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针对现有标志点提取方法的不足,提出一种自动标识人体脚型解剖学标志点的有效方法,该方法以包含解剖学标志点的三维数字脚型作为变形模板.通过主成分分析(Principle component analysis,PCA)和迭代最近点(Iterative closest point, ICP)算法使目标脚型与模板脚型在最小二乘意义上对齐与配准,找出目标脚型与模板脚型之间的初始对应点集.采用以均匀采样和基于曲率分布的采样相结合的方法在模板脚型上获取采样点集,以采样点集在目标脚型上的对应点为位置约束,采用基于离散拉普拉斯的网格变形方法,使模板脚型逼近目标脚型.通过迭代,使模板脚型在误差范围内逼近目标脚型,这时模板脚型上的点与目标脚型上的对应点建立了映射关系,模板脚型上的解剖学标志点在目标脚型上的对应点即可视为目标脚型上的解剖学标志点.试验结果表明,基于模板的脚型解剖学标志点标识方法,自动化程度高,适应性强,能够应用于脚型的三维形态差异分析和基于脚型的鞋楦个性化定制系统. 相似文献
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STL数据格式是目前广泛应用于CAD系统中进行数据交换的标准格式之一。使用三角面片表示实体表面信息。但STL数据格式具有数据冗余和缺乏拓扑信息的缺点,针对这一问题,本文采用半边数据结构,提出一种基于辅助AVL树的STL模型快速拓扑重建算法,能快速有效地去除冗余顶点及实现半边合并。 相似文献
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