融合信息化边界和多模态特征的室内空间布局估计

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2019年第6期北京时间：

作者：刘天亮

单位：刘天亮,南京邮电大学 江苏省图像处理与图像通信重点实验室, 南京, 210003,陆泮宇,南京邮电大学 江苏省图像处理与图像通信重点实验室, 南京, 210003,戴修斌,南京邮电大学 江苏省图像处理与图像通信重点实验室, 南京, 210003,刘峰,南京邮电大学 江苏省图像处理与图像通信重点实验室, 南京, 210003,罗杰波,罗彻斯特大学 计算机科学系, 美国 罗彻斯特, 14627

摘要：为感知室内空间布局，提出一种基于信息化边界和多模态特征的场景布局估计方法.首先，采用VGG-16全卷积神经网络预测蕴含空间布局先验的信息化边界图.其次，采用Canny边缘检测和投票策略估计水平和竖直方向消失点，从消失点等角度间隔引出射线细采样信息化边界能量高的区域.接着，采用VGG空间多尺度卷积神经网络估计几何深度和法向特征.然后，积分几何求和候选布局多边形中多模特征描述一元共生，候选布局的表面法向平滑和位置关系确定二元标记约束.最后，采用结构化支持向量机学习模型，最大布局候选得分以推理布局.实验结果表明，与经典方法相比，本估计方法可以有效改善布局的完整度.

关键词：空间布局;卷积神经网络;场景理解;信息化边界

基金资助：国家自然科学基金（61001152，31200747，61071091，61071166，61172118）；江苏省自然科学基金（BK2012437）；南京邮电大学校级科研基金（NY214037）；国家留学基金（201208320219）