三維人體建模(編輯修改稿)
2024-10-04 10:48 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 絡(luò)修補(bǔ)法 (3)遺傳算法結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 (4)擬合方法 (5)基于核機(jī)器的回歸修補(bǔ)方法 第十九頁，共四十六頁。 主要研究方法 ? 光照模型法向量的計(jì)算方法 ? 三角片法向量和頂點(diǎn)法向量的計(jì)算方法 第二十頁，共四十六頁。 主要研究方法 ? 基于三角網(wǎng)格進(jìn)行曲面重建方法 ? 此方法能有效解決構(gòu)型復(fù)雜、形狀和邊界不規(guī)那么的人體幾何造型問題?？梢詫?duì)不規(guī)那么的散亂數(shù)據(jù)點(diǎn)直接進(jìn)行三角剖分，再利用OpenGL對(duì)三角面片顯示的優(yōu)化，可以快速有效的構(gòu)造人體的三維曲面模型。 第二十一頁，共四十六頁。 主要研究方法 第二十二頁，共四十六頁。 主要研究方法 ?魯棒濾波去噪算法 ? 用于去除點(diǎn)云數(shù)據(jù)外表噪聲和離群點(diǎn)的算法。 ?主要思想是應(yīng)用一個(gè)核密度估計(jì)函數(shù)對(duì)帶有噪聲和離群點(diǎn)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)作點(diǎn)聚類，通過一個(gè)局部似然估計(jì)值使得每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與三維采樣曲面上的真實(shí)點(diǎn)對(duì)應(yīng)起來，用MeanShift迭代算法將每一個(gè)采樣點(diǎn) “漂移〞到核密度估計(jì)函數(shù)的局部最大值點(diǎn)處，也就是該采樣點(diǎn)在點(diǎn)集曲面上可能性測(cè)度最大的位置。這樣一系列最大似然值點(diǎn)最后迭代出一個(gè)逼近原始曲面的準(zhǔn)確值，從而實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)云數(shù)據(jù)的快速高效光順去噪。 第二十三頁，共四十六頁。 主要研究方法 ? 三角網(wǎng)格孔洞光順修補(bǔ) ? 利用孔洞邊界及其周圍原始網(wǎng)格頂點(diǎn)特征，通過加權(quán)三次曲線擬合，實(shí)現(xiàn)新增采樣點(diǎn)的空間位置進(jìn)行細(xì)調(diào)。修補(bǔ)實(shí)例說明，該算法具有較好的魯棒性，能夠處理各類大面積復(fù)雜型面的三角網(wǎng)格模型孔洞缺陷，重建的修補(bǔ)網(wǎng)格遇近原始真實(shí)形狀，與周圍網(wǎng)格連接光順，且分布均勻，計(jì)算效率高。 第二十四頁，共四十六頁。 主要研究方法 ? 網(wǎng)格分割算法 ——區(qū)域增長(zhǎng)法 ? 基于區(qū)域增長(zhǎng)的分割算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，效率高能勝任實(shí)時(shí)反響的交互要求，而且定義了反映極小值法那么意義的有向特征距離，使得分割結(jié)果符合人體感知學(xué)規(guī)那么，從而具有很高的實(shí)用價(jià)值 . 第二十五頁，共四十六頁。 主要研究方法 ? 邊界優(yōu)化 ? 基于能量最小的動(dòng)態(tài)曲線 (Snake) ? 優(yōu)點(diǎn)是優(yōu)化邊界的頂點(diǎn)可以位于原網(wǎng)格的邊上或面上； ? 缺點(diǎn)是優(yōu)化邊界的頂點(diǎn)位置只能局限于網(wǎng)格上的頂點(diǎn)上導(dǎo)致依然存在鋸齒形。 ? 基于最小切割或最大流量算法的圖分割 (Graph cut) ? 與 Snake類似 ? 簡(jiǎn)單的 Snake ? 同時(shí)具有 snake優(yōu)點(diǎn)，改進(jìn) snake缺點(diǎn) 第二十六頁，共四十六頁。 主要研究方法 ? 網(wǎng)格分割與融合 ? 泊松網(wǎng)格編輯 ? 泊松網(wǎng)格
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