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搜索结果: 1-15 共查到计算机科学技术 三维模型相关记录25条 . 查询时间(0.318 秒)
中国科学院深圳先进技术研究院专利:一种适用于网络传输的城市三维模型数据组织方法
近期,中国科学院软件所计算科学国家重点实验室王文成、侯飞团队提出了新的保持拓扑的三维模型中值面简化方法。相比于已有的中值面简化方法,新方法在几何近似质量、简化效率、保持拓扑等方面均有突出优势。相关成果以Topology Preserving Simplification of Medial Axes in 3D Models为题,发表于欧洲图形学学会会刊Computer Graphics Foru...
近期,中国科学院软件所计算机科学国家重点实验室王文成团队在三维模型的内蕴对称性检测方面提出新方法,相比已有方法,新方法在检测质量、检测效率和检测到的对称体数量上均有大幅提高。相关成果以Intrinsic symmetry detection on 3D models with skeleton-guided combination of extrinsic symmetries为题,发表于欧洲图形...
义齿三维模型建立是基于逆向工程的牙科计算机辅助设计和制造的一个重要环节,其三维数据获取的精度是后期设计制作的关键;针对获取高精度义齿三维数据,探讨了一种基于双目视觉和时间相位投影的义齿模型三维测量系统,采用投影负指数序列的多频外差相位光栅,辅助获取高精度三维点云数据;拼接过程中再将三维数据反投影,结合多视几何约束下物点唯一性原理实现对重叠点云自动删除;真实实验证明:该系统可以获得义齿三维模型的高精...
针对大尺度产品三维模型坐标测量信息缺乏和面向任务坐标测量结果质量评价困难的问题,引入新一代产品几何量技术规范(GPS),提出了基于CATIA二次开发技术的坐标测量辅助设计方法,设计了CAD与CMM集成的XML数据结构,建立了坐标测量数据的UML模型;实现了符合新一代GPS要求的测量方案脚本化描述,开发了部分数据处理算法;提出了基于Monte Carlo方法的坐标测量不确定度评估方案和流程。基于以上...
针对三维模型最佳视点选择问题,提出了一种基表面特征点检测的视点选择算法。首先引入一种基于局部平均形心距离差的顶点显著性度量方法,认为三维网格模型表面某顶点的显著性是由该顶点与形心之间距离和该顶点邻域内的顶点与形心之间距离的平均差值来刻画,而不是该点所在位置的弯曲程度所决定;然后根据顶点的显著性大小进行三维模型表面特征点检测;最后针对视点球体上的每个候选视点分析该视点下可见特征点的几何分布和显著度大...
基于形状分布算法提出了一种加强细节检索的算法。该算法首先将经过预处理的模型分割为N个子模块并分别进行特征提取,然后构造每个子模块的形状分布直方图,最后通过比较子模块的相似度来计算模型的相似度。该算法相比形状分布算法比较准确地计算出了模型间的相似性,有效地提高了细节的分辨,解决了外形相近但细节不同的问题。
提出了一种基于二维正交投影图像的三维模型相似性比较算法。首先计算三维模型的二维正交投影图像,然后提取二维正交投影图像的边缘轮廓夹角特征,并比较这些二维正交投影图像的相似性,最后通过二维正交投影图像的轮廓相似性来获取三维模型的相似性。实验验证了该算法的可行性,并且其对于三维模型检索所要求的平移、旋转和缩放不变性具有较好的鲁棒性。
提出一种基于正视图的三维模型特征提取算法,从前、顶、右、后、底与左分别对模型进行投影,获得6个正视图,使用不同半径的同心圆将每个正视图分割,计算每个同心圆内的高度信息和,得到相邻2个同心圆内高度信息和的差值,每个三维模型特征由 6个正视图描述。实验结果证明,该方法的检索效果与光场法相当,计算速度较快。
针对采用单一特征描述基于内容的三维模型检索时检索精度不高的问题,结合全局描述的距离特征和局部描述的曲率特征,提出一种新的三维模型检索算法,通过距离特征相似性和曲率特征相似性的加权和,确立模型新的相似度匹配。仿真实验结果表明,相对于单一形状特征的模型检索,该检索算法能够获得更准确的检索效果。
采用渐进压缩网格(CPM)算法将其产生的数据流进行重要度分组,按照重要度的不同分成若干组,结合流式传输技术,对各重要度的数据组采用不同的网络信道进行传输,并根据网络状况和用户需求,动态改变通过可靠信道传输的数据量,从而提高系统的实时性,提出一种新的三维模型远程交互显示解决方案及相应的数据传输策略。仿真实验结果表明,该方法能在满足用户视觉需求和精度要求的前提下,获得较好的实时性。
三维模型检索中的形状分布算法使用伪随机序列进行采样,导致检索精度较低、检索结果不稳定。该文采用拟随机序列中的Halton序列在[0, 1]区间内产生分布较均匀的随机数,利用数学变换将其转换为采样空间的随机数进行采样。三维模型检索对比实验结果表明,该方法可以提高检索精度,使检索结果更稳定。
首先从形状、颜色、纹理材质三个主要视觉特性入手,阐述模型的特征描述符,设计三元组视觉特征向量用于神经网络进行模型分类。具体基于感知器神经网络、Hopfield神经网络分别实现了对三维物体的分类。实验表明,基于神经网络的分类器能对基于视觉特征描述的三维物体进行有效识别。
普林斯顿形状基准数据库已经成为当前三维模型检索研究人员使用最为广泛的基准数据库之一。但是该基准数据库存在着一个重要的缺陷,那便是模型类别之间的相似性没有被考虑,这导致在对检索结果进行性能评价时出现与人类直观感觉不一致的结论。为了克服这个缺陷,提出了一种新的基准数据库分类方案,并且在此基础上提出了一种基于相似性序列分析的检索性能评估方法。
基于形状分布算法提出了一种基于点对分布的三维模型特征提取算法。该算法根据两随机点间的连线与模型是否有交点,将连线分为U类和W类,并分别为两类连线构建形状分布直方图,从而解决了形状分布算法对于外形相近但细节不同的三维模型的检索问题,提高了检索精度。

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