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基于动态位置约束的布料变形方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在服装动画中,基于物理的方法通常可以产生较好的动画效果。但对于特定区域,如紧贴人体的服装区域等,使用物理方法驱动其变形时,通常需要增大服装与人体面之间的摩擦力,以保证二者相对正确的位置关系。而过大的作用力会引入数值计算问题,从而降低系统稳定性。针对此问题,提出一种动态位置约束的布料变形方法。首先建立服装顶点与人体皮肤面之间的映射关系;其次,基于人体皮肤变形前与变形后的数据求解出仿射变换,并将仿射变换应用到变形前的服装数据上,以求得服装相对人体面的正确位置及运动;最后,通过实验验证了方法的有效性。方法不仅可以对服装指定区域实施持续不变的位置约束,也可以在动画过程中对服装整体或局部动态施加或者解除约束,与物理方法结合使用,能够保持动画系统的动力学特性。 相似文献
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由于人体肌肉在变形过程中具有保体积的约束特性,且肌肉运动缺乏三维多角度呈现,为此,提出了一种人体肌肉的参数化建模及变形方法。基于MRI (magnetic resonance imaging)数据,利用其生成的切片图像提取外轮廓线进行构建三维肌肉模型;层次化定义肌肉特征,建立语义参数间的映射关系,实现肌肉的保体积变形;通过建立向量值动态四阶微分方程使特征曲线动态模拟肌肉的变形过程,并建立骨骼运动与肌肉变形之间的对应关系。以人体肱二头肌为例进行实验,验证了此方法的有效性。 相似文献
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针对已有的基于差分演化算法的两阶段均匀实验设计方法仍存在种群在约束区域分布多样性不佳和局部搜索能力不强的问题,提出了一种基于果蝇算法的两阶段均匀实验设计方法(two phase fruit fly optimization algorithm, ToPFOA)。ToPFOA第1阶段运用融合差分算子的果蝇搜索策略、基于K-means聚类及外部文档更新类中心等方法,以动态改进种群在约束区域分布的多样性;在此基础上,第2阶段进一步使用自定义果蝇算子提高约束区域内局部搜索能力。实验结果表明ToPFOA在解质量和稳定性上均优于ToPDE和ToPDEEDA。 相似文献
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将微粒群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)与随机优化方法-Alopex算法相结合,提出一种随机微粒群混合算法(APSO)求解约束优化问题。该算法使PSO算法中微粒的飞行速度无记忆性,结合Alopex算法重新生成停止进化微粒的位置;采用双群体搜索机制,一个群体保存具有可行解的微粒,用APSO算法使微粒逐步搜索到最优解,另一个群体保存具有不可行解的微粒,并且可行解群体以一定的概率接受性能较优的不可行解微粒,这种简单的群体多样性机制使微粒能够快速、准确地找到位于约束边界上或附近的最优解。结果表明该算法寻优性能优良且具有较好的稳定性。 相似文献
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针对传统的Procrustes归一化方法需要多次迭代且计算量大的缺陷,采用标记定位点的方法,以平均形状作为初始化规则模型,只经过一次平移旋转及缩放即可达到训练集对齐的效果;传统ASM算法计算时间较长且易使特征点因灰度模型相似而错误匹配,采用以特征点为中心,选取其周围的矩形区域灰度分布训练灰度模型,并选择24邻域点进行目标搜索。实验结果表明:改进的ASM方法进行人体特征点定位,减少了算法迭代次数,缩短了算法运行时间,提高了定位精度。 相似文献
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研究针对交互式虚拟环境提出了一种自适应变形方法,基于累进网格和层次式聚类,为模型构建一个累进网格二叉树;根据此结构和环境参数,将网格模型划分为若干个子网格分别进行简化,再缝合成一个多细节层次模型作为变形过程的输入。为了简化变形过程,变形约束被标准化为四种变形基元,根据空间映射规则投影到多细节层次模型上,控制变形操作和保持模型属性不变。实验表明该方法能够动态地灵活地构建多细节层次网格模型和调整各种变形约束,并应用在一个交互式虚拟环境即虚拟博物馆浏览系统中,实现实时的变形操作和良好的视觉效果。 相似文献
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一种基于EKF技术的天线罩瞄准误差补偿方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种用控制方法解决天线罩误差斜率影响的补偿方案,降低了设计导弹导引控制器的时间常数,提高了导弹机动性能.首先,对天线罩斜率严重影响导弹稳定性这一关键问题做了分析,指出其影响方式的本质所在;然后,通过定量分析导引头输出与天线罩斜率、姿态角之间的耦合关系,提出了补偿途径;最后,应用扩展卡尔曼滤波方法估计天线罩斜率并用所提补偿方案进行了数学仿真.仿真结果表明所提方案明显改善了导弹的稳定性和制导精度. 相似文献
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本文主要研究了人机工程学在产品设计中的作用,设计了一个基于虚拟人模型的虚拟样机设计方案,构建了相应的系统框架,并进行了初步实现,这对于虚拟产品开发技术的发展起到了一定的作用。 相似文献
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