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基于深度学习的人体姿态估计方法旨在通过构建合适的神经网络,直接从二维的图像特征中回归出人体姿态信息。主要按照2D人体姿态估计到3D人体姿态估计的顺序,并从单人检测与多人检测、稀疏的关节点检测与密集的模型构建等方面,对近年来基于深度学习的人体姿态估计方法进行系统介绍,从而初步了解如何通过深度学习的方法得到人体姿态的各个要素,包括肢体部件的相对朝向和比例尺度、骨骼关节点的位置坐标和连接关系,甚至更为复杂的人体蒙皮模型信息。最后,对当前研究面临的挑战以及未来的热点动向进行概述,清晰地呈现出该领域的发展脉络。 相似文献
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为提高无损压缩的效果,分析了BWT的基本原理,回顾并比较了霍夫曼编码、算术编码、LZ77和LZW算法的性能,然后把BWT与多阶算术编码、LZW编码结合起来研究,结果表明,对大于BWT分组数据块的文件先经过BWT预处理,再进行压缩,压缩效果明显提高。 相似文献
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为了解决传统方法在渲染多模型时通常出现的一些例如内存过度消耗甚至超出系统内存以及显示的帧数率过低等问题,提出了一种新型渐进网格的实现方法。该方法独立于简化算法,通过分解渐进网格的基本操作,尽量省去不必要的数据结构和操作从而使空间复杂性和时间复杂性都有明显的改进。为实际工程应用提出了一种简单的多模型显示框架;实验表明这种以新型渐进网格实现为基础的框架在多模型显示的场景下具有很好的应用价值。 相似文献
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体特征表达对用户理解和认知虚拟环境有着至关重要的作用。当前的体特征表达算法由于存储量大且不易于在GPU中加速等问题,渲染效率低下,难以满足场景可视化的实时性需求。针对这一问题,提出了一种高效的高度场八叉树体特征表达算法,不仅解决了传统高度场仅能表达2.5维模型,无法表达真三维模型的问题,而且为体特征表达提供了一种新的可行途径。算法使用八叉树结构生成三维模型的高度场表示,将传统的z向高度场扩展到x,y,z三个方向的高度场。首先,提出了三角面片预处理方法,保证模型精度和数据的完整性;其次,提出了基于投影变换的高度场表示判断及栅格化方法,将几何图元转换成二维空间的高度场数据;最后,提出了基于高度场八叉树的光线投射算法。实验结果表明,算法能极大地减少存储量,具有较高的光线投射效率,表达三维模型时取得较好效果。 相似文献
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为了解决传统大规模地形渲染算法中高程与影像数据单一匹配、投影方式固定且对数据完整性容忍不高的问题,提出一种支持任意数据分块、投影方式多样以及容忍非完整数据的高程影像动态匹配方案。该方法通过一系列的坐标变换以及对数据块作相应处理,实现多种影像与高程数据的准确匹配,提出一种新型数据加载机制(子承父高法),解决了在相邻块暂无精细高程数据,而周围场景使用较为粗糙的高程数据时出现的陡峭问题;提出高程数据加载与地形块更新模块异步执行的新方法,提高了系统性能。最后通过自主开发的数字地球系统验证了该方案的可行性与有效性。 相似文献