【摘 要】
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针对近似等距的非刚性变换的三维模型簇对应关系计算准确率不高的问题，提出采用无监督的三维模型簇对应关系协同计算的新方法.通过三维点云特征提取模块，获取将位置、细节信息更丰富的低维特征与语义信息更丰富的高维特征相融合后的特征.在无监督深度函数映射模块中，将提取到的融合特征转换为谱描述符，计算函数映射矩阵，对该矩阵施加加权正则化约束项，得到最优的函数映射矩阵.在模型簇对应关系协同计算模块中，结合循环一致
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61862039,42261067）； 甘肃省科技计划资助项目（20JR5RA429）； 2021年度中央引导地方科技发展资金资助项目（2021-51）； 兰州市人才创新创业资助项目（2020-RC-22）； 兰州交通大学
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针对近似等距的非刚性变换的三维模型簇对应关系计算准确率不高的问题，提出采用无监督的三维模型簇对应关系协同计算的新方法.通过三维点云特征提取模块，获取将位置、细节信息更丰富的低维特征与语义信息更丰富的高维特征相融合后的特征.在无监督深度函数映射模块中，将提取到的融合特征转换为谱描述符，计算函数映射矩阵，对该矩阵施加加权正则化约束项，得到最优的函数映射矩阵.在模型簇对应关系协同计算模块中，结合循环一致性约束与函数映射理论，求解最优的目标函数，得到最优的模型簇对应关系.实验结果表明，所提算法在FAUST、SCAPE和TOSCA 3个数据集上所构建的模型簇对应关系测地误差均小于目前主流方法，映射结果更加平滑，对应关系更加准确，具有良好的泛化能力.
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