三维点云深度神经网络建模与几何结构特征识别方法

三维点云深度神经网络建模与几何结构特征识别方法摘要

三维点云数据在计算机视觉领域中被广泛应用。然而，由于点云数据的离散性和无序性，使得点云数据的建模与识别变得困难。本文针对点云数据建模与识别问题，提出了一种基于深度神经网络的点云数据处理方法。具体来讲，我们提出了一个深度卷积神经网络（DCNN）模型，即采用多级卷积和池化操作来提取点云数据的信息，并采用反卷积操作和shuffle操作将三维体块数据转换为二维图片数据。实验结果表明，所提出的方法比传统方法具有更好的点云数据建模和几何结构特征识别性能。

关键词：点云数据；深度神经网络；建模；几何结构特征识别；DCNN；卷积神经网络

1.Introduction

点云数据通常由三维空间中的一组点坐标表示。这种表示方法克服了二维图片数据的局限性，因此在三维计算机视觉中广泛使用。然而，由于点云数据是一种离散的、无序的数据类型，因此其特征与几何结构的表达方式与二维图片数据不同。因此，点云数据的建模和几何结构特征识别变得困难。

深度学习模型被证明对于处理各种类型的数据都具有很好的表现，包括图片、语音、文本等。因此，近年来研究者开始应用深度学习模型来解决点云数据建模与几何结构特征识别问题。在本文中，我们提出了一种基于深度神经网络的点云数据处理方法，该方法具有更好的性能和常规方法相比。

2.Relatedwork

许多现有的点云数据处理方法是基于局部特征描述符，例如SHOT[1]、PFH[2]和FPFH[3]。这些方法都是基于手工设计的特征描述符，限制了它们在点云数据建模和特征识别方面的性能。深度学习方法成为解决这种问题的一个新思路。

其中，PointNet[4]是非常受欢迎的一种基于深度学习的点云数据处理方法，该方法通过一个简单的神经网络，将整个点云表示为输入，然后使用全局最大池化来提取点云数据的整体特征。后续工作的改进优化了PointNet的性能，如PointNet++[5]，通过使用一些自适应的多尺度邻域聚合模块来提取更细粒度的局部特征。

3.Method

3.1点云预处理

在实验中，我们将原始点云数据划分为多个三维体块，并将每个体块中所有点的坐标值平移到维度[0,1]的立方体坐标系中。这样可以使得点云数据同尺寸的图像数据有相似的统计特征，这对于训练深度学习网络来说通常是很有帮助的。

3.2网络结构

我们提出了一种基于深度卷积神经网络（DCNN）的点云数据处理方法，该方法被称为“点云DCNN”。该网络的整体结构如图1所示，分为两部分：特征提取器和分类器。其中，特征提取器用于从点云数据中提取几何结构特征，分类器用于预测点云数据的标签。


图1.点云DCNN的网络结构

特征提取器使用了多级卷积和池化操作，以提取点云数据具有的局部特征。首先，我们使用一个3D卷积层对点云数据进行卷积操作，得到一个具有更丰富的特征表示的点云数据。然后，我们使用多个含有不同处理层数的3D卷积层和maxpooling层来提取点云数据的更高级别的特征。最后，我们使用反卷积操作和shuffle操作将三维体块数据转换为二维图片数据，以便于分类器阶段进行预测。

分类器采用全连接神经网络，用于预测点云数据的标签。在分类器的训练过程中，我们采用了softmax激活函数，以输出标签概率分布。

4.Experiment

在本节中，我们将点云DCNN的性能与几种传统方法进行了比较。我们在ModelNet40[6]数据集上进行实验，该数据集包含了40种类别的几百个点云样本。实验中，我们使用交叉验证方法将数据集分为80%的训练集和20%的测试集，以评估所提出的方法的预测精度。

在实验中，我们将点云数据划分为体块，每个体块的大小为$24\times24\times24$，然后对每个体块进行预测。实验结果如表1所示，我们可以看到，所提出的点云DCNN方法在几何结构特征识别方面具有比其他方法更好的性能。


表1.在ModelNet40数据集上的分类结果

5.Conclusion

在本文中，我们提出了一种基于深度神经网络的点云数据建模与几何结构特征识别方法，采用多级卷积和池化操作来提取点云数据的特征，然后采用反卷积操作和shuffle操作将三维体块数据转换为二维图片数据。实验结果表明，所提出的点云DCNN方法具有较好的性能和传统方法相比更好的几何结构特征识别性能。本方法可以应用于医疗、机器人等领域。我们将在未来的工作中进一步优化该方法，以扩展其应用范围。

6.Acknowledgements

感谢深度学习开源框架TensorFlow，感谢模拟实验与数据分析平台OMI-Cloud提供技术支持。

7.Reference

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[2]Rusu,R.B.,Blodow,N.,&Beetz,M.(2008,May).Fastpointfeaturehistograms(FPFH)for3Dregistration.InProceedingsofthe2008IEEEinternationalconferenceonroboticsandautomation(pp.3212-3217).

[3]Rusu,R.B.,&Cousins,S.(2011).3Dishere:Pointcloudlibrary(PCL).InProceedingsofthe2011IEEEinternationalconferenceonroboticsandautomation(pp.1-4).

[4]Qi,C.R.,Huang,W.,&Su,H.(2017).PointNet:Deeplearningonpointsetsfor3Dclassificationandsegmentation.InProceedingsofthe2017IEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.652-660).

[5]Qi,C.R.,Yi,L.,Su,H.,&Guibas,L.J.(2017).PointNet++:Deephierarchicalfeaturelearningonpointsetsinametricspace.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems(pp.5099-5108).

[6]Wu,Z.,Song,S.,Khosla,A.,Yu,F.,Zhang,L.,Tang,X.,&Xiao,J.(2015).3DShapeNets:Adeeprepresentationforvolumetricshapes.InProceedingsofthe2015IEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.1912-1920)深度学习在三维形状识别和分类方面有着广泛应用，并且在这一领域中，各种不同的深度学习模型得到了成功应用。例如，2015年，Wu等人提出了ShapeNets模型，使用主成分分析方法对三维形状进行编码，并将编码后的数据输入到深度卷积神经网络中进行训练。这一模型在三维形状分类和重建任务中表现出了很好的性能。

另一个成功的模型是PointNet，它在2017年被Qi等人提出。PointNet是一种用于点云数据处理的深度学习框架，它能够在直接操作点云数据而不进行任何形式的特征提取或转换的情况下，直接对点云数据进行分类、分割和语义识别。使用PointNet的好处是，它能够处理各种形状和大小的点云数据，并且可以处理不规则形状和噪声数据。基于PointNet的优势，2017年，Qi等人提出了PointNet++，进行了更深层次的层次信息学习，这一模型在三维形状识别和分类任务中体现了很好的性能。

此外，还有一些其他的深度学习模型用于三维形状识别和分类，例如使用3D卷积神经网络对三维形状进行处理，并且能够处理不同大小和形状的三维形状等。总之，深度学习在三维形状识别和分类方面是非常有价值的，并且这一领域还有很多发展空间除了三维形状识别和分类，深度学习在三维重建和三维视觉方面也有广泛的应用。三维重建是指从二维或三维图像中恢复出对应的三维几何结构，近年来随着深度学习技术的不断发展，三维重建技术也得到了更好的发展。根据不同的应用场景和数据类型，目前已经提出了许多不同的深度学习模型用于三维重建。其中比较典型的模型包括：使用卷积神经网络的基于深度图像的三维重建；基于深度卷积神经网络的点云三维重建；基于深度学习的多视角三维重建等。

另外，深度学习在三维视觉方面的应用也备受关注。三维视觉是指从三维物体中提取有用信息，用于对象识别、跟踪和位姿估计等任务。深度学习模型在三维视觉方面的应用包括：对物体进行语义分割、边界框检测和区域提取等；对三维物体的位姿（姿态估计）进行识别和跟踪；对点云数据的分类、分割和物体检测等。

总之，深度学习在三维计算机视觉领域中的应用前景十分广阔，未来将有更多的深度学习模型被发掘并用于实际应用场景。同时，随着硬件技术的进步和深度学习理论研究的深入，我们相信深度学习将会为三维计算机视觉领域带来更加前沿和高效的解决方案在实际应用中，三维计算机视觉技术已经与许多其他领域相结合，例如虚拟现实、增强现实、医学图像分析等。深度学习在这些领域的应用也呈现出了许多新的前景。

在虚拟现实领域中，深度学习技术已经可以用于三维建模、物体渲染、姿势估计等。利用深度学习，虚拟现实技术可以更加真实地模拟三维场景，并提供更加精细的用户体验。在增强现实领域中，深度学习技术可以用于对现实世界中的物体进行识别和定位，从而在用户的视野中叠加出与物体相关的信息。除此之外，深度学习技术还可以用于医学图像分析，在医学诊断中提供更准确、更快速的判断和预测。

与此同时，深度学习模型在三维计算机视觉领域的发展也必须面临许多挑战。例如，在利用深度学习技术进行三维重建时，如何采集、处理和标注足够的三维数据仍然是一个难点。此外，现有的深度学习模型仍需要更加高效的硬件设备和计算资源才能更快速地进行训练和优化。在实际应用中，还需要对深度学习模型进行更为精细的调整和优化，以确保其鲁棒性和稳定性。

综上所述，深度学习在三维计算机视觉领域中的应用前景广阔，并在实际应用中逐渐发挥更大的作用。随着硬件技术和深度学习理论的不断发展，我们相信深度学习将会推动三维计算机视觉领域的发展，为人们提供更加高效、准