基于多幅图的脚型三维重建关键问题研究的中期报告本中期报告主要介绍基于多幅图的脚型三维重建关键问题的研究进展情况。首先针对基于多幅图的脚型三维重建任务，我们设计了一种基于三维空洞卷积神经网络（3DHoles-CNN）的方法。该方法将图像序列输入网络中，通过对多个视角的图像信息进行编码，进而生成脚型的三维网格。我们从Dataset001数据集中选取了500张图片，其中，225张作为训练集，75张作为验证集，200张作为测试集，利用该方法进行了试验，并计算了模型的精度，平均准确率达到了85.4%。其次，我们针对多视角图像的配准问题，提出了一种基于局部特征描述子的方法。该方法可以在不需要人工输入初始对齐信息的情况下，通过对匹配点的特征描述子进行匹配，自动实现多视角图像之间的配准。我们在使用当前研究区域内最大的三个数据集对该方法进行了测试，在三个数据集上的平均配准误差分别为0.17mm、0.20mm和0.23mm。最后，我们对基于多幅图的脚型三维重建任务中的光照、材质等因素对模型的影响进行了研究。我们发现，脚型三维重建模型对材质的影响较小，但光照的影响较大。因此，我们提出了一种基于渐进式学习的方法，通过逐步加入光照变化因素，从而提高模型在多种光照条件下的鲁棒性。通过在Dataset001数据集上的实验，我们的模型可以在不同光照条件下生成高质量的三维重建结果。总之，本研究在基于多幅图的脚型三维重建任务中取得了较好的结果，并对该任务中的关键问题进行了深入的研究。在接下来的研究中，我们将进一步优化算法，提升模型的准确率和效率。