1. 毕业设计（论文）主要内容：

三维模型的数据包含物体所有的空间信息，因此针对存在的三维图像模型的数据库较少以及三维数据模型如何表示问题，研究一种对三维图像形状特征进行描述和提取方法。在了解三维模型表示方法的基础上，针对三维图像识别的问题，本课题拟采用MATLAB实现对三维图像特征的提取，并要求对物体识别方法进行了解研究。设计要求通过已经存在预训练的CNN架构，将图像作为训练数据，基于CNN网络对物体图像进行训练，对图像特征进行描述，得到图像的特征，对图像进行识别。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇）。

（2）完成开题报告及任务书。

（3）采用matlab实现对三维图像特征的提取，并要求对物体识别方法进行了解研究。设计要求通过已经存在预训练的cnn架构，将图像作为训练数据，基于cnn网络对物体图像进行训练，对图像特征进行描述，得到图像的特征，对图像进行识别。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

（1）第1－4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。

（2）第5－6周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉相关工具软件的使用。

（3）第7－9周：实现物体图像样本库的搭建。

4. 主要参考文献

[1]hangsu, subhransu maji, evangelos kalogerakis, erik learned-miller, multi-viewconvolutional neural networks for 3d shape recognition, proceedings of iccv2015

[2] k. chatfield, k. simonyan, a. vedaldi, and a.zisserman.return of the devil in the details: delving deep into convolutionalnets. in proc. bmvc, 2014.

[3] 张娟.三维多媒体视觉图像人工智能识别方法仿真[j].计算机仿真,2018,35(09):435-438.