1秒采集的三维头像摄影系统

为了实现高精度、快速度、低成本的三维头像建模,提出一个人体头部的三维摄影系统.该系统能够1 s采集用户的三维信息,3 min内建立照片真实感的三维模型.通过配置多目RGB-Depth相机摄影系统,保证1 s内完成对人体头部的全方位数据采集,进而对所得到的点云数据进行数据增强、配准、表面重建和着色,最终生成高逼真的三维头像模型.     

一种通用的局部内蕴对称检测算法

局部内蕴对称在三维几何体中更具一般性,其检测对形状分析具有重要意义,但由于其求解的复杂性,使得局部内蕴对称的检测非常困难.文中面向三维网格模型,提出一种包括反射和平移等变换的通用局部内蕴对称检测算法.该算法使用选举和谱分析方法以及迭代精化对称对应矩阵,求解出更加精确、通用的局部内蕴对称性;进一步,根据对称检测结果对模型进行分割,得到有意义的分割结果.实验结果表明,采用文中算法可以正确地求解出通用的局部内蕴对称性,并能在通用对称属性引导下生成有意义的模型分割结果.     

真实感实时绘制技术综述

真实感实时绘制是在当前图形算法和硬件条件限制下提出的在一定时间内完成真实感绘制的技术。由于要描述的真实世界的复杂性和软、硬件等条件的约束，在真实感和实时 之问采取折衷处理是不可避免的。本文深入阐述了该领域内的首要问题及相应的解决方案，并研究了提高真实感实时绘制的软件技术。     

一种基于调和函数的自由变形算法

为解决传统网格自由变形(FFD)结果往往不自然的问题,提出一种基于调和函数的变形算法.基于三维网格模型的拓扑信息,采用离散化的Laplace-Beltrami算子计算物体表面的调和函数,并以之引导物体进行自然形变.实验结果表明,借助于调和函数具有的光滑性和稳定性特点,该算法能够通过简洁的操作实现三维模型的自然变形,不仅...     

一种基于RANSAC 框架的椭球提取算法

面向点云数据,提出一种椭球的检测和提取算法。该算法采用随机采样一 致性（RANSAC）框架,通过多次随机采样点云模型,建立多个能够生成椭球体的最小点集, 对每个最小点集计算椭球参数,经过验证后建立椭球候选集合,利用分数函数评价各候选, 筛选出最佳提取椭球。实验结果表明：对于人工合成和扫描仪获取的点云数据,该算法稳定 可靠,可有效地提取出正确的椭球。     

基层减负 激发活力

企业基层是基本的生产经营单元，一般指直接面对操作和运行的单位。管理者必须重视基层，减轻基层不必要的负担，调动基层积极性，促进基层队伍健康发展。 额外负担基层不堪重负 现代石油企业汇聚了一大批优秀的基层员工。他们以厂为家，视工作为生命，用“心”去倾听企业的声音，为企业创造了大量的财富。     

一种面向大尺度变形的非刚性注册算法

动态几何模型表示了随时间演变的动态对象,通过非刚性注册匹配离散的帧模型是重建动态几何模型的核心问题.文中提出了一种鲁棒的成对非刚性注册算法,算法分为显式对应关系计算与全局变形优化两步:第1步,分析源模型和目标模型的滑动特征,提取显著特征点,建立特征点间的对应关系;第2步,利用显示的对应关系,求解全局变形优化完成非刚性注...     

支持在线学习的增量式极端随机森林分类器

提出了一种增量式极端随机森林分类器(incremental extremely random forest,简称IERF),用于处理数据流,特别是小样本数据流的在线学习问题.IERF算法中新到达的样本将被存储到相应的叶节点,并通过Gini系数来确定是否对当前叶节点进行分裂扩展,在给定有限数量,甚至是少量样本的情况下,I...     

三维点云法向量估计综述

由于获取方便、表示简单、灵活等优势,点云逐渐成为常用的三维模型表示方法之一。法向量作为点云必不可少的属性之一,其估计方法在点云处理中具有重要的位置。另一方面,由于点云获取过程中不可避免的噪声、误差和遮挡,点云中通常含有噪声、外点和空洞,并且部分采样模型如CAD模型,也会存在尖锐特征,这些都给法向量估计提出了挑战。对当前已有的点云法向量估计算法进行综述,分析其原理及关键技术,着重分析它们在处理噪声、外点和尖锐特征等方面的能力并给出比较,最后为未来研究提供了一些建议。     

一种基于GPU实现的自适应八叉树纹理绘画算法

当前,虽然基于二维图像映射定义的传统二维纹理已得到广泛应用。但是它有很多局限性。这是因为很多三维模型在纹理空间中进行参数化是非常困难的,例如隐式表面、细分表面和高密度或高细节的多边形网格。基于八叉树纹理定义,提出了一种新型的自适应八叉树纹理绘画算法。和传统的八叉树纹理映射算法相比,不但占用更少的存储空间,而且实现了基于GPU的纹理查询,有更快的查找速度。