三维场景理解中的高阶能量优化理论与方法研究

项目（课题）名称：三维场景理解中的高阶能量优化理论与方法研究

项目（课题）类型：国家自然基金委重点项目

项目摘要：本项目旨在研究探索如何通过在随机场中引入合适的高阶能量模型来有效表达关于场景的定性和统计先验知识，将二维图像与三维点云统一在同一能量优化框架下，同时提高三维场景理解能力和三维物体重建精度的理论和方法。本项目的三维场景理解包括物体分割与识别、物体定位、物体三维形状完整化等内容。设计合理的高阶能量模型和建立有效的高阶能量优化算法是本项目的关键问题。本项目的主要研究内容包括以下四方面：（1）三维场景理解中的高阶能量有效表达问题；（2）含高阶能量项的快速能量优化方法；（3）高阶能量模型与层次化网络模型之间的关系,如深度神经网络；（4）基于GPU+CPU的混合快速能量优化算法。本项目的研究可望建立一套比较系统的针对三维场景理解的高阶能量模型设计和快速优化的理论和方法，形成相关的算法模块，并能在一些特定领域得到初步应用。本项目的预期成果可望进一步丰富和推动三维场景理解的研究与进展。

关键词：计算机视觉;三维场景理解;三维形状完整化;高阶能量(HOE)表达;高阶能量优化