三维人体模型分割中的边界点检测研究的中期报告本次中期报告主要介绍了三维人体模型分割中的边界点检测研究进展。在前期工作的基础上，本研究团队主要从以下三个方面展开研究。一、基于聚类算法的边界点提取方法针对现有方法在边界点提取方面存在的问题，本研究采用了基于K-Means聚类算法的方法进行边界点提取。聚类算法能够有效地对边界点进行分类，提高了提取的精度和准确度。通过实验结果表明，该方法在边界点提取的效果上优于现有方法。二、基于卷积神经网络的边界点分类方法在边界点提取之后，需要对提取出的点进行分类。本研究采用了卷积神经网络（CNN）进行边界点分类。CNN能够在学习过程中，自动提取出特征并进行分类，提高了分类的精确度和准确度。通过实验结果表明，该方法在点分类的效果上优于现有方法。三、基于点云数据的边界点检测方法目前，大多数三维人体模型分割的方法都是基于三角网格数据进行分割。本研究为了提高边界点的检测效果，采用了基于点云数据的方法进行边界点检测。点云数据具有更为丰富的信息，可以提高分割的精度。通过实验结果表明，该方法在边界点检测的效果上优于现有方法。综上所述，本研究在三维人体模型分割的边界点检测方面进行了深入研究，取得了一定的进展。但是目前还存在一些问题需要进一步改进和完善。接下来的工作将主要聚焦于提高算法的效率和准确度，以期达到更好的分割效果。