大规模DVE场景对等传输机制研究新进展

目的 目前互联网上构建的虚拟世界规模越来越大,但在现实网络带宽有限的情况下,实时传输海量复杂虚拟场景一直都是难以解决的“瓶颈问题”,针对该极具挑战性的问题进行了综述性研究。方法 首先对大规模3维虚拟场景传输的主要技术进行了概述,然后分别对其中的关键技术如大规模虚拟场景的轻量化与流式化技术、P2P-Cloud(Peer to Peer-Cloud)网络架构、资源发现/邻居发现策略、不同网络架构的虚拟场景数据分发策略和移动网络场景传输等进行了详细综述。结果 阐明了虚拟场景传输主要技术之间的关系,并通过对已有经典成果的对比,分析了它们的优缺点及需要解决的关键问题。结论 分别从虚拟场景传输的场景预处理、基于云的混合网络架构和移动网络中的场景传输这3个发展方向做了前瞻性的展望。     

基于增强PyrLK光流法的三维树木骨架重建方法

针对树木骨架重建要求手工交互多、不精确的问题,提出了用增强Pyr LK光流法对树木骨架进行重建,且可以基于多幅图像完全自动化地进行树木建模.首先在传统Pyr LK光流法的基础上加入了特征点的仿射变换和迭代追踪,提出增强Pyr LK光流法,解决了传统Pyr LK光流法不支持特征点旋转和双向匹配验证的问题;其次利用邻域的泛洪和局部点云的拟合进行高速、准确的树木骨架抽取,提出了三维体素泛洪和最小二乘拟合的方法.实验结果表明,文中方法能够快速重建出极具真实感的三维树木骨架模型.     

一种SVM学习框架下的Web3D轻量级模型检索算法

随着Web3D技术的发展,对于互联网检索三维模型的需求越来越迫切,特别是基于草图的模型检索.本文对基于草图的三维模型检索相关技术进行了研究,提出了三维模型轻量化处理算法、基于支持向量机三维模型最佳视点选择算法.本文首先对模型进行简化处理,投影三维模型为多个视点图像.其次,使用支持向量机在草图数据集上学习规则,并根据规则进行相应的视点图像分类,获得最佳视点图像.再次,对视点图像提取梯度直方图特征并进行K-means聚类和索引,减少特征空间,获得三维模型的特征字典.最后,在开源数据集上进行相关的实验并对结果进行分析,相关结果表明方法具有很强鲁棒性、准确性.     

基于Shape Context的人机全景自然浏览与交互系统

基于shapecontext提出一种改进的,适用于人体跟踪全景浏览的方法来构建一个摄像头驱动的全景浏览展件。Shape Context是一个内容丰富的特征描述符。它对特征点的位置几何属性要求低,只要是轮廓上的点都可以拿来作为特征点并提取该点的shapecontext来作为图像轮廓的特征描述符。摄像头驱动的全景浏览,浏览者从画布面前走过时画布中的全景跟随浏览者的脚步移动。当浏览者正视画布仔细欣赏全景中的景致时不经意的抬头和底头将会看到仰视和俯瞰不同视角下的景观。     

面向WebVR会议的大规模人群在线可视化的关键技术EI北大核心CSCD

大型移动WebVR会议面临诸如数据体量太大、网络传输异常卡顿、网页端渲染帧率低、视觉效果差等技术瓶颈.针对这些挑战,给出了一些系列关键技术,首先,提出了一种基于分散度的大规模人群轻量级动态建模方法,在保证轻量性与真实性的前提下,丰富了人群的多样性;其次,设计了动态参会人群情景的细粒度化传输调度算法,显著提升了动态情景的网络加载响应速度;最后,设计了基于WebGPU的大型参会情景的轻量级在线渲染方法,在移动网页端实现了动态人群的单DrawCall多样化渲染.在移动互联网上的各项实测技术指标表明,该解决方案在轻量性、真实性、多样性、规模性和效率效果等方面具有显著优势.