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1.
空间动态可变材质的交互式全局光照明绘制   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
SUN Xin  周昆  SHI Jiao-Ying 《软件学报》2008,19(7):1783-1793
提出了一种空间动态可变材质的交互式全局光照明绘制算法.如果在绘制过程中允许用户对物体的材质作修改,并且对一个物体的不同部分的材质作不同的修改,则称为空间动态可变材质.由于最终出射的辐射亮度和材质呈非线性关系,因此现有许多交互式全局光照明算法不允许用户修改物体的材质.如果一个物体各部分的材质可以不相同,那么材质对最终的出射的辐射亮度的影响更为复杂,目前没有任何交互式全局光照明绘制算法能够在绘制过程中对一个物体不同部分的材质作不同的修改.将一个空间动态可变材质区域划分成许多子区域来近似模拟,每个子区域内部材质处处相同.光在场景传播过程中可能先后被不同的子区域反射,并以此将最终出射的辐射亮度分为许多部分.用一组基材质来线性表示所有的材质,这组基材质被赋予场景中的所有子区域,从而得到不同的基材质的分布.预计算所有这些基材质分布下的各部分最终出射的辐射亮度.绘制时根据各子区域材质在基材质上的系数组合相应的预计算数据,就能交互式绘制全局光照明效果.  相似文献
2.
多层协调的动态过程建模   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据企业实际情况,在企业过程建模中引入领域空间概念。通过领域空间把企业划分为不同的领域及领域层次,在不同的领域上进行模型的划分与定义,不同层次模型相互协调构成整个企业的过程模型,通过与CIMOSA中的过程建模对比,指出该建模方法的特点,最后给出了如何支持企业过程重构的方法。  相似文献
3.
基于改进动态纹理模型的人体运动分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
人体运动分析是计算机视觉领域最活跃的研究课题之一.文中提出2种描述人体运动序列的改进动态纹理模型:二值动态纹理模型和张量子空间动态纹理模型.假设二值图像服从Bernoulli分布,二值动态纹理模型使用二值主成分分析来学习训练模型的参数.张量子空间动态纹理模型将图像看作张量,引入张量子空间分析的方法分别对其行向量和列向量进行降维,将其转化为低维灰度图像,然后用动态纹理模型描述灰度图像序列.在人体行为和步态数据库上的实验结果验证2种改进动态纹理模型的有效性.  相似文献
4.
建筑是为了一定的使用目的,人为地用物质手段构筑限定的,供人们进行特定的生产生活的物理空间。建筑物一旦建造完成,功能和结构就被固化。因此,建筑的本质是机械的、静态的。而人类的生产生存是一种活动,是变化的、动态的。于是,智能化就应运而生了。智能化工程的根本任务就在于提高建筑的适应性和动态运行功能,从而更好地响应人们的使用要求。  相似文献
5.
近日,笔者接到一个“求救”电话,得知朋友管理的网站服务器磁盘空间告急,请求火速赶到帮忙解决问题。经过分析,认为这类网站服务器空间不够用的问题,可以使用操作系统自带的“动态扩容”功能来解决。现将笔者的成功经验介绍给大家,希望对站长朋友有所帮助。  相似文献
6.
针对远程容灾系统中备份数据的存储依赖数据源的结构特征和备份中心资源浪费严重的现状,提出一种远程备份数据存储方法.通过数据封装、存储空间动态分配等技术实现多备份任务的备份数据在共享的存储空间内存储,备份中心与备份数据源的存储结构无关.实验证明,该方法不仅提高系统资源的使用效率,而且能提供较好的存储性能.  相似文献
7.
在对高维数据集进行轮廓查询时,K-支配轮廓查询算法能够返回较少的轮廓点,有利于用户的决策,但目前的算法都是针对静态数据集设计,无法对动态数据集进行处理.动态数据可分为非数据流数据和数据流数据,本文针对这两种情况提出了相应的增量求解算法,即当数据集发生变化时,以现有的K-支配轮廓为基础,通过对部分数据点进行计算得到新的K-支配轮廓.证明了算法的正确性和有效性,并通过实验对算法进行了分析和验证.  相似文献
8.
王静  李凡长 《计算机科学》2008,35(12):146-147
动态模糊逻辑理论是一种新的有效处理动态、不精确、不确定、含糊信息的理论,自主学习历来是教育和心理学家共同关注的一个重要问题,也是当前机器学习领域研究中的一个热点问题.自主学习公理体系研究是自主学习理论及应用研究的基础.利用动态模糊关系,建立自主学习子空间的公理体系.该公理体系由几个相互独立的非常简洁的表达式构成,进一步深化了动态模糊和自主学习理论.  相似文献
9.
在实际成像条件下,运动中的三维目标,其投影形状(Silhouette)是变化的,因而其可识别性也处于变动中.为了应对这类困难情况,本文定义了模式的动态特征空间和模式的动态可识别性等概念.讨论了建立多尺度三维目标特性视图特征模型的必要性,以及将目标运动特性一般约束用于目标序列图像识别的合理性.据此,提出了处理三维目标运动图像序列的多尺度智能递推识别方法(MUSIRR).构造了一种混合神经网络和逻辑决策模块的智能识别器,BP神经网和RBF网用作识别器的基本构成单元.在训练阶段,该识别器使用目标的多尺度二值特性视图模型的规则矩不变量为样本特征向量.在识别阶段,算法在递推识别序列目标图像过程中,充分利用了目标姿态不会突变以及有关成像过程的合理约束,达到了提高识别率目的.与文献中的基于单尺度特性视图的三维目标识别方法相比,本文的方法训练过程简单,只需较少的目标特性视图模型样本,不仅能处理单帧图像,更能有效处理序列图像.对几类飞机目标的大规模模拟实验结果证实了本文方法的合理性和有效性.  相似文献
10.
首先回顾了人工植物形态结构模型中两种主要方法——L-系统与分形,并对其人工生命特征进行了分析。针对两种方法存在比较抽象,不易理解和使用等问题,该文提出了基于状态空间的人工植物结构模型。理论分析和仿真结果说明,该模型综合了L-系统并行生长与分形自相似特征,具有人工生命特征;能够连续、动态反映植物结构的生成,便捷易行;适合应用于诸如虚拟农业、虚拟植物科研与教学等领域。  相似文献
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