基于多隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表面重建算法及并行化研究.pdf

1、隨著三維表面重建技術(shù)的逐漸發(fā)展與成熟，人們?yōu)榱四軌蛑亟ǔ龈呔鹊奈矬w表面，不斷地對(duì)該技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，并將其運(yùn)用于很多領(lǐng)域。其中，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于物體表面重建也是一種改進(jìn)表面重建技術(shù)的重要手段，而BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練精度的好壞將直接影響表面重建的精度。因此，可以通過對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)加以改進(jìn)，以此提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度，從而更好地重建出物體的表面。
　　本文主要通過增加BP網(wǎng)絡(luò)的隱層數(shù)目來提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度，但是，增加網(wǎng)絡(luò)的隱層數(shù)目則會(huì)急劇增加

2、算法所耗費(fèi)的時(shí)間。另外，本文主要針對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行表面重建，點(diǎn)云中的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)非常龐大，而該方法對(duì)于所有數(shù)據(jù)點(diǎn)都將進(jìn)行操作，因此減少算法的整體執(zhí)行時(shí)間是一個(gè)急需解決的問題。并行計(jì)算技術(shù)則是針對(duì)該問題的重要方法，該技術(shù)可以在保證串行算法原有精度的情況下有效地減少算法的執(zhí)行時(shí)間。本文主要使用多核并行技術(shù)和基于GPU的并行技術(shù)來降低算法的整體耗時(shí)，提高算法的執(zhí)行效率。
　　本文算法步驟可以概括如下:首先從文本文件中獲取點(diǎn)云信息，利用八叉樹

3、來存儲(chǔ)這些點(diǎn)云數(shù)據(jù)，構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)的輸入矩陣和輸出矩陣，然后通過多隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而獲得隱函數(shù)表面，隱函數(shù)表面即是對(duì)物體真實(shí)表面的逼近，將隱式函數(shù)存儲(chǔ)于網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值當(dāng)中，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值中的隱函數(shù)信息利用隱函數(shù)表面可視化方法顯示出物體表面。然后針對(duì)串行算法中較耗時(shí)的部分進(jìn)行并行加速。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于多隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表面重建算法能有效地提高物體表面的重建精度。利用并行計(jì)算技術(shù)對(duì)該算法進(jìn)行并行計(jì)算也能較