典型文献
船体曲面特征的计算机视觉认知与生成机制研究
文献摘要：
船体曲面的型值数据与图片数据都是序列相关型数据,即数据排列形式与所表达信息紧密相关的数据类型,因此用于图片分类和生成的计算机视觉技术,理论上也适用于船体曲面特征的认知与生成.本文基于此共性假设,对基于计算机视觉的船体曲面特征认知与生成机制开展系列研究.通过卷积神经网络搭建多元分类器用于识别不同区域的船体曲面形状,在多种曲面分割方案下均得到较为理想的分类精度;基于生成式对抗网络模型,设计一体式和分区式船体曲面生成方法,并根据这两种方法分别尝试进行曲面生成和重构,证明两种方法都能依据其自身特点部分实现船体曲面生成功能,为后续的研究提供参考.本文研究结果可为船体曲面快速建模与变形方法方面的研究提供技术和理论支持.
文献关键词：
船体曲面建模与变形方法;卷积神经网络模型;生成式对抗网络模型;计算机视觉技术
中图分类号：
作者姓名：
杜林;李广年;郑彭军
作者机构：
宁波大学,浙江宁波315000
文献出处：
引用格式：
[1]杜林;李广年;郑彭军-.船体曲面特征的计算机视觉认知与生成机制研究)[J].船舶力学,2022(07):949-961
A类：
船体曲面建模与变形方法
B类：
视觉认知,生成机制,图片数据,序列相关,数据排列,排列形式,达信,数据类型,图片分类,计算机视觉技术,特征认知,分类器,器用,种曲,较为理想,分类精度,生成式对抗网络模型,一体式,面生,生成方法,进行曲,自身特点,快速建模,法方,卷积神经网络模型
AB值：
0.325663
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