摘要：在现代工业设计、人工智能、软件设计等领域,三维模型正展现强劲需求与活力,传统三维模型特征提取方法仅能提取模型表面特征,难以满足复杂模型特征提取需求,为提高三维模型的特征提取精度,基于光谱分析以及可见光传播特性,提出一种具有高区分度的三维模型特征提取方法。首先利用光散射系数、吸收系数、各向异性等光学特性参数,量化分析光在不同介质中透射、散射、反射概率,并确定最佳光谱模拟波段;其次采用Monte-Carlo法模拟光子束在三维模型中的传播历程,获得光子束传播轨迹的角度、距离、能量等多种统计量,计算不同统计量权重,经过统计分析后完成特征提取;然后在ESB国际通用三维模型库中,测试不同光子束数量、约束空间形状对特征提取效果影响,从而确定最佳模拟参数;最后使用多种特征提取方法与光传播模拟法进行特征提取效果比较,并采用查准率、查全率以及E测度评价指标对特征提取效果进行定量测试。实验结果表明,三维模型特征提取准确度对光传播约束空间形态较为敏感,光子传播的最佳约束空间为球体;三维特征提取效率随着光子束数量升高而降低,在保证特征提取精度的前提下,10000~25000区间是光子束模拟数量的最佳取值范围;基于光传播模拟的特征提取准确度高于小波变换、距离夹角以及D2分布方法,能够满足三维模型检索需求,更适合复杂三维模型的离线特征提取与应用。结合光谱分析与可见光传播特性的模型特征提取法拓宽了光谱分析的应用范围,能够提取出融合三维模型表面特性与内部形态的有效特征,为高精度特征提取技术研究注入新动力。

摘要：3D模型摆正方向的确定,有利于模型对齐、功能恢复等应用.但已有方法只关注于人造模型的处理,且不少方法还需人工干预,工作效率不高.提出一种可处理任意模型的方法,具有很好的适应性.这主要是基于以下的观察:无论是人造模型还是自然模型,其底部往往是表面内容很贫乏的区域;而主要能观察到这些区域的视点,其视点评分一般很低.因此,根据视点评分,就能有效地寻找到模型的底部朝向,即,模型的摆正方向.为了提高计算的可靠性,进一步引入了物体摆放稳定性和人们观察物体习惯性的度量.实验结果表明:新方法能够高效地处理不同种类的模型,包括一些已有方法中难以处理的情况,并具有很好的计算效率.

摘要：该文研究了大跨径桥梁景观三维模型的生成技术 ,进行了大跨径桥梁的景观设计。着重研究桥梁景观三维数据模型的计算机辅助设计方法和景观三维数据模型在计算机中的重构方法。确定了桥梁景观三维数据模型的参数选择标准 ,针对斜拉桥型完成了景观三维数据模型的参数选择。介绍了一个小型的桥梁景观CAD软件系统 。

摘要：为更好地实现农业机械CAD模型的设计重用,针对经典形状分布算法在特定CAD模型领域检索性能的不足,提出一种基于三维CAD模型距离-面积统计特征的模型相似性评价方法。该算法首先在网格化的三角网格模型表面随机取点,取点过程中为保证随机取点均匀性,采用准随机数发生器Halton-Sequence产生随机数;然后计算任意两点形成有向线段距离以及模型所有面面积之间的比值,同时以距离、面积比为坐标轴构建网格坐标系,统计出现在相应网格中特征点的频次,形成模型的距离-面积特征分布矩阵;最终以Manhattan距离评价分布矩阵的差异程度,从而实现不同CAD模型相似性比较。将面积这一重要几何特征纳入评价算法中,针对相同输入模型,所提算法的检索结果中较为相近、相关的模型数量比文中对比的算法高,算法特征平均提取时间也相对较少。试验结果综合表明,所提算法能够较好地实现农业机械CAD模型相似性评价,在提升时间性能基础上,算法检索性能有较大提高。

摘要：为消除传统的形状分布算法分辨力不高的缺陷,在传统形状函数D2距离的基础上提出了两点改进:将三维模型表面的随机样本点对依据其连线的几何属性进行分类,以反映模型的凹凸特征分布情况;引入点所在邻域法向量的夹角信息,进一步区分多面体盒形件、回转类零件或自由曲面信息。通过实验,证明该算法具有更高的分辨能力和精度。

摘要：为了提高三维模型非盲数字水印算法对抗高强度攻击及联合攻击的鲁棒性,提出一种构造顶点分布特征的三维模型数字水印算法.该算法融合零水印和嵌入式水印算法的思想,利用顶点范数的取值分布建立顶点分布特征;然后基于顶点分布特征构造数字水印,并由此水印强化这一特征,使数字水印与三维模型特征彼此契合、更加稳定.实验结果表明,文中算法能有效地抵抗平移、旋转、均匀缩放、顶点重排序、噪声、简化、剪切、量化、平滑和细分等常见攻击,对联合攻击也有较强的抵抗能力.

摘要：针对网络三维虚拟地球中对大范围、高密度复杂三维模型高效绘制的要求,设计了面向GPU绘制的三维模型数据组织结构。在此基础上,提出了面向GPU绘制的三维模型纹理烘焙和多尺度可视化方法。基于开放式虚拟地球集成共享平台GeoGlobe进行了实验,比较了传统绘制方式和基于GPU的绘制方法在可视化效果和效率上的区别。实验表明,本文提出的方法在保持三维模型特征条件下能有效提高其绘制效率。

摘要：提出了一种基于小波变换的三维模型加密全息盲水印算法。该算法选取三维模型球面坐标与重心的距离作为离散二维信号,首先进行小波变换得到水平分量,水平分量经过小波变换后得到低频部分,将水印图像经光全息加密嵌入到低频部分,再经过逆小波变换生成含水印的三维模型,水印的提取是水印嵌入的逆过程。实验结果表明,该方法对噪声攻击、旋转、平移、比例变换、重排序攻击等具有很好的鲁棒性,且加密全息水印图像具有很好的水印安全性。

摘要：为解决三维模型聚类中存在的聚类结果对数据输入顺序和维度敏感的问题,将基于自适应谐振理论的ART2网络引入到模型聚类中。以Rand指数、调整Rand指数和互信息指数3种聚类有效性评价指标为依据,通过实验分析了ART2网络中a,b,c,d,θ五个参数对聚类有效性的影响,并给出了一组较优的参数组合。在此基础上,定性地分析了警戒系数对聚类结果的影响,其中包括最大聚类数的确定和聚类结果对输入顺序的敏感度。聚类结果验证了ART2网络在模型聚类上的可行性和实用性。

摘要：提出一种基于人脸三维模型和深度灰度约束加权对单目视频图像序列中的人脸空间姿态进行跟踪的方法.首先用仿射变换的方法得到初始帧的人脸姿态参数并作为姿态跟踪的起点;然后用三维几何信息对线性灰度和深度约束方程加权得到更精确的帧间运动参数,为了消除光照变化和遮蔽的影响,在跟踪过程中逐帧自动进行特征点更新.对模特头像和真实人脸的实验结果表明:该方法能实现精确而可靠的姿态跟踪,特别对深度方向变化较大的运动,效果更为明显.