基于多隐层BP神经网络的表面重建算法及并行化研究的任务书.docx

基于多隐层BP神经网络的表面重建算法及并行化研究的任务书
任务书
一、研究背景与意义
表面重建技术是计算机视觉、计算机图形学、虚拟现实、计算机辅助设计等领域中的重要问题，它的目的是通过有限的采样点集合进行3D表面的恢复、分割和重构。各种几何建模和图形渲染应用中都需要对三维对象进行建模和描绘。表面重建技术是三维模型建立中的一个基本环节，该技术可以对点云数据进行采样、处理和分析，自动重建几何形状，并构建出具有密度和法向约束的几何形状。
在表面重建技术的研究中，神经网络技术表现出色，特别是基于多层前馈神经网络（Multi-layerFeedforwardNeuralNetworks，MLFNN）的BP算法，能够保证重建模型的准确性和鲁棒性。然而，当处理大规模数据时，传统的BP算法需要耗费大量的计算资源，效率较低，难以满足实时处理的需求。因此并行优化和加速对图像算法的发展具有重要意义。目前，随着GPU计算和MPI并行化技术的成熟，对表面重建算法的并行优化已经成为当前研究的热点之一。基于此，本研究将探究基于多隐层BP神经网络的表面重建算法及其并行化研究。
二、研究内容
1.建立多隐层BP神经网络模型
基于输入的点云数据，建立多隐层BP神经网络模型，对输入的点云数据进行采样、处理和分析，自动重建几何形状，并构建出具有密度和法向约束的几何形状。
2.优化BP算法，提高算法性能
通过GPU加速技术等方法优化BP算法，提高算法的性能，处理大规模数据时，提高算法的效率，满足实时处理需求。
3.研究表面重建算法的并行化
研究表面重建算法的并行化方法，探索MPI并行化技术和GPU并行化技术在表面重建算法中的应用，提高算法效率，进一步推进表面重建技术的发展。
4.验证算法效果
对优化后的多隐层BP神经网络模型进行实验验证，评估算法效果，验证算法在性能、准确率和效率等方面的优秀表现。
三、研究方法
本研究主要采用文献资料查阅法、实验分析法和数学建模法。在理论研究方面，通过查阅文献资料，总结和分析表面重建技术的最新进展，深入研究多隐层BP神经网络算法。在实验研究方面，采用基于多隐层BP神经网络算法的表面重建算法，利用GPU加速技术对算法进行优化，运用MPI并行化技术和GPU并行化技术进行并行优化，实验验证算法效果。
四、预期结果
通过本研究，预计可以建立基于多隐层BP神经网络的表面重建算法，并通过提高算法性能和进行并行化优化，提高算法效率。其效果将通过实验数据进行验证，为表面重建技术的发展和应用提供重要的理论和实践支持。
五、研究计划
本研究计划分为以下几个阶段：
阶段一：文献资料查阅与算法理论分析，确定研究方法，完成方案设计，用两周的时间完成。
阶段二：建立基于多隐层BP神经网络的表面重建算法，进行实验验证，用三个月的时间完成。
阶段三：基于GPU加速技术进行算法优化，用一个月的时间完成。
阶段四：研究表面重建算法的并行化方法，进行MPI并行化技术和GPU并行化技术的应用，用两个月的时间完成。
阶段五：总结实验结果，完成论文写作，用一个月的时间完成。
六、参考文献
[1]QiangX,LiT,LiK,etal.Aparallelizedsurfacereconstructionalgorithmforhugepointclouds[J].ComputerAidedDesign,2015,64:4-20.
[2]LiuJ,LiH,WangW,etal.Efficientsurfacereconstructionfromlarge-scaleunstructuredpointclouds[J].ComputerAidedDesign,2017,84:15-27.
[3]LiH,LiuJ,WangW,etal.Areviewofsurfacereconstructionfrompointclouds[J].Computer-AidedDesign,2019,106.
[4]何东坡,谢志清.基于优化的三维点云表面重建算法综述[J].中国工程科学,2017,19(5):29-34.
[5]MünnichR,FritschD,RiegerT.Full-densityandsurface-basedregistrationformulti-modalandmulti-temporalLIDARdatausingmulti-layerneuralnetworks[J].ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,2020,161:214-230.