一种基于区域分割的几何模型简化方法

根据几何模型简化中保持细节特征的要求,引入了图像的区域分割原理,提出了一种利用曲度进行区域生长的网格模型区域分割方法,用A型种子或B型种子进行生长,将模型分割为一些区域;在此基础之上,提出了一种基于区域分割的几何模型简化方法,各个区域按照三角形数目的比例进行简化.该方法在保持模型细节特征的基础之上,大大地加快了模型简化的速度;另外还提出了一种累进网格模型的实现方法,实现了具有细节特征的多分辨模型间的层次过渡.实验证明本文所提出的几何模型简化方法加快了网格模型的简化速度,并具有保持模型的三角形网格密度分布的特点,是一种实用、方便和有效的简化方法.     

基于局部形状图的三维人脸特征点自动定位

准确定位人脸特征控制点是三维人脸识别的关键技术之一。提出了一种新的三维人脸特征点自动定位方法,结合局部形状索引与基于局部形状图(LSM)的统计模型,通过误差分析自适应地确定局部形状图的统计半径,实现任意姿态下的三维人脸鼻尖和内眼角的自动精确定位。在CASIA 3D人脸数据库的比较实验结果表明,该方法比基于先验信息和基于曲率分析的定位方法都具有更高的定位精确度。     

基于曲度特征的三维模型检索算法

针对如何提高复杂曲面的三维模型的检索精度的问题,提出了一种基于曲度特征的三维模型检索算法。首先,在模型表面选取随机采样点,计算点所在局部曲面的高斯曲率和平均曲率,通过高斯曲率和平均曲率求出随机点的曲度值,曲度值表明了曲面的凹凸属性。然后,以模型的质心为球心,以随机点与质心距离和曲度值为坐标轴建立坐标系,统计出一定距离范围内曲度值分布的概率,构建距离与曲度的分布矩阵,以此分布矩阵作为三维模型特征描述符。该特征描述符具有旋转不变性和平移不变性,能够很好地反映复杂曲面的几何特征。最后,通过比较分布矩阵给出不同模型间的相似度。实验结果表明,该方法相比形状分布算法的检索性能有较大提高,尤其适用于具有复杂曲面的三维模型检索。