全局各向异性四边形主导网格重建方法?

四边形网格的结构特点要求网格单元满足全局一致性,难以取得网格质量与表达效率之间的平衡。为此,提出一种基于全局的各向异性四边形主导网格重建方法,可生成网格质量好且冗余程度低的四边形网格。重建过程以主曲率线为基本采样单元,首先计算模型表面的主曲率场并对主曲率场积分,得到密集的主曲率线采样;再根据贪心算法,利用几何形体自身的各向异性找出冗余度最高的主曲率线并予以删除;如此循环,直至达到理想的采样密度。该重建方法适用于任意拓扑网格模型,所得到的各向异性四边形主导网格在网格模型分辨率下降时,由于始终保留重要主曲率线,从而可以更好地保持模型特征。同时,在基于贪心算法的渐进式主曲率线删除过程中,可产生分辨率连续可调的四边形主导网格。     

IE中ToolBar Buttons的扩展模块原理及其实现

本文介绍Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅ中Ｔｏｏｌｂａｒ ｂｕｔｔｏｎｓ的程序扩展技术，对这种技术进行了分析，研究，并以一简单实例给出了具体实现的方法。     

虚拟穿衣中织物模型的建立和碰撞检测的处理

结合实现静态虚拟穿衣中的实际问题，详细地介绍了基于弹簧基质点模型的织物变形模型和基于AABB层次包围盒的碰撞检测算。借助层次空间分解法的思想，将缝合衣片的相对位置同人模自身的结构信息结合，灵活地构造人模AABB树，减少了不相交元素的碰撞检测次数，从而提高了算法的效率。最后还给出了实现整个虚拟穿衣过程的具体步骤。     

服装CAD中个性化三维人体建模

针对三维服装仿真中对各种不同体态特征的人体模型的需求,给出了一种个性化三维人体建模方法。首先对一系列具有不同特征尺寸的成年女性的人体扫描数据进行简化处理,建立具有一致拓扑的人体模型;然后根据不同人体的对应数据点及其相应的特征尺寸,生成各个简化数据点随特征尺寸变化的规律。利用此变化特性,对参考人体模型进行变形得到新尺寸下的人体模型。该方法已在所开发的三维虚拟试衣系统实现,并取得了较为理想的试验效果。     

基于序列图像的实时人流检测与识别算法研究

针对可见光下人流检测、识别算法中存在的运动目标分割准确率低、识别效果差等问题,提出一种新的跟踪与识别方法.首先利用序列图像中运动目标时空一致性,将帧间二阶差分(SODP)与边缘检测相结合进行运动目标分割;再根据行人运动模型和运动目标局部性特征,通过粗采样方法快速提取跟踪特征向量;利用运动目标轮廓投影比、形状因子等特征分量,并构造基于人工神经网络的运动目标分类器进行识别.通过对大型商场进行的实际测试表明:该方法在运行效率、识别准确率方面均取得满意结果.同时,算法对于光线、阴影和人流变化等外界因素的影响,具有较强适应性.     

全局各向异性四边形主导网格重建方法

四边形网格的结构特点要求网格单元满足全局一致性,难以取得网格质量与表达效率之间的平衡.为此,提出一种基于全局的各向异性四边形主导网格重建方法,可生成网格质量好且冗余程度低的四边形网格.重建过程以主曲率线为基本采样单元,首先计算模型表面的主曲率场并对主曲率场积分,得到密集的主曲率线采样;再根据贪心算法,利用几何形体自身的各向异性找出冗余度最高的主曲率线并予以删除;如此循环,直至达到理想的采样密度.该重建方法适用于任意拓扑网格模型,所得到的各向异性四边形主导网格在网格模型分辨率下降时,由于始终保留重要主曲率线,从而可以更好地保持模型特征.同时,在基于贪心算法的渐进式主曲率线删除过程中,可产生分辨率连续可调的四边形主导网格.     

服务器端Mashup开发平台的设计与实现

针对当前客户端Mashup应用程序存在的不足,提出一个服务器端Mashup开发平台。采用基于接口的面向对象设计方法,使平台具有良好的可扩展性,利用对象池提高平台性能,使用数据总线减少系统耦合,提高平台的灵活性。实践证明,该平台能够满足服务器端Mashup应用开发的需求。     

碰撞检测在服装CAD排版系统中的实现

在对计算机动画的研究中,碰撞检测问题是比较热的一个话题,而服装CAD排版系统中的排版也正是一个碰撞检测问题,本文通过排版的实现来提供一个碰撞检测算法。     

IE中ToolBar Buttons的扩展模块原理及其实现

本文介绍 Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ中 Ｔｏｏｌｂａｒ ｂｕｔｔｏｎｓ的程序扩展技术,对这种技术进行了分析、研究,并以 一简单实例给出了具体实现的方法。