摘要：基于深度学习的三维数据分析理解是数字几何领域的一个研究热点.不同于基于深度学习的图像分析理解,基于深度学习的三维数据分析理解需要解决的首要问题是数据表达的多样性.相较于规则的二维图像,三维数据有离散表达和连续表达的方法,目前基于深度学习的相关工作多基于三维数据的离散表示,不同的三维数据表达方法与不同的数字几何处理任务对深度学习网络的要求也不同.本文首先汇总了常用的三维数据集与特定任务的评价指标,并分析了三维模型特征描述符.然后从特定任务出发,就不同的三维数据表达方式,对现有的基于深度学习的三维数据分析理解网络进行综述,对各类方法进行对比分析,并从三维数据表达方法的角度进一步汇总现有工作.最后基于国内外研究现状,讨论了亟待解决的挑战性问题,展望了未来发展的趋势.

关键词：三维数据分析理解 深度学习 单个模型 场景模型 特征提取 

单位：北京工商大学计算机与信息工程学院; 北京100048; 食品安全大数据技术北京市重点实验室; 北京100048; 北京邮电大学计算机学院; 北京100876