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基于LSTM网络多模态信息融合的三维模型检索方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910296553.9
IPC分类号：G06K9/00G06K9/62G06F16/583
申请日期：
2019-04-13
申请人：
天津大学

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著录项信息

专利名称	基于LSTM网络多模态信息融合的三维模型检索方法
申请号	CN201910296553.9	申请日期	2019-04-13
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-08-23	公开/公告号	CN110163091A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G06K9/00;G06K9/62;G06F16/583查看分类表>
申请人	天津大学	申请人地址	天津市南开区卫津路*** 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	天津大学	当前权利人	天津大学
发明人	刘安安;龙行健;聂为之
代理机构	天津市北洋有限责任专利代理事务所	代理人	杜文茹

摘要

一种基于LSTM网络多模态信息融合的三维模型检索方法，对给定的三维模型，提取三维模型按旋转角度顺序排列的若干张视图；采用多任务多角度的方式提取出若干张视图的骨架特征，由骨架特征得到三维模型的结构化信息；提取出若干张视图的视图特征向量，输入到一层LSTM网络结构中；看是否还要继续提取其他特征向量；将骨架特征向量和经过一层LSTM的视图特征向量相连接构成新的特征向量，输入到第二层LSTM网络结构中去进行融合；看是否还有待融合的其他特征向量，有则再次构成新的特征向量，输入到下一层LSTM网络结构中去进行融合；将最近一次融合的输出作为三维模型的最终的特征向量Q，结合相似性度量方法，完成最终的三维模型的检测过程。

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