一种鲁棒的可视外壳生成算法*

针对各种传统可视外壳生成算法中数据冗余、精确度低、健壮性不足等问题, 提出了一种新的可视外壳生成算法,即采用加权线段求交、线段集合中心线性过滤、多边形边界检测等方法重建物体模型。与传统方法相比,本算法能够更稳定地计算线段交集,表面边界提取更加准确,重建结果精确逼近真实物体。实验表明, 通过该算法计算的物体可视外壳能够更好地逼近真实模型,精度高。     

基于轮廓特征的人体行为识别

提出了一种以运动人体轮廓为特征,基于模板匹配的人体行为识别方法。首先,利用背景差分法和阴影消除技术提取运动人体轮廓;定义一种边界点-半径的轮廓描述方法,将时变的二维轮廓形状转换为对应的一维距离向量;以成本函数为特征向量,利用谱系聚类方法提取行为序列的关键姿态;最后,将关键姿态编码为行为字符串,利用编辑距离度量测试序列与标准序列间的相似性。实验结果表明,利用本文方法对人的6种日常行为进行识别,正确识别率达到84.3%以上,具有简单实用的特点。     

增量式精确多面体可见外壳

提出一种新的增量式计算精确多面体可见外壳的算法IEPVH。首先,在新视图的图像平面,计算旧可见外壳的边被新光椎切割得到的交点。然后,恢复旧可见外壳的边上交点的局部方向信息并同时获得新光椎边上的交点。接着,恢复新光椎边上交点的局部方向信息。最后,新可见外壳的多边形面片通过一次遍历网格的边的过程被识别出来,并为了便于显示而被划分为三角面片。与EPVH等其他算法相比,IEPVH不但能够让用户更多地参与基于图像3维重建的过程,而且具有空间计算复杂度小。实验证明此算法的高效和鲁棒性。IEPVH的特点使其更易于在移动设备中得到应用。     

基于主运动轮廓线的步态表示与识别

提出了一个基于步态主运动轮廓线构造特征矩阵, 并进行特征表示和分类识别的算法. 该算法首先从步态轮廓线提取三段代表人体主要运动的部分, 基于它们到质心的横向距离构造描述步态图像序列的三个特征矩阵. 然后, 采用主分量分析(Principal component analysis, PCA)方法去除特征矩阵中的冗余数据, 并利用多元判别分析(Multiple discriminant analysis, MDA)将特征矩阵投影到更易于分类的空间. 最后, 在USF步态数据库上计算测试对象的Rank n识别率, 并与其他三个有代表性的算法进行比较. 实验结果显示, 本文算法的平均识别率更高, 抗干扰性更强.     

使用二维轮廓线的扩展元球造型技术

提出了一种基于二维轮廓线与超二次曲面型元球模型的造型方法,以实现简单、快速三维模型原型构造.给定一条二维轮廓线,首先使用圆或椭圆去逼近它.然后对每一个圆或椭圆设置第三个维度的参数,能够获得相应的超椭球体型元球.最后混合所有元球的场,并对所有元球的形状参数进行优化,得到一个解析的元球隐式曲面.通过调整元球的位置或形状参数构造出的曲面能够方便地实现形状的修改.模型的不同组成部分可以在不同的投影平面上勾画轮廓线相似地进行设计.该造型方法支持简单的建模操作,如布尔加、减或准扫成体生成,以生成各种复杂形状的模型.此方法能够广泛地应用在计算机图形学或计算机辅助设计领域中的概念设计阶段的原型设计工作中.     

基于Pro/ENGINEER轮毂模具分型面的建立方式

基于Pro/ENGINEER环境介绍了分型面的建立方法及其分类,概括了设计中的注意事项;提出一种建立轮毂模具分型面的新方法,即侧面影像曲线方法。该方法易于掌握,在轮毂模具的设计中有广泛的应用前景。     

三维模型轮廓线探测技术的研究与实现

在计算机图形图象领域中，非真实感绘制(Non-photorealistic rendering，简称NPR)技术近几年逐渐成为人们研究的热点，利用非真实感绘制技术可以生成图象的艺术效果或卡通效果。本文介绍了探测三维模型轮廓线的一些理论和算法，在研究的基础上给出了一种综合探测轮廓线算法，试验效果良好。     

西方女性服饰胸部造型特点与女性紧身上体内衣

通过历史回顾,阐述了西方女性服饰胸部造型与女性紧身上体内衣间的渊源和对应关系,并总结出了西方紧身上体内衣塑造女性胸部造型的基本形式,以及女性服饰胸部"立体化"和"半袒露化"造型的总体特点;分析了当代西方女性服饰胸部造型与上体内衣"人性化"的发展趋势;提出了"洋为中用"的几点思考.     

裘皮服装新概念与新趋势之论

通过对裘皮服装兴衰史的演变,现代主义理念对现代人生活观念与生活环境的影响,世界皮草市场的新动向,裘皮设计与新工艺技术的进步等几个方面的论述,提出裘皮服装大众化、平民化的新概念,预示了兔羊皮草成衣将替代以貂、狐为代表的高级皮草时装,成为现代皮草设计和皮草市场主流的新趋势.     

反求工程中的隐式曲面快速自适应性多边形算法

论文给出一种反求工程中基于三角形细分的隐式曲面快速自适应性多边形化方法。该文先由输入的三维扫描数据点利用空间延展的MarchingCubes方法得到隐式曲面较为粗糙的三角形表面网格形状,再利用该文的自适应性优化方法对粗糙网格从三个方面自适应性调整,即调整网格顶点法向,控制曲率,再补偿网格抽样率。从而生成的三角网格和采样点具有局部适应性,能随着曲率的变化自动控制采样点的疏密程度,消除了逼近网格中的T-形边。实验表明,恢复的隐式曲面能很好地反映形状特征,能满足反求工程的实时需求。