手绘系统中三维标准几何图形的绘制

通过对现有三维图形识别算法的比较分析,在全手绘三维图形识别方法的基础上提出了三维图形识别中的半手绘识别算法,并在此基础上提出了三维图形的修改算法和三维图形识别的具体操作模式.此算法通过计算机编程得以实现,并通过了系统验证.验证结果表明,半手绘识别算法可以避免三维识别中应用全手绘识别方式所产生的弊端,并且在绘制三维图形时的中间过程是相对独立的,方便使用者保存和修改.     

3D卡通角色的快速骨架提取算法

为了简化模型的骨骼绑定工作,设计一套自动计算骨架的方法。该算法以模型的2D轮廓作为输入,从轮廓中提取候选关节点并构造2D骨架,再映射到相应的3D模型上,并采用神经网络算法增强骨架的通用性和质量。试验证明:使用该算法可大幅度提升骨架提取的性能,在移动设备上可以在1s内完成整个骨架计算流程,且其精度损失基本可以忽略不计;该算法可以处理多样化的卡通角色,既能帮助普通用户完成骨骼绑定工作,也可以提高专业设计师的工作效率。     

一种新的二维细分图形变形算法

给出了一种新的二维细分图形变形算法。该算法将曲线细分算法和2D图形的变形算法结合起来,并把2D图形的变形升级到3D空间内处理。通过计算并连接对应特征点,建立空间三角面片,从而可以直观地反映初末图形特征点之间的对应关系。通过判断3D三角面片是否相交,易于推断出变形中有无自交和萎缩现象。试验结果反映出该算法变形效果自然,是一种新的有效的2D图形的变形算法。     

基于背景-前景分离模型的图表手绘信息识别

在各类文档、资料、报表中,许多数据使用图表进行表示,对图表进行自动识别和信息提取成为图形 识别和文档图像处理中一个重要的研究分支.本文提出了一种基于背景-前景分离的方法,针对司机日志图表中 的手绘折线信息,实现准确的信息提取与高精度识别.这种方法使用启发式规则分析和连通体分析将印刷体图 表的背景信息与手绘折线的前景信息相互分离,利用印刷体背景提供的刻度信息对手绘折线进行精确识别.同 时提供了良好的容错机制,降低手绘随意性造成的识别误差,并精确定位各种手绘错误造成的识别冲突,保证了 识别结果的有效性.通过4组805页测试样本集测试,本文方法的识别精度达到了90％以上.     

基于卷积神经网络的手绘草图识别

针对目前手绘草图识别难度大,识别准确率低且主要以手工提取特征为主,提出一种新的卷积神经网络结构DCSN( Deeper-CNN-Sketch-Net) 进行手绘图像识别。DCSN 模型是根据手绘草图的特点进行设计,如在首层采用了更大的卷积核获取草图的结构信息和更小的步长尽可能多保留特征信息,通过增加网络层数加深网络深度等。为进一步提高识别准确率,针对手绘草图的特点提出了两种新的数据增强方法,小图形缩减策略和尾部移除策略增加数据集的多样性,并利用扩充的数据集训练DCSN 网络。经实验验证,所提出的模型在目前最大的手绘图像数据集上可以取得70． 5% 的识别准确率,超过了目前存在的几种主流的手绘草图识别方法。     

新环境下的设计手绘课程教学训练实践探索

手绘训练是设计师培养的一个重要教学环节。在计算机图形技术如此发达、表现形式如此多样的今天,手绘作为一种设计交流的方式其重要性无疑在不断弱化。以传授手绘技能为主旨的传统手绘教学方式、教学理念已不适应时代发展的需要时,设计师手绘培养的手绘训练将何去何从是教学者必须思考的问题。论文提出了关于手绘教学训练中的一些认识并列举相关教学实践,以探求更合理的教学实践方法。     

基于草绘和手势的着装系统

当前虚拟着装工具大多采用WIMP界面,操作复杂,难以学习.而手绘界面是一种更简单、快速的交互方式,更适合概念设计.本文设计并实现了基于草绘和手势的着装原型系统.用户通过手绘的方式直接在3D虚拟角色模型上勾画出衣服轮廓线.系统采用基于尺度空间的角点检测方法准确地预处理和分割轮廓线.利用衣服轮廓线到模型之间的距离推算衣服内部网格点到模型之间的距离信息,由此构建衣服曲面.为加速计算距离值,通过对距离场信息建立索引改进了其存储和访问效率.同时该原型系统允许用户使用手势对衣服轮廓线进行编辑,并且设计和实现了手势训练     

基于SRAA延迟渲染抗锯齿王斌

随着三维场景中抗锯齿技术的不断发展,抗锯齿技术已被广泛应用于航空飞行模拟、3D游戏、虚拟现实以及其它实时图形绘制应用中.针对当前抗锯齿技术中仍然存在的资源消耗大,模型部分边缘缺失,过度模糊等导致失真的问题,提出了一种基于SRAA（Subpixel Reconstruction Antialiasing）算法和延迟渲染方法的新型抗锯齿技术.首先,把三维模型的位置、深度、法线和颜色信息存储到G buffer（Geometry Buffer）中;然后,对三维模型的每个像素点进行采样,同时结合法线和深度信息,进行联合双边滤波,计算每个像素的混合权重;最后,计算每个像素加权混合后的颜色值,渲染整个三维模型场景.在此过程中,引入了像素的几何信息,较好的避免了过度模糊问题.同时采用延迟渲染,将原本需要3D化计算的光照数据转化为2D计算,提高了实时绘制性能     

基于3D骨架和MCRF模型的行为识别

针对目前行为识别方法的不足,提出一种基于人体3D骨架和多CRF模型(MCRF)的行为识别方法.3D骨架数据量少且保留了行为关键信息的优点,并具有融合多特征和上下文信息的优势.为此,首先基于3D骨架将人体动作划分为全局运动、手臂运动和腿部运动,通过对动作序列进行多类特征提取,形成多类特征集;然后利用CRF模型对每一特征集建模,再融合所有的CRF模型,得到MCRF模型;最后利用MCRF模型进行行为识别.实验结果表明,该方法具有较高检测率.     

Maple环境下弹性力学平面问题计算结果的可视化

在Maple7环境下以图形方式显示弹性力学平面问题可视化的模型信息和计算结果 ,将大量的数据信息转换为图形 ,帮助工程师在图形上可以直观地观察模型和评价计算结果。根据输入数据 ,显示计算模型和计算结果 ,包括受力后的变形图 ,单元应力分布图和主方向图 ,节点应力分布图。     

AutoCAD中三维图形到二维图形的转化

探讨如何对传统的绘图方式进行改革,即直接建立3D图形,再通过AtoCAD自动生成2D图形（三视图）。     

基于Kinect 3D节点的连续HMM手语识别

文章提出了一种基于Kinect 3D节点的连续隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)手语识别方法。首先对Kinect 3D节点三维坐标采用距离换算的方法获取其骨架特征表达,转换后的特征维度减少为原来节点特征的2/3,降低了计算过程中的存储开销;再针对人体体型大小所带来的差异,设置最小-最大归一法及最大值归一化方法;在此基础上,为强化骨架特征变化的特征表达,文章进而提出了用来捕获对骨架动态变化度量的相对归一化法;最后,在最终所获得的骨架特征表达上,构建基于高斯混合的隐马尔科夫模型(hidden Markov model with Gaussian mixture models,GMM-HMM)进行手势识别。实验证明采用相对归一法能够消除原3D节点中坐标漂移、体型各异、动态手势变化导致难以表达的弊端,实现了有效的骨架特征表达,并在识别精度上有了较好的提升。     

一种基于规范化形状的手绘草图检索算法

提出了一种基于仿射变换自适应的形状和骨架特征的手绘草图检索算法.首先采用一种基于傅里叶变换的降维滤波方法对对象进行规范化处理,并以此为基础提取对象轮廓和区域特征;然后提出一种仿射变换自适应骨架提取算法提取对象骨架、得到骨架树特征描述子,并提出一种骨架树匹配算法;最后结合对象轮廓区域和骨架特征来实现草图检索.实验结果表明,该方法对对象仿射变换(平移、缩放、旋转)有很强的适应性,对噪声有较强的鲁棒性.     

统计骨架信息的形状描述新方法

针对形状描述与识别问题,提出了骨架结构特征直方图,利用提取的形状骨架信息,解决了形状轮廓的起点选择、旋转、平移以及缩放等不变性。首先,计算每对骨架点关于骨架中心的测地路径长度比例特征和骨架点圆盘半径比例特征,然后结合上述2个特征统计构造直方图矩阵来描述图像形状。实验结果表明,该形状描述不仅具有刚性变化不变性,在一些非刚性变化下也能够实现高效率和高精度的形状检索。     

卟吩对称性的取代基效应的理论研究

用HF,MP2和B3LYP方法对meso-四苯基卟啉(TPPH2)及其质子化二酸(TPPH2 4)的结构进行全优化.结果表明:电子相关效应是结构描述的决定因素;meso-位苯基取代使得卟吩骨架的对称性从D2h退化到C2v,整个分子也呈C2v对称性;但是这种取代并不影响TPPH2 4的卟吩骨架的D2d对称性,故整个分子也保持D2d对称性.     

骨架提取算法的研究及在异形纤维中的应用

为了对异形纤维进行分类识别,需要对主分枝进行计数,提取纤维骨架是重要的预处理方法.提出利用物体边缘点和最小覆盖集的骨架生成算法,提取异形纤维的骨架信息.通过计算二值图像物体的局部中心点集,结合物体边缘点建立相关矩阵,获得最小覆盖集,然后利用爬山算法结合方向导数生成连续骨架.最后,对细小分枝进行修剪,保留纤维主分枝.实验证明,本算法计算的骨架保存了物体拓扑信息,并且对物体边缘噪声具有较强的抗干扰能力.     

基于广义变换矩阵的机械零件三维模型骨架匹配

提出了一种基于广义变换矩阵的机械零件三维模型骨架匹配方法。骨架中两骨架点间的连线称为骨架枝,借鉴机器人学中广义连杆之间关系的表示方法,将骨架枝看成若干个连杆,在骨架点处建立固定坐标系及骨架枝坐标系,采用广义变换矩阵表示骨架枝。将广义变换矩阵转化成向量,引用统计学中的相关性度量方法,通过计算2个向量的皮尔逊相关系数得到2个广义变换矩阵的相似度,即得到2个骨架枝的相似度。搜索相匹配的骨架枝并计算整个骨架的相似度。通过实例验证和实验分析,表明该算法具有较快的检索速度和较高的准确度。     

基于矢量的同步手绘系统

随着智能手机的普及,人们对手机的功能需求日益提高。同步手绘系统可以在手机上绘制图形,PC同步显示手机上的内容。在手机上增加数位板与投影笔的功能,丰富手机的使用方式,方便用户使用的同时,节约成本。该文介绍了基于矢量的同步手绘系统实现过程。详细介绍了Android系统的移动端与PC端的设计,介绍了保存矢量图形的自定义存储格式,分析了Graham scan算法在形状识别中的应用。     

一种通用的角平分线网络构造算法

运用Voronoi图构造骨架是一种描述图形形状信息的方法。在平面Voronoi图中，由于有优顶点的存在，出现了Voronoi边为曲线的情况，而角平分线网络图为线性图，可近似替代Voronoi图。由此提出了一种通用的角平分线网络构造算法，它可直接从图形边界出发构造角平分线网络图，并适用于任意图形。     

基于草图的工程图纸检索条件输入

提出并初步实现了一个面向图纸管理、采用在线图形模糊识别方法和相关反馈技术的手绘图形输入工具。给出了基于笔画速度及曲率变化的特征点检测方法及基本图元的几何识别特征。由于草图具有的模糊特性会造成对用户检索意图理解的偏差,引入模糊集合,定义了基本图元的模糊识别隶属函数。根据模糊集合的隶属度自动地完成草图识别,利用模糊集的距离预测用户的输入意图。在图档管理系统中的应用表明：手绘草图的输入及图元的模糊识别具有很好的实用价值。