基于胶囊网络的三维网格模型分类方法

多边形网格作为一种复杂的数据结构为三维物体提供了有效的形状近似表示,但由于网格数据的复杂性和不规则性,卷积神经网络很难直接应用到三维网格数据处理中.因此,提出一种基于胶囊网络的深度学习方法对三维网格数据进行有效分类.首先设计一种能够直接在网格表面进行计算的多项式卷积模板,提取三维网格模型的高阶参数特征.同时,为解决传统卷积神经网络大量池化层的引入导致的特征丢失问题,针对输入网格模型尺寸大小不统一问题,改进了胶囊网络姿态参数学习方法,通过共享姿态矩阵权值,减少模型参数量,进一步提高了三维网格模型的训练效率.实验在SHREC15数据集上与传统方法和最新的两种方法进行比较,相比于最新方法MeshNet和MeshCNN,在原始测试集上的平均识别准确率提高了3.4和2.1个百分点,且融合特征后平均准确率达到93.8％.经实验验证,在训练时间较短的前提下,该方法也能取得相当的识别效果.本文所提出的三维网格分类方法,综合了图形学与深度学习方法的优点,有效提高了三维网格模型的分类效果.