2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、近十幾年來,模型骨架抽取這一課題已成為國(guó)際上比較熱門的研究方向,包括Siggraph在內(nèi)的很多國(guó)際、國(guó)內(nèi)的科研機(jī)構(gòu)、學(xué)者對(duì)骨架抽取及應(yīng)用進(jìn)行了深入的研究,使得這一方向的算法得到不斷改進(jìn)。
   三維模型的骨架保持了模型的拓?fù)涮匦?被廣泛應(yīng)用于三維模型庫(kù)匹配檢索、動(dòng)畫及壓縮等領(lǐng)域。本文根據(jù)多分辨率Reeb圖(MRG)的原理,提出了一種基于離散高斯曲率約束的骨架提取優(yōu)化算法。其優(yōu)勢(shì)之處在于通過計(jì)算網(wǎng)格頂點(diǎn)的離散高斯曲率,判斷曲面凸凹

2、特性,獲取模型表面的雙曲極值點(diǎn)作為約束點(diǎn),以約束點(diǎn)為基礎(chǔ)進(jìn)一步得到視覺突起與關(guān)節(jié),找出凹陷區(qū)域,增加關(guān)節(jié)點(diǎn),優(yōu)化原始骨架。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本方法有效地突出了模型的拓?fù)浞种卣饕约澳P捅砻娴募?xì)節(jié),提高了骨架提取的精度和效率。
   提取三維模型骨架并不是最終目的,將骨架應(yīng)用到某些領(lǐng)域才是骨架的價(jià)值所在,不同的骨架抽取方法所針對(duì)的應(yīng)用領(lǐng)域也是不同的,所以文章最后展示了利用本文優(yōu)化算法抽取出的骨架在三維模型匹配檢索以及骨架動(dòng)畫這兩大領(lǐng)域的

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