计算机辅助设计与图形学学报

作者：朱奕杰, 蔺宏伟

关键词：网格显著性, 卷积神经网络, 中心正则化

三维形状的显著性在形状分析与处理中有不可忽视的作用.现有的三角网格显著性检测方法大多依赖某种人工设计的几何特征,缺乏灵活性.为此,提出一种基于特征融合学习的显著区域检测方法,以适应不同类别的形状.首先计算形状的多种几何特征,然后把多尺度的低层次特征输入到一维卷积神经网络中;通过优化中心正则化损失函数,得到高层次、可判别的特征向量,同时也得到显著区域检测结果.在普林斯顿网格数据集上的实验结果表明,该方法适用于不同形状的显著性检测,检测结果具有一致性,并且相比对照算法具有更好的视觉效果和定量化指标评价.

来源：2020年第2期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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