基于Delaunay三角剖分的印鉴识别算法

针对印鉴图像姿势纠正及印鉴匹配处理,引入计算几何中平面点集的三角剖分方法--Delaunay三角剖分方法和基于此的多边形三角剖分方法,并提出一种基于DT网格的印鉴识别方法.通过对两种细节点(基于线条的细节点和基于多边形的细节点)的拓扑结构进行DT三角划分,把空间上位置相近的细节点按照一定的规则相连,得到DT三角形网格,并基于该网格寻找若干参考点对,根据获得的参考点对将两幅印鉴图像进行姿势调整,使用获得的参考点对实现基于点模式的印鉴匹配.经分析该方法可以获得较多的参考点,确保了印鉴旋转、印鉴平移参数计算结果的准确性,有效地提高了最终的识别效果.     

基于Delaunay三角网的任意多边形三角剖分算法研究

文章通过分析现有多边形三角剖分算法,给出一种基于Delaunay三角网的任意复杂多边形三角剖分的改进算法。算法首先忽略多边形顶点与边线间的逻辑关系,将其看做散乱顶点的集合,然后采用Delaunay三角化方法对点集进行合理剖分,再依据多边形顶点及边线间的逻辑关系,逐一将那些不合理的三角网剔除,最终重新组合出符合要求的三角网格。     

基于贪心算法与多边形剖分的印鉴匹配算法

将计算几何中平面点集的三角剖分方法之一贪心算法与多边形三角剖分方法引入印鉴匹配,研究了一种基于三角网格(用贪心算法进行平面点集的三角剖分)的印鉴匹配方法.用贪心算法对基于线条的细节点集进行三角剖分,而对于基于多边形的细节点直接进行多边形的三角剖分.通过对两种细节点(基于线条的细节点和基于多边形的细节点)的拓扑结构进行三角划分,把空间上位置相近的细节点按照一定的规则相连,得到三角形网格.然后基于该网格寻找若干参考点对,并根据获得的参考点对将两幅印鉴图像进行姿势调整.最后使用获得的参考点时实现基于点模式的印鉴匹配,经分析该方法是一种行之有效的印鉴识别方法.     

基于贪心算法进行三角剖分的印鉴匹配方法

将计算几何中平面点集的三角剖分方法-贪心算法引入印鉴识别,研究了一种基于三角网格的印鉴匹配方法.通过对细节点的拓扑结构进行三角划分,把空间上位置相近的细节点按照一定的规则相连,得到三角形网格.然后基于该网格寻找若干参考点对,并根据获得的参考点对将两幅印鉴图像进行姿势调整.最后使用获得的参考点对实现基于点模式的印鉴匹配,经分析该方法是一种行之有效的印鉴匹配方法.     

任意多边形Delaunay三角剖分改进算法

本文重点研究任意多边形的Delaunay三角剖分,研究发现现有常用任意多边形Delaunay三角剖分存在执行效率低、候选节点可能出现"位置违约"错误等缺陷,根据候选节点与当前边夹角的大小关系,本文提出一种基于有向边的任意多边形Delaunay三角剖分改进算法,该算法具有执行效率高,避免了现有常用算法中可能出现"位置违约"的错误,完善了原算法的健壮性.     

三角剖分综述

多变形的三角剖分是计算几何中的基本问题,本文简述三角剖分的基本理论及应用,对三角剖分算法做简要的综述,为设计更好的三角剖分算法提供一定的依据。     

用VC语言实现任意多边形的Delaunay完全三角剖分算法

多边形三角剖分是计算几何的一个几何基元,它可以简化问题规模,在计算机图形学、模式识别等方面有重要的应用。本文针对已有的Ddaunay三角剖分算法的不足,提出新算法,并采用Visual C语言MFC类进行链表的管理,使得编程容易实现。整个算法简洁通用。最后给出了在实际中的应用。     

基于最小内角动态判定的简单多边形三角剖分

提出了一种基于最小内角动态判定的简单多边形三角剖分算法，首先计算简单多边形内角的大小，然后按内角最小优先法并实时更新将多边形三角剖分，算法思想简单，效率高。     

基于最小距离简单多边形的Delaunay三角剖分算法

简单多边形的Delaunay三角剖分,在计算机图形学及三维建模领域有着广泛的应用.提出了一种时间复杂度为O((n-4)2)的基于三角形顶点距离最小的简单多边形Delaunay三角剖分算法.通过三角形顶点的最小距离,形成简单多边形的初始三角网,而后对初始三角网进行Delaunay剖分,并对算法的时间复杂度进行了分析.通过实例表明,此算法在时间复杂度和三角形形态质量上都得到了很大改进.     

简单多边形快速Delaunay三角剖分算法

简单多边形的Delaunay三角剖分,在计算机图形学及地学问题三维建模领域有着广泛的应用。文中在借鉴他人的基础上,提出了一种时间复杂度为O(mn)的基于三角形权值最大的简单多边形Delaunay三角剖分算法。三角剖分结果中的三角形形态达到了最优或次优,并进行了理论上的严格证明,对算法的时间复杂度进行了分析,并给出了一个实例。实验结果表明,该方法对于随机生成的简单多边形域三角化速度快,平均计算时间呈近似线性。     

简单多边形快速Delaunay三角剖分算法

简单多边形的Delaunay三角剖分，在计算机图形学及地学问题三维建模领域有着广泛的应用。文中在借鉴他人的基础上，提出了一种时间复杂度为O（mn）的基于三角形权值最大的简单多边形Delaunay三角剖分算法。三角剖分结果中的三角形形态达到了最优或次优，并进行了理论上的严格证明，对算法的时间复杂度进行了分析，并给出了一个实例。实验结果表明，该方法对于随机生成的简单多边形域三角化速度快，平均计算时间呈近似线性。     

通用点线面集Delaunay三角剖分与动态编辑

总结并提出了一种通用点线面集Delaunay三角剖分与动态编辑的统一算法。可以实现离散点的Delaunay三角剖分,约束线、面的Delaunay三角剖分,任意多边形内带特征约束(包括点、线、面)的三角剖分,一般Delaunay三角剖分的外边界都是其离散点集的凸包,且内岛屿一般没有挖掉,本算法实现了Delaunay三角剖分时内、外边界的保界处理。     

Delaunay三角网支持下的多边形化简与合并

多边形的化简与合并运算是自动化制图综合中的重要算子,这类算子的设计要基于多边形几何特征,拓扑特征的分析,还需要一种有力的空间数据模型用于支持多边形各弯曲特征部位之间,多边形与多边形之间,多边形的各岛屿之间邻近关系探测,鉴于Delaunay三角网的“最大最小角规则”和“外接圆规则”,使得其成为空产邻近分析的一种强有力工具,因此在二维空间建立约束Delaunay三角网模型和形式检索机制的基础上,系统地讨论了多边形弯曲特征的化简,夸大,以及邻近多边形合并的方法,并将多边形化简分解为“岛屿”选取,凹部填充,狭长区域中轴化,保留凹部的夸大,以及凸部的弃除等几个步骤完成,又将多边形合并区分为吸刷式,包络式,分解式等3种情形,同时给出了这些算法的实验结果。     

基于Delaunay三角化的指纹匹配方法

将计算几何的三角划分方法引入指纹匹配，研究了一种基于DT（Delaunay triangulation）网的指纹匹配方法．通过对细节点的拓扑结构进行DT划分，把空间上位置相近的细节点按照一定规则相连，得到三角形网格．然后基于该网格寻找若干参考点对，并根据获得的参考点对将两幅指纹图像进行姿势调整．最后使用获得的参考点对实现基于点模式的指纹匹配．算法在第1届中国生物特征识别竞赛指纹组的测试结果证明了有效性．     

基于Delaunay三角网的空间离群挖掘

空间离群是指非空间属性与其空间邻居显著不同的空间对象。空间数据的特殊性决定了空间离群挖掘需要充分考虑空间数据的特点,才能挖掘出有现实意义的离群。本文对现有主要的空间数据离群挖掘算法进行了研究分析,针对k-邻域法确定空间邻域的缺点,基于Delaunay三角网在表达空间邻近关系的有效性,通过构建Delaunay三角网确定空间邻域并生成空间权重矩阵,据此提出了基于Delaunay三角网的空间离群挖掘算法DT_SOF,并以实际生态地球化学数据进行实验检验。结果表明,算法具有较低的用户依赖性,能准确挖掘空间离群。     

基于EMST的平面点集Delaunay三角剖分

提出一种基于欧几里德最小支撑树(EMST)的平面点集Delaunay三角剖分算法.该算法使用线性时间的随机算法求出平面点集的EMST,逐次加入一边构成三角网络,按照最小角最大化的三角化准则,通过局部变换得到平面点集的Delaunay三角剖分.采用的随机化算法有效节省了寻找EMST的计算时间,提高了整个算法的效率.     

基于空间多边形三角剖分的曲面分割求交算法

针对传统曲面分割求交方法存在的平面片的选取、遗漏部分交线段以及交线间断 的问题,提出一种基于空间多边形三角剖分的曲面分割求交算法。以等深度分割方法为基础, 避免了交线不连续的问题,当分割达到一定层次时以空间多边形近似曲面片,并对空间多边形 进行三角剖分,以三角形对的交线近似空间多边形之间的交线,进而以空间多边形的交线近似 曲面片的交线,最终得到相交曲面之间的交线。利用曲面片轮廓构造出的空间多边形更加接近 曲面片的真实形状,提高了逼近精度,同时对空间多边形进行三角剖分,提高了求交精度,进 而降低了丢失交线的可能性。实验验证了该算法比传统的分割法更加精确。     

基于Delaunay四面体剖分的网格分割算法

为了构建有意义曲面分片,提出一种基于Delaunay四面体剖分的网格分割算法.首先根据Delaunay四面体剖分得到多边形网格内部的四面体,求出每个面上反映网格内部信息的Delaunay体距离;然后对Delaunay体距离进行平滑处理,再对网格上面的Delaunay体距离进行聚类,用高斯混合模型对Delaunay体距离作柱状图的拟合,利用期望最大化算法来快速求得拟合结果;最后结合图切分技术,同时考虑聚类的结果、分割区域的边界平滑和视觉认知中的最小规则,得到最终的网格分割结果.实验结果表明,采用文中算法可以有效地实现有意义的网格分割.