引入数据交换过程，将图像域数据以设定概率给三维模型域额外的通道，将模型域数据以设定概率给图像域额外的通道；并各自在图像域网络和三维模型域网络进行域特征对齐后输入跨模态网络中，融合不同模态的信息，使用对比学习中可以解决三元组损失的难分负样本挖掘的问题。
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公开(公告)号：CN119089000A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411271459.5
申请日：2024-09-11
Applicant: 济南大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/55 , G06V20/64 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及三维模型检索技术领域，提出了一种基于双重参数融合网络的多视图三维模型检索方法及系统，包括如下步骤：获取待检索三维模型对应的多视图；对光照多视图、深度多视图进行融合并提取特征，基于特征的相似度自适应设置权重参数，调整特征重要度得到第一层特征描述符；对厚度多视图进行特征提取并计算特征之间的相似度，取出最大相似度的视图通过空间注意力机制处理，得到第二层特征描述符；第一层特征描述符与第二层特征描述符基于特征描述符的特征得分进行加权融合，经过全连接层得到三维模型的分类类别；本公开能够提高多视图三维模型检索之间的特征聚合效果，降低多视图特征聚合过程中丢失关键特征，提高检索精度。
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公开(公告)号：CN116434302A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310291953.7
申请日：2023-03-23
Applicant: 济南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于边界感知的人脸对齐神经网络，包括：边界热图估计子网络和坐标回归子网络,边界热图估计子网络包括一个CoordConv层和多个浅层和深层特征融合SDFusion模块，坐标回归子网络包括一个基于自注意力的特征重提取SAfeature模块和一个Transformer‑decoder模块，边界热图估计子网络输入端用户输入用户原始人脸图像信息，输出端生成边界热图，坐标回归子网络融合原始人脸图像信息、边界热图估计子网络的潜在特征和生成的边界热图，使用SAfeature模块和Transformer‑decoder模块将融合后的特征映射到关键点坐标进一步提高预测边界热图的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114882260A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210609666.1
申请日：2022-05-31
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提供一种图匹配方法及系统，属于计算机视觉领域，均能够：输入待匹配的两个属性图：图G1和图G2；构建图G1、图G2的亲和度矩阵Wall；基于邻居节点对，更新亲和度矩阵Wall，得到更新后的亲和度矩阵WU；基于更新后的亲和度矩阵WU，求解图G1、图G2的匹配关系。本发明用于降低错误匹配，提高匹配精度。
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公开(公告)号：CN119377431A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411424580.7
申请日：2024-10-12
Applicant: 济南大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/55 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/26 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了基于特征融合和视图分组的单图三维模型检索方法及系统，其中方法包括：将所述已知查询图像、所述无背景图像和所述每个三维模型对应的若干个视图，作为三维模型检索网络的输入值，将与查询图像最相似的三维模型作为三维模型检索网络的输出值，对三维模型检索网络依次采用第一、第二和第三损失函数进行训练，得到训练后的三维模型检索网络；将待查询图像、待查询图像的掩码图像、和三维模型集合，输入到微调后的三维模型检索网络中，得到待查询图像对应的图像特征，和每个三维模型对应的最终特征；计算待查询图像对应的图像特征，与每个三维模型对应的最终特征之间的相似度，选择最大相似度值对应的三维模型作为最终的检索结果输出。
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公开(公告)号：CN116310417B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202310250802.7
申请日：2023-03-10
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于形状上下文信息的近似图匹配方法及系统，涉及计算机视觉领域，具体方案包括：基于待匹配的两张属性图中节点之间的对应关系，构建关联图；基于关联图，分别计算包含局部距离信息、形状上下文信息和全图局部角度信息的亲和度矩阵，并融合成一个亲和度矩阵；基于亲和度最高的节点的距离信息，对亲和度矩阵进行更新，得到最终的亲和度矩阵；基于最终的亲和度矩阵，求解两张属性图的匹配关系；本发明增加约束条件与图信息来构造亲和度矩阵，减少引入的噪声和变形误差，降低错误匹配关系亲和度，提高匹配精度。
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公开(公告)号：CN117743616A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311755642.8
申请日：2023-12-18
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了基于图像的三维模型检索方法、系统、设备及存储介质，其中方法，包括：获取待查询图像和三维模型数据库；将待查询图像和三维模型数据库，均输入到训练后的基于图像的三维模型检索网络中，输出检索到的三维模型；其中，训练后的基于图像的三维模型检索网络，用于：对待查询图像进行特征提取，得到待查询图像的特征；对每一个三维模型进行特征提取，得到三维模型的特征；将待查询图像的特征和三维模型的特征，均输入到注意力机制网络中，输出加权后的三维模型特征向量；计算待查询图像特征与所有的加权后三维模型特征向量之间的余弦相似度，选择余弦相似度最小值所对应的三维模型，作为检索到的三维模型。
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公开(公告)号：CN116434220B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202310477856.7
申请日：2023-04-24
Applicant: 济南大学
IPC: G06V20/64 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于三维物体分类技术领域，提供了基于描述符和AdaBoost算法的三维物体分类方法及系统，其在视角采样方面，提出了一种基于网格细分的方法，它提供了全方位的视角覆盖，同时又能自然地控制密度。对于三维表面和二维投影描述，选择或设计了简单而有效的描述符。进行了两阶段AdaBoost学习，第一阶段在2D投影的特定尺度上训练分类器，第二阶段组合了尺度特定的分类器来得出最终分类器。所提出的算法在分类准确率方面优于基准传统算法。
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