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1.
离散曲率约束的三角网格模型拓扑分割算法   总被引:1,自引:1,他引:2  
针对三角形网格模型简化中保持细节特征的要求,提出了依据离散曲率划分三角网格顶点的特性,并结合区域增长法自适应地确定拓扑分支的优化算法.每个顶点根据其相邻面片顶点的曲率值划分属性区域,并在区域生长过程中重复选择K-ring碟形区域中具有相似属性值的顶点作为种子.为了有效地探索凸凹形状区域,以曲率极值点作为初始点,提出了有效的区域增长及合并的策略,突出了模型的局部特征和拓扑结构.最后通过一系列实验验证了该算法的快捷性.  相似文献
2.
层次渐进的三维骨架算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
孙晓鹏  张琪 《计算机科学》2010,37(12):238-240
提出一种新的三维网格模型骨架抽取算法。首先基于多维标度法计算三维网格模型的特征面片,以特征面片为类心对三维网格模型进行聚类分割预处理,然后在模型的各分割块上,以特征面片为种子点、以渐次读取部域带为区域增长方式,层次推进读取该分割块;计算每个层次推进带的中心,顺次连接中心即为各分割块的骨架线;最后将各分割块的骨架连接起来,即为模型的整体骨架。实验结果表明,该算法是正确的和有效的。  相似文献
3.
In this paper, we present an approach for 3D face recognition from frontal range data based on the ridge lines on the surface of the face. We use the principal curvature, kmax, to represent the face image as a 3D binary image called ridge image. The ridge image shows the locations of the ridge points around the important facial regions on the face (i.e., the eyes, the nose, and the mouth). We utilized the robust Hausdorff distance and the iterative closest points (ICP) for matching the ridge image of a given probe image to the ridge images of the facial images in the gallery. To evaluate the performance of our approach for 3D face recognition, we performed experiments on GavabDB face database (a small size database) and Face Recognition Grand Challenge V2.0 (a large size database). The results of the experiments show that the ridge lines have great capability for 3D face recognition. In addition, we found that as long as the size of the database is small, the performance of the ICP-based matching and the robust Hausdorff matching are comparable. But, when the size of the database increases, ICP-based matching outperforms the robust Hausdorff matching technique.  相似文献
4.
图像可以看作是一个曲面,描述曲面上某点相对于球面的弯曲程度可以用高斯曲率.提出用高斯曲率来定义在图像上的能量泛函,并得到相应的欧拉方程,利用梯度下降法推出基于高斯曲率的高阶各向异性扩散方程.进而根据小波收缩与各向异性扩散等价性框架,提出一种高阶各向异性扩散小波收缩图像降噪算法.实验表明,此算法在去除噪声的同时能够很好地保持高频特征和边缘形状.  相似文献
5.
三维模型的骨架保持了模型的拓扑特性,并被广泛应用于模型相似性比较、计算机动画及压缩等领域.根据多分辨率Reeb图的原理,提出了一种基于离散高斯曲率约束的骨架提取优化算法.通过计算网格顶点的离散高斯曲牢判断曲面局部凸凹特性,以获取模型表面的双曲极值点作为约束点;并依据约束点及其邻域的μ函数值产生的分裂线进行区域细分,获得子连通区域、确定关节点、形成优化的骨架结构.实验结果表明,该算法有效地突出了模型的拓扑分支特征以及模型表面的细节,提高了骨架提取的精度和效率.  相似文献
6.
对空间曲面的分片算法进行了研究,以高斯曲率的绝对值对面积的积分与曲面面积的比值作为曲面分片系数,并以各曲面单元分片系数的和作为曲面分片的控制值。在给定分片控制值的约束条件下,通过对任意空间曲面进行离散化、反算拟合及曲面单元累加实现曲面分片。控制各曲面片分片系数累加值使之小于一定的控制值以使各分片近似可展。以空间双曲曲面为算例对分片算法的有效性进行了验证。  相似文献
7.
根据多分辨率Reeb图(MRG)的原理,提出一种基于关节特征约束的骨架优化算法。它克服了基于曲率约束提取骨架方法中逐点计算顶点的曲率约束轮廓的低效性,通过分析网格顶点的离散高斯曲率,获取模型表面上具有凹陷特性的双曲极值点作为约束点, 进行关节特征区域的有效提取。进而增加关节特性点,优化MRG骨架。实验结果表明,本方法有效地突出了模型的拓扑分支特征以及模型表面的细节,提高了骨架提取的精度和效率。  相似文献
8.
本文提出了一种新的三维曲面特征描述算法,将二维图像上的特征描述思想推广到三维网格。算法将三维网格表示成从顶点到高斯曲率的映射函数,从而获得可类比于二维图像的相似性。借助于法线和梯度建立局部球坐标系,通过二维统计直方图对特征点邻域的几何信息进行描述,使得特征描述具有平移、旋转和缩放不变性,最终生成128维的特征向量(特征描述符)。基于特征向量,我们实现了多分辨率和异拓扑网格下的特征匹配,展示并分析了实验结果。本文的研究动机来源于三维扫描建模以及多视点三维重建技术中对特征描述和特征匹配的需求,主要的应用方向包括:扫描配准、模型注册、动画跟踪、对称检测和模型检索。  相似文献
9.
10.
提出了一种曲率自适应的壳空间剖分隐式曲面三角形化新方法.新方法首先采用粒子系统对隐式曲面进行采样,通过高斯曲率约束粒子的生成,使生成的网格模型在曲率大的区域具有较多的小三角形,在曲率小的区域具有较少的大三角形,从而使网格模型更好地逼近隐式曲面.新方法在每个采样粒子处沿曲面法线正负方向延伸适当距离得到两个附加点,对所有附加点进行四面体化形成对隐式曲面逼近的壳空间四面体网格,在每个壳空间四面体中抽取三角形,所有抽取的三角形拼合得到隐式曲面的三角网格表示.与以往方法相比,新的三角网格化方法更具有鲁棒性,可一次性获得高质量的三角形网格.最后给出了对常用隐式曲面进行三角化的实例比较,显示了新方法的有效性.  相似文献
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