自适应稀疏编码融合的非刚性三维模型分类算法
专利汇可以提供自适应稀疏编码融合的非刚性三维模型分类算法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开一种适用范围广的自适应稀疏编码融合的非刚性三维模型分类 算法 ，首先提取非刚性模型的平均测地线特征、热核特征、形状直径函数特征，以构造互补的多特征形状描述；其次利用特征袋模型生成AGD-BoF,HKS-BoF,SDF-BoF 特征向量 ，通过随机样本创建三个特征词典，并训练生成异类多特征权值矩阵；最后利用特征权值矩阵与稀疏优化编码自适应融合，采用Sotfmax分类算法实现非刚性模型的有效分类。具有更高的识别准确率及较强的鲁棒性，适用范围广。，下面是自适应稀疏编码融合的非刚性三维模型分类算法专利的具体信息内容。
1.一种自适应稀疏编码融合的非刚性三维模型分类算法，其特征在于按照如下步骤进行：
a.选定三维模型训练样本集T；
b.令无向带权图G(V,E)表示三维模型样本M，其中，V表示三维模型的顶点，E表示三维模型顶点间的边集合，提取三维模型样本M的平均测地线距离AGD、热核HKS及形状直径函数SDF；
c.采用特征词袋模型方法，分别对所提取的平均测地线距离AGD、热核HKS及形状直径函数SDF构建中级特征词袋表示，即AGD-BoF、HKS-BoF和SDF-BoF，具体步骤如下：
c.1 令S＝{s1,s2,...sN}∈Rp×N为平均测地线距离AGD的低层几何特征，p为顶点特征维度，N为顶点数目，使用K-means聚类算法将S进行聚类，计算聚类中心D＝{d1,d2,…,dk}∈Rp×k，即模型的视觉词汇，其中k为分类数目；
c.2 利用软量化SVQ方法，将三维模型样本M中每个顶点的低层几何特征si量化到视觉词汇D上，利用公式(1)构造U{u1,u2,..,un}，即AGD-BoF；
2
式中α表示平滑参数，取α＝1/(8η)；η表示聚类中心的平均值；
c.3 分别以每个三维模型样本M的热核HKS和形状直径函数SDF的低层几何特征替代平均测地线距离AGD的低层几何特征，重复步骤c.1和c.2，获得每个三维模型样本M的HKS-BoF和SDF-BoF；
d.利用稀疏编码优化算法生成优化的特征编码系数，采用softmax分类器实现训练样本的识别与分类，分别统计AGD-BoF、HKS-BoF和SDF-BoF对于各类模型的分类精度,构造异类多特征权值矩阵W*，具体步骤如下：
d.1 利用三维模型样本M的AGD-BoF特征构建字典A＝(A1,A2,A3,…,AC)∈RK×B，其中C为样本种类，B为训练样本总数，K为样本的AGD-BoF特征维度；
d.2 按照式(2)计算稀疏编码系数
式(2)中ε表示为误差，A为字典，Y∈RK为AGD-BoF特征；
d.3 计算Γi＝μi-σi.其中,μi和σi分别表示第i类稀疏编码系数 的平均值与标准差，生成优化的特征编码系数Γ_AGD＝{Γ1,Γ2,...,Γc}∈RC(C<
则模型类别为
d.6 按照公式(4)分别统计AGD-BoF、HKS-BoF和SDF-BoF对于各类模型的分类准确率其中：y(M)表示模型M的实际标签, 是分类算法的预测标签,Ti(i＝1,2....C)表示三维模型训练样本集T中第i类样本集；
d.7 按照公式(5)分别统计AGD-BoF、HKS-BoF和SDF-BoF对每一类模型的识别权重αi,βi,γi,i∈1,2,...C,构造异类多特征权值矩阵W*＝[α；β；γ]T∈RC×3；
e.将待测模型M*替代三维模型样本M，重复所述b步骤及d.1～d.4步骤，得到优化的特征编码系数F＝[Γ_AGD；Γ_HKS；Γ_SDF]T∈RC×3，按照公式(6)与特征权值矩阵W*融合，采用Softmax分类算法按照公式(3)将融合编码转化为相对概率,运用
实现模型的有效分类。
自适应稀疏编码融合的非刚性三维模型分类算法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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