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一种基于深度神经网络的三维模型参数化方法

基本信息

申请号 CN201811534717.9 申请日 -
公开（公告）号 CN109816789A 公开（公告）日 2019-05-28
申请公布号 CN109816789A 申请公布日 2019-05-28
分类号 G06T17/20（2006.01）I; G06T3/00（2006.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 马阳玲; 杨周旺; 王康; 王士玮 申请（专利权）人 合肥阿巴赛信息科技有限公司
代理机构 上海精晟知识产权代理有限公司 代理人 合肥阿巴赛信息科技有限公司
地址 230000 安徽省合肥市高新区创新大道2800号创新产业园二期E1栋323室
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开了一种基于深度神经网络的三维模型参数化方法，涉及三维模型参数化技术领域。本发明包括：建立包含两个隐层的从三维空间到二维空间的神经网络模型并通过神经网络模型获取网格的参数化坐标；利用所述神经网络模型通过所述参数化坐标重建三维网格；采用loss函数为约束条件对所述神经网络模型训练。本发明对约束条件中的loss函数为约束条件进行了改进，对扭曲较大的网格的曲面参数化具有很好的效果，与传统的ARAP方法需要初始值不断迭代，而本发明的神经网络模型不必给出特定的初始值，给出随机值就能有效的获取曲面参数化坐标，方便快捷，提高计算效率。