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，能够提供丰富的空间几何信息和语义信息，已经在计算机视觉、机器人、自动驾驶、医学影像分析等领域展现出巨大的应用潜力。
然而，由于三维图像数据量大、维度高、结构复杂等特点，传统的特征提取与识别方法难以有效地处理和分析这些数据。
因此，迫切需要探索更加高效、鲁棒的三维图像特征提取与识别方法，以满足日益增长的应用需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
三维图像特征提取与识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，近年来随着深度学习技术的快速发展，相关研究取得了显著进展。
1. 国内研究现状
国内学者在三维图像特征提取与识别方面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
本研究的主要内容是基于深度学习的三维图像特征提取与识别，包含以下几个方面：
研究基于卷积神经网络的三维特征提取方法，包括但不限于三维卷积神经网络(3DCNN)、多视角卷积神经网络(MVCNN)等。
研究基于循环神经网络的三维特征提取方法，例如基于长短期记忆网络(LSTM)的点云序列建模方法。
研究多模态特征融合方法，例如将图像特征与点云特征进行融合，以提高识别的鲁棒性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤展开：
1.文献调研与分析:对国内外相关文献进行全面系统的调研，了解三维图像特征提取与识别的研究现状、发展趋势和存在问题，为本研究提供理论基础和研究方向。
2.深度学习模型设计与优化:根据不同的研究目标，设计和优化相应的深度神经网络模型，例如卷积神经网络、循环神经网络等。
这包括网络结构的设计、激活函数的选择、损失函数的定义、优化算法的选择等方面。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面实现创新：
1.高效的三维特征提取方法:研究针对特定三维数据表示形式（例如点云、网格、体素等）的高效深度学习特征提取方法，探索能够更好地捕捉三维形状、几何拓扑和空间结构信息的网络结构和训练策略。
2.多模态信息融合:研究如何有效地融合多模态信息，例如将三维图像与其他传感器数据（如激光雷达、深度相机等）进行融合，以提高识别的鲁棒性和准确性。
3.面向特定应用场景的三维识别方法:研究针对具体应用场景（例如自动驾驶、机器人导航、医学影像分析等）的三维图像识别方法，例如设计轻量级的网络结构以提高实时性，或针对特定目标类型进行模型优化以提高识别精度。
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. 孙鑫,丁辉,张云鹏,等.基于改进PointNet的电力线三维点云分类[J].电网技术,2022,46(10):3720-3727.
2. 刘佳,王文成,刘晓利,等.基于多尺度特征融合网络的SAR图像目标识别[J].西安电子科技大学学报,2022,49(05):51-59.
3. 方浩,金小龙,王伟,等.基于深度学习的三维模型特征提取与检索综述[J].计算机辅助设计与图形学学报,2021,33(10):1673-1689.
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