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基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)輸入的三維魯棒修復(fù)技術(shù)

發(fā)布時(shí)間:2024-05-21 06:17
  在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和三維機(jī)器視覺中,離散點(diǎn)云數(shù)據(jù)由于其數(shù)據(jù)獲取方便、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單而得到了廣泛應(yīng)用。然而,利用深度相機(jī)獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí),通常由于受到場(chǎng)景中物體的遮擋、深度相機(jī)的傳感器距離限制等原因會(huì)產(chǎn)生缺失的離散點(diǎn)云數(shù)據(jù),亟需進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)修復(fù)補(bǔ)全。傳統(tǒng)的點(diǎn)云修復(fù)方法多用于對(duì)小型孔洞的修復(fù),無法對(duì)點(diǎn)云模型的形狀結(jié)構(gòu)缺失進(jìn)行修復(fù)。為了對(duì)形狀結(jié)構(gòu)缺失的點(diǎn)云進(jìn)行補(bǔ)全,本文利用深度學(xué)習(xí)框架,對(duì)于兩類點(diǎn)云的應(yīng)用對(duì)象構(gòu)建了直接輸入點(diǎn)云數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)。其一是基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的單個(gè)點(diǎn)云模型的保結(jié)構(gòu)補(bǔ)全,側(cè)重于修復(fù)單個(gè)點(diǎn)云物體的形狀結(jié)構(gòu)缺失,能夠?qū)δP图?xì)節(jié)精確預(yù)測(cè)。其二是基于“類別-實(shí)例”分割的室內(nèi)場(chǎng)景修復(fù),側(cè)重于修復(fù)位于室內(nèi)場(chǎng)景中缺失的家具形狀,產(chǎn)生較為完整的室內(nèi)場(chǎng)景點(diǎn)云。本文的主要工作以及取得的研究成果如下:1)針對(duì)三維點(diǎn)云形狀修復(fù)補(bǔ)全中難以保持形狀精細(xì)結(jié)構(gòu)信息的難點(diǎn),借助于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)框架,本文提出了一種自動(dòng)修復(fù)補(bǔ)全三維點(diǎn)云形狀的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。該網(wǎng)絡(luò)由生成器和判別器構(gòu)成。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生成器采用自編碼器結(jié)構(gòu),以缺失的三維點(diǎn)云形狀作為輸入,首先通過輸入變換和特征變換對(duì)齊輸入點(diǎn)云數(shù)據(jù)的采樣點(diǎn)位置與特征信息;...

【文章頁數(shù)】:64 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.1總體框架圖??1.4論文組織關(guān)系??

圖1.1總體框架圖??1.4論文組織關(guān)系??

數(shù)據(jù)的場(chǎng)景補(bǔ)全框架,首先通過”類別-實(shí)例”分割模塊分割出待補(bǔ)全的缺失家具點(diǎn)云,??然后通過自編碼器結(jié)構(gòu)的深度祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架對(duì)分割出的家具點(diǎn)云進(jìn)行補(bǔ)全,最后將補(bǔ)全完??成的家具點(diǎn)云融合入缺失場(chǎng)景中,從而完成場(chǎng)景補(bǔ)全。??研究?jī)?nèi)容?(?點(diǎn)云模型補(bǔ)全技術(shù)??輸入對(duì)象?缺失的點(diǎn)云物體?缺失....


圖2.?1?M-P模型??-

圖2.?1?M-P模型??-

浙江理工大學(xué)碩士學(xué)位論文?基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)輸入的三維魯棒修復(fù)技術(shù)??第二章相關(guān)技術(shù)概述??本章主要介紹了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史、深度學(xué)習(xí)中常用于處理三維模型的深度神經(jīng)網(wǎng)??絡(luò)結(jié)構(gòu)以及深度學(xué)習(xí)運(yùn)用的軟件環(huán)境。??2.1深度學(xué)習(xí)發(fā)展概述??1943年,邏輯學(xué)家Walter?Pitts和神經(jīng)生....


圖2.?2自編碼器結(jié)構(gòu)??

圖2.?2自編碼器結(jié)構(gòu)??

蓋了生活的方方??面面,手機(jī)淘寶的拍照找同款商品功能、火車站安檢的刷臉通過功能、自動(dòng)駕駛中的目標(biāo)??檢測(cè)等等都離不開深度學(xué)習(xí)。大數(shù)據(jù)也是近年來的熱門領(lǐng)域,深度學(xué)習(xí)功不可沒。例如人??們可以通過海量的商品數(shù)據(jù)為顧客進(jìn)行產(chǎn)品推薦、通過用戶行為習(xí)慣生成個(gè)性化服務(wù)內(nèi)容、??評(píng)估借貸人的信....


圖2.?3深度自編碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展,人們對(duì)于自編碼器也提出了許多的變種

圖2.?3深度自編碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展,人們對(duì)于自編碼器也提出了許多的變種

浙江理工大學(xué)碩士學(xué)位論文?基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)輸入的三維魯棒修復(fù)技術(shù)??_??圖2.?3深度自編碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展,人們對(duì)于自編碼器也提出了許多的變種。稀疏自編碼器一般用來??學(xué)習(xí)特征,用于分類的任務(wù)。不同于傳統(tǒng)自編碼器,稀疏自編碼器在訓(xùn)練時(shí)結(jié)合了編碼層??的稀疏懲罰項(xiàng),這使....



本文編號(hào):3979721

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