数据驱动函数映射的三维模型对应关系计算

针对经典的函数映射方法存在描述符特征单一、映射矩阵约束不强的问题,构建了一种数据驱动强正则化函数映射方法,用于计算三维模型的对应关系。首先,通过前向传播将源模型和目标模型的方向直方图签名(SHOT) 特征描述符输入残差网络进行训练,获得增强的SHOT特征描述符;然后,用基于函数映射的几何约束代替标签;最后,通过反向传播优化描述符的训练过程,实现了无监督数据驱动函数映射对应关系的计算。在FAUST数据集上的实验结果表明,本方法不仅能降低函数映射网络(FMnet)中模糊对应关系矩阵和测地距离矩阵的计算量,且构建的对应关系准确性也优于现有主流方法。