本发明提供了一种三维物体的识别方法,包括:通过旋转不变编码器对输入的点云进行编码,得到旋转不变特征向量;对旋转不变特征向量进行卷积和池化处理,得到中间特征向量;对中间特征向量进行多层感知机全局池化处理,得到全局特征向量;将全局特征向量输入全连接层构成的分类器,得到三维物体的分类结果。本发明用图结构来描述点与点之间的关系,点与点的连接关系作为边,采用拉普拉斯矩阵L描述图结构,对图结构表示的三维特征进行旋转不变编码,然后利用层级图卷积进行全局特征提取,利用多层全连接输出最终分类结果,从而可以简化数据的处理过程,且提取的三维特征具备旋转不变性,使得三维物体的分类结果更加准确。
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