一种构造人脸原型的Face-LS算法

将Loop细分原则引入语音驱动的语音动画合成系统中,提出并设计一种基于局部细分模型构造人脸原型的Face-LS算法。算法利用局部细分原则在脸部网格的局部区域上进行迭代插值,经插值细分后在降低整体网格密度的前提下,导致不同脸部区域特征点密度不同,使重要区域具有较高密度,以此降低脸部原型的褶皱度。通过仿真试验验证该算法具有较好的性能。     

基于Meta模型的虚拟原型及其主动信息服务

本文在分析虚拟原型功能要求和特点的基础上,提出基于Meta模型的虚拟原型信息组织,然后提出并讨论了基于虚拟原型四个机制的主动信息服务和面向产品族的设计。     

基于形状控制的细分曲面的局部渐进插值方法

提出一种基于形状控制的 Catmull-Clark 细分曲面构造方法,实现局部插值任意拓扑的四边形网格顶点。首先该方法利用渐进迭代逼近方法的局部性质,在初始网格中选取若干控制顶点进行迭代调整,保持其他顶点不变,使得最终生成的极限细分曲面插值于初始网格中的被调整点;其次该方法的 Catmull-Clark 细分的形状控制建立在两步细分的基础上,第一步通过对初始网格应用改造的 Catmull-Clark 细分产生新的网格,第二步对新网格应用 Catmull-Clark 细分生成极限曲面,改造的 Catmull-Clark 细分为每个网格面加入参数值,这些参数值为控制局部插值曲面的形状提供了自由度。证明了基于形状控制的 Catmull-Clark 细分局部渐进插值方法的收敛性。实验结果验证了该方法可同时实现局部插值和形状控制。     

一种保持尖锐特征的局部 细分算法

提出一种重建模型尖锐特征的局部 细分算法。在预处理过程中,只选取面向视点的网格作为能够被进一步自适应细分的网格,在自适应细分过程中,用相邻面片的法向夹角作为控制误差来反映细分的逼近程度是否足够,并根据预设的阈值 自动标记网格中的尖锐特征边,重新设计尖锐特征处的面具。实验结果表明,该算法能够用较少的存储量有效地保持模型的尖锐特征。     

基于虚拟原型的产品建模与特征生成方法研究

本文着重研究虚拟原型技术中的两个关键问题 :产品概念设计建模、虚拟特征生成及其主要实现技术。给出了相关概念的定义与解释 ,深入分析了基于虚拟原型的概念设计需求和特点 ,介绍了基于虚拟原型的概念设计描述方法和设计过程。在分析虚拟原型的特征分类以及概念设计过程特点的基础上 ,提出一种基于虚拟原型的概念设计描述模型Ｖ ｄｅｓＭｏｄｅｌ,其核心特点是采用产品视图模型描述设计对象 ,将虚拟特征概念融入视图模型中 ,并采用可扩展“三维实体 约束图”描述设计对象之间的约束关系。Ｖ ｄｅｓＭｏｄｅｌ能有效地支持基于虚拟原型的…     

基于边光滑度的Loop自适应细分曲面算法

首先研究了传统的Loop细分曲面算法,通过分析发现随着细分次数的增多细分算法中三角形网格片数增长过快。针对这一问题提出一种自适应细分曲面算法。算法根据相邻两个三角形面上的法向量的夹角,判断细分网格中较为光滑和非光滑的区域。实验结果表明,算法提高了数据处理速度,并且模型简单易实现。     

基于细分的图像插值算法

将基于法向的曲线细分技术应用到图像插值中,提出一种基于细分的图像插值算法．该算法无须建立中间连续图像模型,能自适应地插值,而且插值系数可为任意正实数．应用该算法插值后的边界清晰、自然,忠实地反映了原始图像的面貌．与传统的插值算法相比,其边界处理效果好,具有线性复杂度且易于实现．     

考虑局部均值和类全局信息的快速近邻原型选择算法

压缩近邻法是一种简单的非参数原型选择算法,其原型选取易受样本读取序列、异常样本等干扰.为克服上述问题,提出了一个基于局部均值与类全局信息的近邻原型选择方法.该方法既在原型选取过程中,充分利用了待学习样本在原型集中k个同异类近邻局部均值和类全局信息的知识,又设定原型集更新策略实现对原型集的动态更新.该方法不仅能较好克服读取序列、异常样本对原型选取的影响,降低了原型集规模,而且在保持高分类精度的同时,实现了对数据集的高压缩效应.图像识别及UCI（University of California Irvine）基准数据集实验结果表明,所提出算法集具有较比较算法更有效的分类性能.     

基于Catmull-Clark细分的新细分算法的研究

提出一种四边形网格细分算法：每细分一次四边形网格,其数目增加为原来的两倍,细分二次结果相当于一次二分细分,采用边数缓慢增长的策略,使生成的曲面光滑连续。该算法生成曲面在规则点具有C2连续性,在非规则点具有C1连续性。该算法对网格几何操作简单,所得网格数据量增长相对缓慢,适合3D图像重构及网络传输等应用领域。由于文中细分算法对初始网格的拓扑变更,因此第一次细分会产生扭曲现象,但后面的细分会逐步光滑。     

一种保持尖锐特征的局部√3细分算法

提出一种重建模型尖锐特征的局部√3细分算法.在预处理过程中,只选取面向视点的网格作为能够被进一步自适应细分的网格,在自适应细分过程中,用相邻面片的法向夹角作为控制误差来反映细分的逼近程度是否足够,并根据预设的阈值θ自动标记网格中的尖锐特征边,重新设计尖锐特征处的面具.实验结果表明,该算法能够用较少的存储量有效地保持模型的尖锐特征.     

基于像素的多边形等距区域子分算法

目的 多边形等距是计算机图形学、计算几何、计算机辅助几何设计领域的一个基础性问题,并且有着广泛的应用。为了有效地处理各种类型的多边形等距问题,提出一种基于像素的多边形等距区域子分算法。方法 利用四叉树数据结构对给定区域进行子分,再利用区间算术计算出符合等距要求的全体像素集。针对只是由线段组成的多边形采用点到线段的最短距离算子加快计算速度。结果 利用区域子分算法处理了不同类型的多边形等距问题,并与传统的基于像素的多边形等距膨胀算法进行了比较。本文算法能有效处理各种多边形的等距问题,相对于传统的基于像素的膨胀算法,在顶点处的处理效果上更好,并且耗时也更短。所提区域子分算法比传统边等距方法适用范围更广,能够有效地处理一些边等距算法不能处理的多边形等距问题。结论 本文算法其优点是不需要考虑自交和连接问题,并且可以处理其他许多常规方法处理不了的各种类型的多边形等距问题,包括带有弧段和孤岛的情况。     

Catmull-Clark细分网格数据点拾取

针对将OpenGL选择拾取机制直接作用于Catmull-Clark细分网格数据点的拾取,可能会因细分网格数据量过大而导致名字堆栈溢出的问题,借鉴细分曲面求交的思想,提出一种新的细分网格数据点拾取方法.该方法通过提取拾取对象的邻域网格并进行局部细分,将对细分任意层次上网格数据点的拾取转化为对初始控制网格以及在达到细分层次要求以前每一次局部细分网格点、边、面的拾取和对最后一次局部细分网格数据点的拾取.采用多个拾取算例进行对比分析实验,当细分网格顶点数量较多时,所给拾取方法的拾取命名对象总量和拾取时间都远小于传统OpenGL选择拾取方法.实验结果表明,所给拾取方法能快速准确实现细分网格数据点的拾取,尤其适用于数据量较大的复杂细分模型,可有效避免因拾取名字堆栈溢出而导致的拾取错误.     

基于位置社交网络的地点推荐算法

目前基于协同过滤的地点推荐算法存在难以准确估算用户偏好、推荐结果准确性不高等问题。改进了传统协同过滤中相似用户计算方法,在迭代过程中分别计算用户相似度和地点相似度的值,并不断交叉调整对方的值,直至收敛。该方法能够在稀疏的数据集下准确计算用户相似性。此外,在top-N推荐阶段,同时考虑了用户的兴趣度和推荐地点离用户所在地距离的影响,并设置阈值控制二者的权重,自适应地产生推荐结果。实验表明,与其它方法相比该方法能够获得更好的推荐效果。     

基于GIS技术的双层PCB布线的空间剖分算法

双层印制电路板(PCB)通常空间结构及布线线形复杂、约束规则众多,而常用PCB空间结构简单、布线线形单一,不能有效利用PCB的空间关系及拓扑信息引导布线规划。为弥补以前工作的不足,提出一种基于GIS(geographic information system)技术的空间剖分算法,首先利用空间距离与几何要素拓扑关系进行分组预处理,然后引入矢栅一体化模型构建复杂空间及属性约束下的网络模型,基于该网络模型提取区域基准线并利用空间缓冲区技术得到空间剖分结果,从而引导布线规划。实验结果表明,该算法能够在满足所有设计规则的情况下实现100%的布线连通率,同时有效利用布线空间资源;提出的算法布线线形接近人工布线,对于实现复杂场景与多约束下的双层PCB自动化布线具有实际意义。     

一种基于投票机制的代表点选择算法

代表点选择是面向数据挖掘与模式识别的数据预处理的重要内容之一,是提高分类器分类正确率和执行效率的重要途径。提出了一种基于投票机制的代表点选择算法,该算法能使所得到的代表点尽可能分布在类别边界上,且投票选择机制易于排除异常点,减少数据量,从而有利于提高最近邻分类器的分类精度和效率。通过与多个经典的代表点选择算法的实验比较分析,表明所提出的基于投票机制的代表点选择算法在提高最近邻分类器分类精度和数据降低率上都具有一定的优势。     

A subdivision algorithm for axisymmetric sections

In the generation of curved surfaces through a subdivision process, Sabin and Doo applied and extended Chaikin's algorithm to three dimensions by using linear combinations of the vertices of a polyhedron. A similar smoothing subdivision algorithm was brought out by Catmull and Clark. This paper describes an alternative algorithm which uses a similar approach but applies to sections of axisymmetric objects. It shows that axisymmetric free-formed surfaces can be generated easily and effeciently.     

Multiresolution representation for curves based on ternary subdivision schemes

Subdivision offers a way to increase the resolution of models, while reverse subdivision possesses the opposite ability. Combining the two theories could realize the multiresolution (MR) representation of models. Based on two ternary subdivision schemes, we present the trial and refined filters and an algorithm to realize MR representation for curves, which has some difference compared with the work relating to binary schemes. And the filters yield biorthogonal wavelet systems which are the underlying theory fundament of curves MR. By experiments and numerical calculations, we demonstrate that by using the ternary methods one can accomplish the MR representation for curves and the low-resolution results obtained by reverse subdivision can approximate the original curves well. Besides, ternary methods need smaller number of decomposition times than binary methods to get low-resolution results at similar levels of resolution for the same original curve.     

可能性匹配知识迁移原型聚类算法

针对迁移原型聚类的优化问题,本文以模糊知识匹配迁移原型聚类为基础,介绍了聚类场景中从源域到目标域的迁移学习机制,明确了源域聚类中心辅助目标域得到更好的聚类效果。但目前此类迁移机制依然面临如下的挑战:1）如何克服已有迁移原型聚类方法中不同类别间的知识强制性匹配带来的负作用。2）当源域与目标域相似度较低时,如何避免模糊强制性匹配的不合理性以及过于依赖源域知识的缺陷被放大。为此,研究了一种新的迁移原型聚类机制,即可能性匹配知识迁移原型机制,并基于此实现了2个具体的迁移聚类算法。借鉴可能性匹配的思想,该算法可以自动选择和偏重有用的源域知识,克服了源域和目标域之间的强制性匹配限制,具有较好的可调节性。研究结果表明:在不同迁移场景下模拟数据集和真实NG20groups数据集上的实验研究表明,提出的算法较已有的相关算法展现了更好的性能。     

Estimating error bounds for tensor product binary subdivision volumetric model

In this article, by generalizing the techniques of Mustafa, Falai and Deng (2006), we estimate the error bounds between the tensor product binary volumetric model and its control polyhedron after k-fold subdivision. Our bounds are expressed in terms of the first-order differences of the initial control point sequences and constants that depend on the subdivision masks.     

基于四边形网格的可调细分曲面造型方法

提出了一种基于四边形网格的可调细分曲面造型方法。该方法不仅适合闭域拓扑结构，且对初始网格是开域的也能进行处理。细分算法中引入了可调参数，增加了曲面造型的灵活性。在给定初始数据的条件下，曲面造型时可以通过调节参数来控制极限曲面的形状。该方法可以生成C1连续的细分曲面。试验表明该方法生成光滑曲面是有效的。