1. 本选题研究的目的及意义
运动恢复是从图像或视频序列中推断相机姿态和场景结构的过程，是计算机视觉领域中的一个基本问题，它在三维重建、机器人导航、虚拟现实和增强现实等领域有着广泛的应用。
传统运动恢复方法通常依赖于图像序列中的时间连续性和对应关系，然而，在实际应用中，我们获取的图像序列可能是无序的，例如，从互联网上收集的图像或者使用多个相机从不同视角拍摄的图像序列。
这种无序图像集给传统的运动恢复方法带来了挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
运动恢复是计算机视觉领域的一个经典问题，一直受到国内外学者的广泛关注。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的运动恢复方法逐渐成为研究热点，并在无序图像集运动恢复问题上取得了一些进展。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.研究无序图像集的特点和挑战，分析传统运动恢复方法在处理无序图像集时遇到的问题，并探讨深度学习技术如何解决这些问题。
2.研究适用于无序图像集的特征匹配和姿态估计方法，例如，基于深度学习的特征点检测和匹配方法、基于深度学习的相对姿态估计方法等。
3.设计一种基于无序图像集的运动恢复结构，该结构应能够有效地学习图像特征和几何关系，并具有较高的精度和鲁棒性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解无序图像集运动恢复的研究现状、主要方法和最新进展，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计：针对无序图像集的特点和挑战，设计高效、鲁棒的运动恢复算法。
具体而言，将研究基于深度学习的特征匹配和姿态估计方法，以及如何将深度学习与传统运动恢复方法相结合。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种高效的基于深度学习的无序图像集运动恢复结构：本研究将设计一种新的深度神经网络模型，该模型能够有效地学习无序图像集中的特征和几何关系，并具有较高的精度和鲁棒性。
2.探索新的损失函数和训练策略：为了提高运动恢复结构的性能，本研究将探索新的损失函数和训练策略，例如，将几何约束和语义信息融入到损失函数中，以及采用多阶段训练策略等。
3.将所提出的运动恢复结构应用于实际场景：本研究将探索将所提出的运动恢复结构应用于虚拟现实/增强现实、机器人导航、三维场景建模等实际场景，并验证其有效性和实用性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘浩洋,鲍虎,张丽,等.基于深度学习的运动目标检测与跟踪综述[J].电子学报,2021,49(04):774-787.
2. 王鹏,刘越,郭新宇,等.基于深度学习的视觉运动估计方法综述[J].自动化学报,2022,48(04):815-832.
3. 孙文军,冯磊,薛雨丽,等.基于深度学习的无序图像三维重建技术综述[J].计算机辅助设计与图形学学报,2022,34(10):1555-1568.
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