北京，2023年4月13日/美通社/——全球领先的全息增强现实（AR）技术提供商WiMi全息云股份有限公司（NASDAQ:WiMi）（“WiMi”或“公司”）今天宣布开发基于多视图特征融合的3D物体识别系统。该系统使用卷积神经网络来分析3D对象的不同视点，并融合来自多个视点的特征，以推断关于3D对象的全局信息，这些信息被馈送到全连接网络中，用于从多个视点分类和推断3D对象的标签。
WiMi基于多视角特征融合的三维物体识别系统由三个主要部分组成：视点信息选择、特征提取和特征融合。
视点信息模块可以从多个视点将3D对象投影到2D平面中。不同的视点涉及不同的对象方向和结构信息。可以在多个视图之间构建图结构，并基于空间分布将其聚类为组。合理的视点信息选择策略可以优化网络的训练数据。
特征提取模块是使用卷积神经网络来提取特征。在卷积层之后，特征映射模块可以作用于视图特征响应图。使用多层感知机学习多个映射矩阵，并且多个矩阵将相应的视图映射到近似特征空间上。映射矩阵可以概括视图之间的视点变换关系，并将特征图映射到描述区域的组级特征。
特征融合模块侧重于以合理有效的策略融合多个特征，以实现基于聚类的多层融合。卷积运算对高维视图特征进行加权，并对不同视图之间的权重信息进行编码。CNN处理具有空间数据的特征响应图。在使用最大值池化以获得特征图上的最大响应之后，从CNN的卷积层提取特征。该系统学习相邻视图之间的相关性，以生成更具解释力的全局特征，并将其融合到特征图中。
将所有视图特征融合为全局特征后，系统将全局特征输入到全连通层，利用空间信息挖掘融合特征中的高维特征，完成分类和输出结果。
三维物体识别技术是计算机视觉的核心技术之一，也是理解三维场景的关键技术。WiMi将继续扩展其基于多视图特征融合的3D对象识别算法的应用。
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