1. 本选题研究的目的及意义
随着三维建模技术和计算机图形学的快速发展，三维模型已经渗透到我们生活的方方面面，从工业设计、游戏娱乐到文化遗产保护、医疗诊断等等。
然而，海量的三维模型数据也给模型管理、检索和应用带来了巨大的挑战。
如何高效地组织、检索和利用这些三维模型数据，成为了计算机图形学和人工智能领域亟待解决的关键问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
三维模型特征提取和检索是计算机图形学和计算机视觉领域的研究热点之一，近年来取得了显著的进展。
1. 国内研究现状
国内学者在三维模型特征提取和检索方面开展了大量的研究工作，并在一些方面取得了突破性进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对三维模型特征提取和检索中存在的挑战，研究和开发高效、鲁棒的算法，主要研究内容包括：
1.三维模型特征提取方法研究:深入研究和分析现有的三维模型特征提取方法，包括基于几何信息、拓扑信息、视图信息以及深度学习的特征提取方法，比较它们的优缺点，以及适用场景。
针对现有方法的不足，提出改进的特征提取算法，例如结合多特征融合、深度学习模型优化等策略，以提高特征的表达能力和鲁棒性，使其能够更好地应对复杂的三维模型数据。
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，逐步推进研究工作。
1.文献调研与分析:深入调研三维模型特征提取和检索领域的国内外研究现状，阅读相关文献，了解最新的研究成果、方法和技术，分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.特征提取方法研究:研究和分析现有的三维模型特征提取方法，包括基于几何信息、拓扑信息、视图信息以及深度学习的特征提取方法。
5. 研究的创新点
本研究的预期创新点包括：
1.高效鲁棒的三维模型特征提取方法:提出一种或多种新的三维模型特征提取方法，能够提取更具表达能力和鲁棒性的特征，有效应对复杂三维模型数据的挑战，提高特征提取的效率和精度。
2.高效精准的三维模型检索方法:提出一种或多种新的三维模型检索方法，能够实现更高效、更精准的三维模型检索，有效应对大规模三维模型数据的挑战，提高检索的精度、效率以及可扩展性。
3.深度学习与传统方法的融合:探索深度学习与传统三维模型特征提取和检索方法的融合，结合深度学习的特征学习能力和传统方法的可解释性，提出更加有效和鲁棒的解决方案。
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]黄颖,王文成,郭新宇,等.基于改进PointNet 网络的三维模型分类[J].计算机辅助设计与图形学学报,2020,32(09):1431-1439.
[2]张丽艳,潘志庚,张三元,等.基于多视图和深度学习的三维模型检索综述[J].计算机辅助设计与图形学学报,2018,30(01):1-14.
[3]陈一民,周丽,朱宁宁.基于改进PointNet的三维模型分类算法[J].计算机工程与应用,2020,56(09):177-182.
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