摘要
三维图像特征提取与识别是计算机视觉领域的核心任务，其应用领域涵盖了自动驾驶、机器人感知、虚拟现实等多个方面。
传统方法在处理三维数据时往往面临着高维性、复杂性和多样性等挑战，而深度学习的出现为解决这些问题提供了新的思路。
本文首先介绍了三维图像特征提取与识别的研究背景及意义，阐述了深度学习在该领域的应用优势。
其次，对基于深度学习的三维图像特征提取方法进行了综述，包括基于体素、点云和多视图的方法，并分析了其优缺点。
然后，对基于深度学习的三维图像识别方法进行了综述，包括三维图像分类、目标检测和语义分割等任务。
最后，总结了该领域的研究现状和未来发展趋势。
关键词：三维图像；特征提取；目标识别；深度学习；文献综述
#1相关概念
1.1三维图像
三维图像也称为三维模型，是利用计算机图形学技术构建的，用于描述物体形状和空间关系的数据结构。
与二维图像不同，三维图像包含了物体的深度信息，能够更加完整地表达现实世界中的物体。
1.2特征提取
特征提取是指从原始数据中提取出能够有效表示数据本质特征的过程，其目的是降低数据的维度，并提取出对后续任务（如识别、分类等）有用的信息。
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