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毕业论文答辩自述前言尊敬的评委老师们，大家好。我是本次毕业答辩的学生，今天很荣幸能够在这里提交自己的毕业论文，并且有机会向评委老师们展示我的研究成果，感谢各位评委老师在百忙之中抽出时间参加我这次的毕业答辩。研究背景和意义随着AR技术、智能化技术等的快速发展，以及以大数据、物联网等为代表的信息技术的广泛应用，现在的信息世界已经逐渐进入智能化时代。在这样的背景下，传统的图像识别技术难以满足现代社会的需求，因此人们开始关注以3D模型为基础的图像识别技术。3D模型不仅能够表现出物体的几何形态，还能够向我们展示和模拟物体的各种物理特性。因此，在3D模型的基础上，开展物体识别和分类的研究，对于智能设备的普及和人机交互的发展都具有十分重要的意义。通过对物体模型的识别和分类，我们可以很快的找到我们所需要的模型，这就使得在广告、游戏、工业设计和教育等领域得到了广泛应用，尤其在3D打印和虚拟现实等领域的发展，高效的物体识别和分类是必不可少的。因此，本文提出了一种基于深度学习的三维物体识别和分类方法，解决了传统方法在物体多样性上的不足，提供了一种更为高效、准确的物体识别和分类方式。本文提出的方法能够有效地提高物体识别和分类的速度和准确度，具有非常实用的应用价值。研究内容本文主要研究了一个基于深度学习的三维物体识别和分类方法。首先，本文介绍了三维物体识别和分类的背景和意义，并回顾了现有的一些方法，分析了它们的特点和缺陷。然后，基于三维点云，本文提出了一种基于深度学习的三维物体识别和分类方法，利用PointNet++中的多尺度特征学习方法，能够有效地提高识别的准确度和速度。为了对本文提出的方法进行实验验证，本文在三个不同的三维物体数据集上进行了实验，效果表明，本文提出的基于深度学习的三维物体识别和分类方法能够取得较好的识别效果，相对于传统方法具有更高的准确度和更快的识别速度。创新点本文的创新点主要有以下几点：本文提出的基于深度学习的三维物体识别和分类方法，利用PointNet++中的多尺度特征学习方法，能够提高三维物体识别和分类的准确度和速度。通过在三个不同的三维物体数据集上的实验，证明了本文提出的方法的优越性。研究成果本文主要取得了以下几方面的研究成果：提出了一种基于深度学习的三维物体识别和分类方法。在三个不同的三维物体数据集上进行了实验，并取得了很好的分类效果。在实验和对比分析中证明了本文提出的方法相对于传统的方法存在显著的优越性。总结本文提出了一种基于深度学习的三维物体识别和分类方法，解决了传统方法在物体多样性上的不足，提供了一种更为高效、准确的物体识别和分类方式。通过在三个不同的三维物体数据集上的实验，证明了本文

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