一种基于形状上下文信息的近似图匹配方法及系统

    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。

    基于描述符和AdaBoost算法的三维物体分类方法及系统

    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

    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。

    基于跨实例和类别对比的三维模型检索方法及系统

    公开(公告)号:CN117540043A

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202311705268.0

    申请日:2023-12-11

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明公开了基于跨实例和类别对比的三维模型检索方法及系统;获取查询图像、查询图像的掩码图以及三维模型集合,对查询图像进行图像增强得到若干个增强后的查询图像;将增强后的查询图像、查询图像的掩码图、三维模型的多视图均输入到训练后的三维模型检索网络中,输出三维模型检索结果;三维模型检索网络将增强后的查询图像和查询图像的掩码图,均输入到第一卷积神经网络中,输出查询图像的特征表示;将三维模型的多视图输入到第二卷积神经网络中,输出三维模型每个视图的特征表示,将三维模型所有视图的特征表示进行加权求和,得到三维模型的特征表示;将所获得的特征表示均输入到分类器中,输出查询图像所对应的三维模型。

    一种基于形状上下文信息的近似图匹配方法及系统

    公开(公告)号:CN116310417A

    公开(公告)日:2023-06-23

    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。

    一种图匹配方法及系统
    5.
    发明公开

    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。

    一种图匹配方法及系统
    6.
    发明授权

    公开(公告)号:CN114882260B

    公开(公告)日:2025-04-22

    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。

    基于跨实例和类别对比的三维模型检索方法及系统

    公开(公告)号:CN117540043B

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202311705268.0

    申请日:2023-12-11

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明公开了基于跨实例和类别对比的三维模型检索方法及系统;获取查询图像、查询图像的掩码图以及三维模型集合,对查询图像进行图像增强得到若干个增强后的查询图像;将增强后的查询图像、查询图像的掩码图、三维模型的多视图均输入到训练后的三维模型检索网络中,输出三维模型检索结果;三维模型检索网络将增强后的查询图像和查询图像的掩码图,均输入到第一卷积神经网络中,输出查询图像的特征表示;将三维模型的多视图输入到第二卷积神经网络中,输出三维模型每个视图的特征表示,将三维模型所有视图的特征表示进行加权求和,得到三维模型的特征表示;将所获得的特征表示均输入到分类器中,输出查询图像所对应的三维模型。

    基于描述符和AdaBoost算法的三维物体分类方法及系统

    公开(公告)号:CN116434220A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310477856.7

    申请日:2023-04-24

    Applicant: 济南大学

    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。

    一种基于多视图分组的轻量级三维模型分类网络

    公开(公告)号:CN116342947A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310310809.3

    申请日:2023-03-28

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本申请公开了一种基于多视图分组的轻量级三维模型分类网络,视图采样模块将三维模型投影到N个视图中依次渲染获得N个二维深度图;视图分组模块根据三维模型的几何语义将二维深度图划分为多个组;特征提取模块对每组二维深度图进行特征提取后输出多个特征图;特征融合模块把多个特征图融合后输入MobileViTblock模块中进一步解析获得最终预测结果。二维深度图通过良好的几何语义划分为多个组,然后多组视图分别利用改进后的MobileNetV2网络提取有效特征,最后多视图特征融合后获得三维模型的特征识别。该网络在保证三维模型分类有效性的同时降低了网络复杂度。

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