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之一，其应用领域涵盖了机器人、自动驾驶、虚拟现实等众多方面。
随着深度学习技术的快速发展，其在三维图像处理中的应用也日益广泛，为三维图像特征提取与识别带来了新的机遇。
本文首先介绍了三维图像特征提取与识别的研究背景和意义，并对传统的特征提取方法进行了概述。
接着，重点阐述了深度学习在三维图像特征提取与识别中的应用，包括基于卷积神经网络、循环神经网络以及多模态特征融合的三维特征提取方法，以及基于深度学习的三维图像分类、目标检测和语义分割方法。
此外，本文还对相关研究进行了综述，分析了不同方法的优缺点和适用场景。
最后，对三维图像特征提取与识别的未来发展趋势进行了展望。
关键词：三维图像；特征提取；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络
近年来，随着三维成像技术的快速发展，三维图像数据呈现爆炸式增长，如何高效、准确地提取三维图像的特征并进行识别成为了计算机视觉领域的研究热点。
三维图像相比于二维图像，包含了更为丰富的空间信息，能够更全面地描述现实世界，因此在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实、医疗诊断等领域具有广泛的应用前景。
传统的特征提取方法主要依赖人工设计的特征算子，如SIFT、HOG、LBP等，这些方法通常需要大量的先验知识和人工调试，难以适应复杂多变的三维场景。
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