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三維形狀的顯著性在形狀分析與處理中有不可忽視的作用?，F(xiàn)有的三角網(wǎng)格顯著性檢測(cè)方法大多依賴(lài)某種人工設(shè)計(jì)的幾何特征，缺乏靈活性。為此，提出一種基于特征融合學(xué)習(xí)的顯著區(qū)域檢測(cè)方法，以適應(yīng)不同類(lèi)別的形狀。首先計(jì)算形狀的多種幾何特征，然后把多尺度的低層次特征輸入到一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中;通過(guò)優(yōu)化中心正則化損失函數(shù)，得到高層次、可判別的特征向量，同時(shí)也得到顯著區(qū)域檢測(cè)結(jié)果。在普林斯頓網(wǎng)格數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法適用于不同形狀的顯著性檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果具有一致性，并且相比對(duì)照算法具有更好的視覺(jué)效果和定量化指標(biāo)評(píng)價(jià)。
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