旋转不变的2D视图-3D点云自编码器

刘贤颖; 吴秋遐; 康文雄; 李玉琼

doi:10.37188/OPE.20233105.0656

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旋转不变的2D视图-3D点云自编码器

三维地形测绘 | 更新时间：2023-03-22

- 旋转不变的2D视图-3D点云自编码器
- Rotation-invariant 2D views-3D point clouds auto-encoder
- 光学精密工程 2023年31卷第5期页码：656-666
- 作者机构：
  
  1.华南理工大学软件学院，广东广州 510006
  2.华南理工大学自动化科学与工程学院，广东广州 510641
  3.中国科学院力学研究所，北京 100190
- 作者简介：
  
  [ "刘贤颖（1998-），女，云南文山人，硕士研究生，2020年于中央民族大学获得学士学位，主要从事3D点云分析方面的研究。E-mail： xying_liuu@163.com" ]
  [ "吴秋遐（1983-），女，湖北松滋人，博士，副研究员，硕士生导师，2012年于华南理工大学获得博士学位，主要从事3D点云分析、生物特征识别、智能软件与智能系统等方面的研究。E-mail： qxwu@scut.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  广东省自然科学基金项目(2020A1515010558;2021A1515011972)
- DOI：10.37188/OPE.20233105.0656
  中图分类号： TP391
- 收稿日期：2022-07-27，
  
  修回日期：2022-08-30，
  
  纸质出版日期：2023-03-10
- 稿件说明：
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刘贤颖,吴秋遐,康文雄等.旋转不变的2D视图-3D点云自编码器[J].光学精密工程,2023,31(05):656-666.

LIU Xianying,WU Qiuxia,KANG Wenxiong,et al.Rotation-invariant 2D views-3D point clouds auto-encoder[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(05):656-666.
刘贤颖,吴秋遐,康文雄等.旋转不变的2D视图-3D点云自编码器[J].光学精密工程,2023,31(05):656-666. DOI： 10.37188/OPE.20233105.0656.

LIU Xianying,WU Qiuxia,KANG Wenxiong,et al.Rotation-invariant 2D views-3D point clouds auto-encoder[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(05):656-666. DOI： 10.37188/OPE.20233105.0656.

摘要

点云的无监督表征学习对于理解和分析点云至关重要，基于三维重建的自动编码器是无监督学习中的重要架构。针对现有的自编码器存在旋转干扰和特征学习能力不足的问题，本文提出一个旋转不变的2D视图-3D点云自编码器。首先，设计局部融合全局的旋转不变特征转换策略。对于局部表示，利用手工设计特征对输入点云进行转换，生成旋转不变的点云表征；对于全局表示，提出一个基于主成分分析（Principal Component Analysis， PCA）的对齐模块，将旋转点云对齐同一姿态下，在补充全局信息的同时排除旋转干扰。然后，在编码器设计局部和非局部特征提取模块，充分提取点云的局部空间特征和非局部上下文相关性，并建模不同层次特征之间的语义一致性。最后，提出一个基于PCA对齐的2D-3D 重构的解码方法，重建对齐后的三维点云和二维视图，使编码器输出的点云表征集成来自3D点云和2D视图的丰富学习信号。实验结果表明：本算法在随机旋转的合成数据集ModelNet40和真实数据集ScanObjectNN上的识别精度分别为90.84%和89.02%，学习的点云表征在没有任何标签监督的情况下实现了良好的可辨别性，并且具有较好的旋转鲁棒性。

Abstract

The unsupervised representation learning of point clouds is crucial for understanding and analyzing point clouds， and a 3D reconstruction-based autoencoder is an important architecture in unsupervised learning. To address the rotation interference and insufficient feature learning capability of existing autoencoders， this study proposes a rotation-invariant 2D views-3D point clouds autoencoder. First， a local fusion global rotation-invariant feature conversion strategy is designed. For the local representation， the input point clouds are transformed into handcrafted rotation-invariant features； for the global representation， an alignment module based on PCA is proposed to align the rotating point clouds under the same pose to exclude the rotation interference while complementing the global information. Then， for the encoder， the local and non-local module are designed to fully extract the local spatial features and non-local contextual correlations of the point cloud and model the semantic consistency between different levels of features. Finally， a PCA alignment-based decoding method for 2D-3D reconstruction is proposed for reconstructing the aligned 3D point clouds and 2D views such that the point-cloud representation output from the encoder integrates rich learning signals from the 3D point clouds and 2D views. Experiments demonstrate that the recognition accuracies of this algorithm are 90.84% and 89.02% on the randomly rotated synthetic dataset ModelNet40 and real dataset ScanObjectNN， respectively. Moreover， the learned point-cloud representations achieve good discriminability without label supervision and have a good rotational robustness.

关键词

Keywords

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