1. 本选题研究的目的及意义
三维图像作为一种重要的信息载体，能够记录物体丰富的几何形状、空间结构和纹理细节信息，相较于二维图像，能够提供更为全面、直观的视觉感知。
随着三维成像技术的快速发展和普及，三维图像数据呈现爆炸式增长，应用领域不断拓展，包括虚拟现实、增强现实、自动驾驶、机器人、医学影像分析、工业检测等众多领域。
如何从海量三维数据中高效、准确地提取有效特征并进行识别成为了亟待解决的关键问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习在三维图像特征提取与识别领域展现出巨大潜力，成为了学术界和工业界的研究热点。
1. 国内研究现状
国内学者在深度学习应用于三维图像领域开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对三维图像特征提取与识别的关键问题，研究基于深度学习的三维图像特征提取模型和识别方法，主要内容包括：
1.深入研究三维图像特征提取方法，包括基于体素的方法、基于点云的方法、基于多视图的方法等，分析不同方法的优缺点，并探讨深度学习在其中的应用。
2.设计和实现基于深度学习的三维图像特征提取模型，包括三维卷积神经网络、点云深度学习网络、多视角融合的深度学习网络等，并对模型进行训练和优化，提高特征提取的效率和鲁棒性。
3.研究基于深度学习的三维图像识别方法，包括三维图像分类、三维目标检测、三维图像分割等，利用提取的深度特征进行识别任务，并对不同方法进行比较和分析。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：-深入研究三维图像特征提取与识别的国内外研究现状，了解最新的研究成果和发展趋势。
-重点关注深度学习在三维图像处理中的应用，学习和分析相关的深度学习模型和算法。
2.模型设计与实现阶段：-根据研究内容，设计基于深度学习的三维图像特征提取模型，包括网络结构设计、损失函数设计、优化算法选择等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于探索和提出基于深度学习的三维图像特征提取与识别方法，具体体现在以下几个方面：
1.提出高效、鲁棒的三维图像特征提取模型：-针对现有三维图像特征提取方法存在的不足，结合深度学习技术，设计新的网络结构或改进现有网络结构，提高特征提取的效率和鲁棒性。
-探索新的损失函数和优化算法，进一步提升模型的性能。
2.研究适用于不同三维图像识别任务的深度学习方法：-针对三维图像分类、目标检测、图像分割等不同任务，研究相应的深度学习模型和算法，并进行优化和改进，提高识别精度。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 孙超,李华.基于改进PointNet的脑肿瘤三维MR图像分割[J].计算机工程,2022,48(08):221-228.
[2] 陈贺,王永雄,刘洋,王文成,郭立.基于深度学习的三维模型特征提取与检索综述[J].计算机应用研究,2021,38(03):673-682 688.
[3] 向胜蓝,董金磊,梁荣.基于深度学习的点云特征提取与识别方法综述[J].电子学报,2021,49(01):155-166.
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