《表4 基于三维模型表示方法的工作汇总》

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《基于深度学习的三维数据分析理解方法研究综述》

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目前提出的方法可以概括为以下三种：（1）基于低层特征提取高层特征的方法．先提取三维模型传统手工设计的特征描述符（称为低层特征），通过深度学习方法进行训练，学习得到新的抽象特征（称为高层特征），将其作为三维模型最终的特征描述符；（2）非本征方法．将三维模型变换到图像区域、体素区域、基元区域或点云等欧式空间，以适应传统的深度学习方法；（3）本征方法．设计能处理三维数据的深度学习模型，通常将三维模型看作二维流形或由点组成的图．本小节以具体的处理任务为线索总结了现有方法，结合三维数据的表示方式对这些方法进行分类与对比．本文进一步从数据表示方法的角度总结了目前的代表性工作，如表4所示．