基于草图的花开建模与动画

合成花开动画一般靠手工交互完成,费时又繁琐.提出了一种基于生物学的交互式花朵建模和花开模拟方法.首先采用基于草图的建模方法对花朵的器官,如花瓣、雌蕊、雄蕊和花梗等进行初始形状设定;利用植物学中的叶序规则,构建花苞和成花的完整细节模型.然后,分析比对花朵的主要器官花开前后的姿态和尺寸,提取出一系列描述花朵的生长参数,建立一个动态生长模型,并以之指导花朵器官在花开过程中的连续形变.最后,依据生长模型生成一个逐渐开放的花朵模型序列,依次绘制该序列即可合成逼真的花开动画.实验表明,该方法高效、简洁,能够获得既符合     

基于手绘草图的三维CAD系统

Post-IMP界面是下一代用户界面的主要范式。该文研究并实现了一种新型的基于笔的手绘草图三维CAD系统。实现手绘草图三维CAD系统的关键是设计一个自然、合理、高效的草图语义表达与获取框架,它要着眼于解决用户在做什么和在哪里做这两方面的问题。该文详细地讨论了草图语义表达和获取框架的设计思路及实现方法,并开发出一个原型系统,该系统以一支手写笔和一块手写板为交互输入设备,能够较自然高效地进行一些复杂的三维实体和三维场景设计。     

基于用户建模的手绘草图识别

在线草图识别包括预处理、特征提取、图形规整和用户建模等几个方面的问题。其中用户建模是手绘草图识别的核心和关键问题。提出了一种在线草图识别用户建模方法,方法用动态用户建模技术进行笔划和复杂图形的识别。方法采用增量决策树记录草图的笔划构成及其手绘过程,实现对复杂手绘草图的用户建模和在线识别。实验表明所提出的方法不仅能得到较好的检索结果,而且具有较好的用户适用性     

一种基于手绘草图的三维建模方法研究

研究一种基于手绘草图进行三维建模的方法。将用户界面分为手势区、轮廓区、控制区、信息提示区等。根据手势区输入的手势以及控制区输入的控制信息,对轮廓区输入的二维信息构建三维模型。采用模板匹配的方法识别用户手势,采用容差环的方法识别用户输入的物体轮廓,根据生成的三维数据之间的分层信息构建物体表面三角网格,对物体进行三维建模。     

在线手绘草图识别中的用户建模方法

提出了一种在线手绘草图识别的用户建模方法。该方法首先利用用户输入笔划的速率和曲率特性进行笔划特征点抽取和笔划分段,从而将用户的输入草图分解成基本图元表示;进而,利用决策树收集和记录用户输入草图的时序信息,实现对复杂手绘草图的用户建模和在线识别,并通过对用户输入模式使用频率的统计实现对用户模型的动态管理和更新。实验表明:该方法不仅能显著提高复杂图形的识别效率,而且具有在线训练能力。     

基于草图的人机交互技术研究进展

从草图识别和语义理解这两个方面对基于草图的人机交互技术的研究状况进行了分析和总结．对草图识别方法按其模式单元定义（笔划、图元、特征和组合图形）进行了分类和剖析;对草图语义理解所涉及的语义获取、语义解释和语义应用这三个关键问题及其解决方法进行了分析和阐述;并分别从基于草图的人机交互技术的几何模糊性、用户适应性和应用独旁性及其关系角度提出了这一领域的主要研究课题及其解决思路．     

基于笔序的手绘草图识别方法

本文提出了一种基于用户绘图过程笔序信息的手绘草图识别方法,该方法利用同一用户绘制同一草图的笔序趋向于一致这一特点,在收集用户绘图笔序信息的基础上建立用户模型,从而达到提高输入自由度和识别效率的目的,并用实验加以了证明。     

基于测量数据的植物建模

测量数据,即图像和激光扫描数据,是建模真实植物的可靠依据.然而,由于植物结构复杂、自遮挡严重,相机或激光扫描仪只能感知部分可靠数据且扫描数据中噪声较多,导致从该类数据恢复植物模型极为困难.文中提出通过检测尖点特征,如带叶片植物的叶尖以及纯枝干植物的枝稍,重建植物模型的方法.该方法能够从多视点图像中便捷重建带叶片植物模型,从含噪声激光数据中重建不带叶片的纯枝干模型.实验证实了所提特征检测算法的正确性以及植物重建算法的有效性.     

采用遗传算法的手绘草图关系模板生成方法

草图理解包含两个方面：草图图形识别和草图布局分析．但目前的研究大部分集中于一些特殊图形的草图识别上。实际上,草图布局分析对草图信息内容的发现,尤其是在获取其构思方面更为重要。本文为事实草图图形的布局分析提出了一种基于遗传算法的模板生成方法．在定义和描绘了布局模式的基础上．本方法能找出有潜在语义的图形对象间的模式。实验表明：遗传算法能够有效找出明显或是潜在的模式,并能很减轻手工标注模式的负担。     

联机手绘草图的识别原理

本文对应用工程师在人机交互过程中的思维方式做了深入研究,在此基础上,开发了新型的联机手绘草图输入系统。我们开发的“草图设计和输入系统”能将CAD用户的许多创造性思维意念在屏幕上直观地体现出来,输入快且出错少。本文系统地介绍了这一系统的识别原理。     

草绘3维人体建模的模板形变方法

目的 采用草绘交互方式直接构造3维人体模型是当前人体建模研究的重要课题之一.提出一种草绘3维人体建模的模板形变方法.方法 针对输入的草图,首先,采用关节点定位方法获取草图中的人体关节点,根据人体结构学约束识别人体骨架结构,通过解析人体轮廓草图获取人体草图特征;其次,通过骨架模板和外观轮廓模板形变,将草图特征映射到3维人体模型,实现3维人体建模.结果 草图解析方法能有效提取草图特征,通过模板形变方法生成3维人体模型,并在模型上保持草图特征;能适应不同用户的绘制习惯,且生成的3维人体模型可用于人体动画设计.结论 提出一种草绘3维人体建模的模板形变方法,支持用户采用草绘方式进行3维人体模型设计,方法具有良好的用户适应性,对3维动画创作具有重要意义.     

基于深度学习的人体动作草图到三维骨骼模型重建方法的研究

为了提高三维人体骨骼模型的建模效率并简化交互规则,提出了一种基于深度学习的手绘人体动作草图到三维骨骼模型的重建方法。首先将三维骨骼模型渲染为二维图像来建立维度映射关系,进而使用图像分类方法识别手绘草图动作并根据维度映射实现三维骨骼模型重建。在实验中使用基于深度卷积神经网络对图像分类模型进行构建,使用浅层卷积网络作为训练单元,并使用逐级分类与分块训练策略加速网络收敛速度来提高训练效率。最后实验结果验证了该方法的可行性与有效性。     

3D树木建模技术研究进展

3D树木建模一直都是计算机图形学、计算机视觉、虚拟现实等领域最具有挑战性的研究方向之一,国外学者在该领域做了大量研究工作,但3D树木建模综述性文章的缺乏成为其发展的制约因素。侧重从计算机视觉的角度,将当前国内外经典的3D树木建模方法分为基于图像,基于规则和基于草图等三类,并跟踪了最新的3D树木建模技术进展,对他们的成果进行了深入剖析,重点阐述3D树木建模关键技术。最后,分析和比较了几种主要的3D树木建模技术,提出轻量化3D树木建模技术是今后虚拟场景中的交互应用的发展趋势。此外,根据当前研究的难点提出了基于单张图像的轻量化混合建模的研究思路。     

基于手绘输入理解的智能3D几何建模系统

近年来,图形学领域已经开发了大量的3D建模和可视化工具,但是这些工具的界面往往过于复杂,制约了设计人员的创造性工作,也进一步限制了这些工具为普遍用户所使用。事实上,理想的3D建模工具应该提供给用户以尽可能自然、简单的操作,例如基于电子笔的草图输入,而且随着移动设备的发展,也使之成为图形学中更有前景的研究方向。文章论述了当前支持手绘的建模技术的研究现状,并提出了一个更加智能化的多模块建模体系,突出了交互技术、智能理解和高质量的可视化输出技术的结合;而且针对手绘输入的不明确性,着重分析了图形数据的基于特性的语义描述,提出了智能的逻辑推理模型,并进一步描述了下一代融合自然输入、逻辑推理与虚拟显示于一体的智能图形建模系统的实现。预测了人工智能技术与CA D技术的结合将是未来图形学领域发展的主要方向之一。     

Image-based tree modeling from a few images with very narrow viewing range

Creating 3D tree models from actual trees is a task receiving increasing attention. Some approaches have been developed to reconstruct a tree based on a number of photographs around the tree, typically spanning a wide viewing range. However, due to the environmental restrictions, sometimes it is quite difficult to capture so many acceptable images from so many different viewpoints. In this paper, we propose a tree modeling system which is capable of reconstructing the 3D model of a tree from a few images with very narrow viewing ranges. Because only a few images are required to generate the model, our system has the distinct advantage of fewer environmental restrictions, resulting in the extended usability and flexibility for real applications.

采用草绘轮廓的3维人脸建模方法

为方便用户进行3维人脸形状设计,提出一种基于手绘轮廓的3维人脸建模方法。该方法的主要特点在于,一方面,引用姿态估计技术对人脸草图进行解析,将用户绘制的侧视人脸草图转换成对应的正视人脸草图,可支持用户选择多个视角绘制人脸;另一方面,采用多层映射机制建立人脸草图特征点与3维人脸特征点之间的一一对应关系,由对应特征点之间的形变量来控制生成3维人脸,保证草图笔画的几何形状信息能有效映射到3维模型中。实验结果表明,文中方法能快速生成形状新颖的特定人脸,可有效支持用户进行3维人脸形状的手绘建模。     

基于两视图的曲面重建方法

提出了一种利用曲面物体的两幅图像进行曲面重建的方法。从物体的正面和侧面拍摄两幅图像,而后利用用户交互获得这两幅图像中的侧影轮廓线。并通过最小化以这些侧影轮廓线作为约束二次目标函数,重建出最光滑的三维曲面。另外,在二次目标函数中增加一个系数,实现了曲面折痕。利用真实图像进行实验,验证了该方法的可行性和正确性。     

三维复杂曲面的手绘生成方法

为便于用户在概念设计时快速进行三维形状设计, 将变分隐式曲面表示与手绘草图相结合, 提出一种三维复杂曲面的交互生成方法.该方法分别采用膨胀变换、曲线交叉变换和弯曲变换, 将轮廓、截面和骨架等3种交互笔画扩展生成三维约束点, 支持用户以手绘草图方式来控制生成三维曲面的形状;通过对变分隐式曲面函数的局部化来实现曲面混合, 保证三维复杂曲面交互生成的实时性.实验结果表明:文中方法能生成多种不同形状的三维复杂曲面, 可有效地支持三维复杂形状的“分而治之”构造过程.     

由深度数据重建三维物体的一种方法

讨论由深度数据重建三维物体的一种新方法.其基本思想是根据由基于物体旋转的主动式三角法三维信息获取系统所获取的物体深度数据作为该物体的型值点.再根据型值点进行网格划分,以便形成满足一定约束条件的空间拓扑网格.最后使用有理Bezier三角曲面片与矩形曲面片相结合的方法进行曲面拟合与逼近.