我们介绍了用于3D形状的语义分割和标记的投影分析。该分析将输入的3D形状视为2D投影的集合，通过从现有的已标记图像中转移知识来标记每个投影，然后反向投影并将标记融合在3D形状上。图像空间分析包括基于新颖的双类Hausdorff距离匹配3D对象的投影二进制图像。通过考虑2D图形中的内部Kong，该距离是拓扑感知的，并且该距离应用于分段线性扭曲的对象投影以补偿零件缩放和视图差异。投影分析通过在较低维度的空间中进行工作来简化处理任务，规避了具有完整且建模良好的3D形状的要求，并通过利用大量可用的图像数

3D人脸识别和情感分析在沟通和娱乐的许多领域中发挥着重要作用。 一个有效的面部描述符，具有较高的面部识别能力和面部情绪分析的描述能力，是一个具有挑战性的问题。 但是，在实际应用中，描述性和区分性是相互独立和矛盾的。 3D面部数据提供了一种在这两个方面之间取得平衡的有前途的方法。 在本文中，提出了一种鲁棒的区域边界球面描述符（RBSR），以促进3D人脸识别和情感分析。 在我们的框架中，我们首先通过形状索引和人脸上的球状带对每个3D面部点云上的一组区域进行分割。 然后将相应的面部区域投影到区域边界球