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基于几何特征的三维网格模型识别算法研究的任务书
任务名称：基于几何特征的三维网格模型识别算法研究
任务目的：
三维网格模型是目前广泛应用于计算机图形学、虚拟现实和模拟等领域的一种基本建模方法。三维网格模型具有复杂的形状、多样的结构和丰富的信息，因此如何有效地对三维网格模型进行识别和分类成为了当前的研究热点。本次任务的目的是研究基于几何特征的三维网格模型识别算法，实现对三维网格模型的自动识别和分类。
任务内容：
本次任务的具体内容包括以下几个方面：
1.熟悉三维网格模型的基本概念和表示方法，了解三维网格模型的几何特征和特点。
2.研究和实现三维网格模型的特征提取算法，包括网格拓扑结构、几何特征、纹理特征等。
3.研究和实现三维网格模型的分类算法，利用特征向量进行分类，采用支持向量机、K近邻等算法实现分类。
4.根据实际需求，对三维网格模型进行分类，并评估算法的准确性和效率。
任务进度：
第一阶段（1周）：
1.熟悉三维网格模型的基本概念和表示方法。
2.学习和掌握三维网格模型的拓扑结构、几何特征和纹理特征。
第二阶段（2周）：
1.研究和实现三维网格模型的特征提取算法。
2.初步实现三维网格模型的分类算法。
第三阶段（2周）：
1.完善三维网格模型的特征提取算法。
2.研究和实现三维网格模型的分类算法。
第四阶段（1周）：
1.根据实际需求，对三维网格模型进行分类。
2.评估算法的准确性和效率。
任务需求：
1.熟练掌握三维网格模型的基本概念和表示方法。
2.具备一定的编程能力和算法设计能力。
3.具备良好的英语文献阅读和写作能力。
4.组织能力和团队协作能力。
5.对计算机图形学和模式识别等方面有一定的了解。
任务成果：
1.完成三维网格模型的特征提取算法和分类算法的研究和实现。
2.完成对三维网格模型的自动识别和分类。
3.完成任务报告，包括任务的背景、目的、内容、进度、方法、结果等。
4.发表相关学术论文或技术报告。
任务参考：
1.Lévy,B.(2015).Laplace-Beltramieigenfunctionstowardsanalgorithmthat“understands”geometry.AppliedandComputationalHarmonicAnalysis,35(3),511-572.
2.Bronstein,M.M.,Bronstein,A.M.,&Kimmel,R.(2010).DataAnalysisontheManifoldofMultivariateSignals.CRCPress.
3.Kazhdan,M.,&Hoppe,H.(2013).Screenedpoissonsurfacereconstruction.ACMTransactionsonGraphics(TOG),32(3),29.