【摘 要】
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三维数据的分类与分割在安检、人脸识别以及自动驾驶中扮演着重要的角色，具有广泛的研究前景和应用价值。在三维模型分类任务中，由于三维数据信息结构的复杂性与不规律性，基于卷积神经网络的方法无法直接应用于三维数据之中。在带有深度图像的室内场景分割任务中，存在光照明暗以及相同颜色物体混淆问题，在复杂场景下无法获得理想分割效果。
针对上述问题，本文开始对三维模型分类和室内场景分割方法进行研究。主要的贡献如下：
（1）本文提出了一种基于视点熵和群卷积的三维模型分类方法。首先根据本文改进的视点熵方法选
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三维数据的分类与分割在安检、人脸识别以及自动驾驶中扮演着重要的角色，具有广泛的研究前景和应用价值。在三维模型分类任务中，由于三维数据信息结构的复杂性与不规律性，基于卷积神经网络的方法无法直接应用于三维数据之中。在带有深度图像的室内场景分割任务中，存在光照明暗以及相同颜色物体混淆问题，在复杂场景下无法获得理想分割效果。
针对上述问题，本文开始对三维模型分类和室内场景分割方法进行研究。主要的贡献如下：
（1）本文提出了一种基于视点熵和群卷积的三维模型分类方法。首先根据本文改进的视点熵方法选择三维模型的最佳视角，然后通过群卷积提取得到在该视角下三维模型的旋转不变性特征。实验表明本文方法在避免人工干预的同时拥有更高的分类准确率。
（2）为了探究空间几何信息特征对室内场景分割的影响，本文提出了一种基于多尺度特征融合的语义分割算法DsNet，有效地结合低层空间几何信息特征与高层抽象语义特征，并用实验证明了该方法在室内场景分割任务中的有效性。
（3）考虑到深度图像只表示物体到相机的距离值，无法体现物体表面法向量等信息。本文结合DsNet网络，提出了一种基于Kinect fusion的室内场景分割方法。并且通过实验证明了深度图像含有室内场景分割的部分语义信息，有助于提高室内场景语义分割的准确率。
本文希望通过基于深度图像的三维模型分类方法和带有深度图像的室内场景分割算法展开研究，能够推进相应研究领域的发展。如在任意姿态下对三维模型准确分类以及在光线昏暗等复杂场景中完成分割任务。
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