【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物体识别的，更具体地，涉及一种3d物体的识别检索方法及系统。
技术介绍
1、三维(3d)物体多视图是通过不同视角的映射得到的图像，每个视角对应的视图包含一个本征特征和一个视角特征，且每个视角对应的视图的本征特征都有所不同，相邻的几个视角的本征特征之间具有较多的共同特征，而相隔较远的几个视图的本征特征之间具有的共同特征较少，通过各种方法来增加3d物体各个视角之间的联系，来让训练模型学习到更多有用信息，是当前的三维物体识别技术的主要研究方向。
2、现有技术提出一种三维物体识别方法，包括以下步骤：获取未知物体的多张图像，并通过人工智能模型对多张图像进行特征提取处理，得到多个二维视图特征；根据人工智能模型对预设的多个注册视图特征进行组合处理，得到组合视图特征以及与组合视图特征对应的分类结果；根据人工智能模型对多个二维视图特征和组合视图特征进行分类决策处理，得到正负例分数结果；当正负例分数结果为正例分数时，以分类结果为依据确定未知物体的类别。该方法能够通过多个人工智能模型对多张图像进行三维的物体识别，从而提高物体识别的准确性和普适性，但该方法只考虑到了三维物体多视图的本征特征，没有考虑到三维物体多视图的视角特征，虽然一般认为视角特征是无需考虑的，但是视角特征也会影响三维物体的识别结果，该方法没有排除视角特征的影响，对三维物体识别的准确性影响较大。
技术实现思路
1、本专利技术为克服上述现有技术所述的没有排除视角特征的影响，对三维物体识别的准确性影响较大的缺陷，提供一
2、为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：
3、一种3d物体的识别检索方法，其特征在于，包括以下步骤：
4、s1：获取未知的3d物体的所有视图，提取每一张视图对应的本征特征和视角特征；
5、s2：获取已知的3d物体的本征特征，并基于已知的3d物体的本征特征，将从未知的3d物体的提取出来的相邻视角本征特征之间的互信息最大化，得到互信息最大化后的本征特征；
6、s3：将互信息最大化后的本征特征与视角特征之间的互信息最小化，得到互信息处理后的本征特征和互信息处理后的视角特征；
7、s4：将每个互信息处理后的视角特征之间的互信息最小化，得到互信息最小化后的视角特征；
8、s5：将互信息处理后的本征特征进行poe融合，得到未知的融合本征特征；
9、s6：获取已知的3d物体的融合本征特征，并基于已知的3d物体的融合本征特征，将未知的融合本征特征与互信息处理后的本征特征之间的互信息最大化，得到互信息处理后的融合本征特征；
10、s7：将互信息处理后的融合本征特征和互信息最小化的视角特征进行poe融合，得到全局特征，并基于全局特征，迭代更新互信息处理后的融合本征特征，得到更新后的融合本征特征；
11、s8：利用更新后的融合本征特征对未知的3d物体进行分类识别或检索。
12、本专利技术还提出了一种3d物体的识别检索系统，用于实现上述的3d物体的识别检索方法，包括：
13、特征提取模块，获取未知的3d物体的所有视图，提取每一张视图对应的本征特征和视角特征；
14、互信息最大化模块，用于获取已知的3d物体的本征特征，并基于已知的3d物体的本征特征，将从未知的3d物体的提取出来的相邻视角本征特征之间的互信息最大化，得到互信息最大化后的本征特征；
15、互信息处理模块，用于将互信息最大化后的本征特征与视角特征之间的互信息最小化，得到互信息处理后的本征特征和互信息处理后的视角特征；
16、互信息最小化模块，用于将每个互信息处理后的视角特征之间的互信息最小化，得到互信息最小化后的视角特征；
17、特征融合模块，用于将互信息处理后的本征特征进行poe融合，得到未知的融合本征特征；
18、融合特征互信息处理模块，用于获取已知的3d物体的融合本征特征，并基于已知的3d物体的融合本征特征，将未知的融合本征特征与互信息处理后的本征特征之间的互信息最大化，得到互信息处理后的融合本征特征；
19、融合特征更新模块，用于将互信息处理后的融合本征特征和互信息最小化的视角特征进行poe融合，得到全局特征，并基于全局特征，迭代更新互信息处理后的融合本征特征，得到更新后的融合本征特征；
20、识别模块，用于利用更新后的融合本征特征对未知的3d物体进行分类识别或检索。
21、与现有技术相比，本专利技术技术方案的有益效果是：
22、本专利技术通过最大化未知的3d物体的相邻视角提取出来的本征特征之间的互信息、最小化互信息最大化后的本征特征与视角特征之间的互信息，以及最小化每个互信息处理后的视角特征之间的互信息的操作，增强本征特征一致性的同时，减小视角特征对三维物体的识别结果的影响；通过将互信息处理后的本征特征进行poe融合，得到未知的融合本征特征，从而获得对未知的3d物体的更全面的表示，并基于全局特征，迭代更新互信息处理后的融合本征特征，进一步排除视角特征对三维物体的识别结果的影响，从而达到精确识别未知的3d物体的目的。
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1.一种3D物体的识别检索方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的3D物体的识别检索方法，其特征在于，步骤S2所述得到互信息最大化后的本征特征的过程包括：
3.根据权利要求2所述的3D物体的识别检索方法，其特征在于，得到互信息处理后的本征特征和互信息处理后的视角特征的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的3D物体的识别检索方法，其特征在于，得到互信息最小化后的视角特征的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的3D物体的识别检索方法，其特征在于，将互信息处理后的本征特征进行PoE融合，得到未知的融合本征特征F1的表达式为：
6.根据权利要求5所述的3D物体的识别检索方法，其特征在于，得到互信息处理后的融合本征特征的步骤包括：
7.根据权利要求6所述的3D物体的识别检索方法，其特征在于，得到更新后的融合本征特征的步骤包括：
8.根据权利要求7所述的3D物体的识别检索方法，其特征在于，利用更新后的融合本征特征对未知的3D物体进行分类识别或检索之前，执行S1至S6步骤，获取与未知的3D物体同类
9.根据权利要求1～8任一项所述的3D物体的识别检索方法，其特征在于，
10.一种3D物体的识别检索系统，用于实现权利要求1～8任一项所述3D物体的识别检索方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种3d物体的识别检索方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的3d物体的识别检索方法，其特征在于，步骤s2所述得到互信息最大化后的本征特征的过程包括：
3.根据权利要求2所述的3d物体的识别检索方法，其特征在于，得到互信息处理后的本征特征和互信息处理后的视角特征的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的3d物体的识别检索方法，其特征在于，得到互信息最小化后的视角特征的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的3d物体的识别检索方法，其特征在于，将互信息处理后的本征特征进行poe融合，得到未知的融合本征特征f1的表达式为：
6.根据权利要求5所述的...
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