[發明專利]一種基于雙層次結構的草圖識別方法

在審

• 申請號: 202111514031.5
• 申請日: 2021-12-07
• 公開（公告）號: CN114373077A
• 公開（公告）日: 2022-04-19
• 發明（設計）人: 張世輝;王磊;左東旭;楊永亮;王奭
• 申請（專利權）人: 燕山大學
• 主分類號: G06V10/40
• 分類號: G06V10/40;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 石家莊眾志華清知識產權事務所(特殊普通合伙) 13123
• 代理人: 張建

1.一種基于雙層次結構的草圖識別方法，其特征在于，該方法包括：

獲得兩種格式的草圖樣本，所述草圖樣本包括二維圖像和二維點集合；

基于卷積神經網絡提取深度特征的層次化思想構建多層次形狀網絡；

通過構建多尺度殘差塊、內層殘差塊和外層殘差塊搭建多層次視覺網絡；

利用交叉熵損失訓練多層次形狀網絡，利用交叉熵損失和權重壓縮三元組中心損失訓練多層次視覺網絡；

將訓練后的多層次形狀網絡、多層次視覺網絡與乘法融合層結合，獲得雙層次結構，并將兩種格式的草圖樣本輸入至雙層次結構獲得識別結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于雙層次結構的草圖識別方法，其特征在于，所述獲得兩種格式的草圖樣本，所述草圖樣本包括二維圖像和二維點集合包括：

通過數據增強方法對訓練樣本進行擴充，獲得二維圖像，其中，所述草圖樣本增強方法的處理過程包括對草圖樣本進行縮放，對縮放后的草圖樣本進行向左或向右進行旋轉，對旋轉后的草圖樣本進行隨機水平翻轉，對隨機水平翻轉的草圖樣本進行隨機裁剪。

3.根據權利要求1或2所述的一種基于雙層次結構的草圖識別方法，其特征在于，所述獲得兩種格式的草圖樣本，所述草圖樣本包括二維圖像和二維點集合還包括：通過最遠點采樣法對所述二維圖像進行處理，獲得二維點集合。

4.根據權利要求1所述的一種基于雙層次結構的草圖識別方法，其特征在于，所述雙層次結構包括：多層次形狀網絡、多層次視覺網絡、權重壓縮三元組中心損失和乘法融合層。

5.根據權利要求4所述的一種基于雙層次結構的草圖識別方法，其特征在于，所述多層次形狀網絡依據卷積神經網絡提取深度特征的基本思想，通過不斷地選擇計算點并聚合計算點的局部特征構建層次化形狀網絡，所述多層次形狀網絡包括四個點卷積塊，一個池化層和兩個全連接層。

6.根據權利要求5所述的一種基于雙層次結構的草圖識別方法，其特征在于，所述點卷積塊可以降低草圖中點的個數并提取點特征，點卷積塊包括三個關鍵部分：點選擇方法，點卷積核的確定，點卷積計算方法，其中：

點選擇方法，采用最遠點采樣法決定參與點卷積運算的中心點，四個點卷積塊采用最遠點采樣法將草圖逐步在空間維度上進行降維；

點卷積核的確定，通過k近鄰算法基于歐式距離獲取中心點的周圍鄰域，并將該鄰域做為點卷積核的感受野范圍；

點卷積計算方法，點卷積塊通過一個兩層感知機和一個最大池化層進行點卷積運算，感知機可以改變通道維度，使其生成新維度的特征，最大池化層，可以從周圍鄰域選擇最大值作為局部特征。

7.根據權利要求4所述的一種基于雙層次結構的草圖識別方法，其特征在于，所述權重壓縮三元組中心損失函數為

其中，x_i∈R^d為第i個草圖特征，為x_i所屬類型y_i的特征中心，c_j∈R^d為異類特征中心，為被隨機選出的負中心，d為特征維數，D(·)為歐式距離。