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第卷第期机
４３１
Ｖｏｌ．４３Ｎｏ．１
年月
２０２０１ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳＪａｎ．２０２０
基于深度学习的三维数据分析理解方法研究综述
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李海生武玉娟郑艳萍吴晓群蔡强杜军平
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北京工商大学计算机与信息工程学院北京１０００４８
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食品安全大数据技术北京市重点实验室北京１０００４８
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北京邮电大学计算机学院北京１００８７６
摘要基于深度学习的三维数据分析理解是数字几何领域的一个研究热点不同于基于深度学习的图像分析理
．
，，
解基于深度学习的三维数据分析理解需要解决的首要问题是数据表达的多样性相较于规则的二维图像三维数
．
，，
据有离散表达和连续表达的方法目前基于深度学习的相关工作多基于三维数据的离散表示不同的三维数据表
达方法与不同的数字几何处理任务对深度学习网络的要求也不同本文首先汇总了常用的三维数据集与特定任务
．
，，，
的评价指标并分析了三维模型特征描述符然后从特定任务出发就不同的三维数据表达方式对现有的基于深
．
，，
度学习的三维数据分析理解网络进行综述对各类方法进行对比分析并从三维数据表达方法的角度进一步汇总
，，
现有工作最后基于国内外研究现状讨论了亟待解决的挑战性问题展望了未来发展的趋势
．
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