用3DFace构造三维基本体素的算法与实现

利用 Auto CAD提供的 DXF数据交换功能 ,通过一定的算法参数化 ,生成 3DFace三维基本体素 ,所提供体素类型比 Auto CAD提供的 3DFace基本体素使用更灵活 ,类型更丰富 .不仅丰富了Auto CAD环境的 3DFace基本体素 ,而且其他高级语言也可以利用该算法生成三维基本体素 ,构造复杂的空间模型 ,文末给出了该算法在空间塔式起重机和空间网架造型中的应用 .

利用3DMAX进行地形三维显示的研究

本文阐述了基于3DMAX的地形三维显示的方法与实验过程。利用3DMAX，导入数据和原始影像，建立三维仿真的形模型，实现立体模型的纹理映射、距离量测、角度计算等，是对地形仿真的有益的探索。

水电工程数值模型快速查错方法研究

针对土木工程领域的地质模型构建了基于六面体连续数值模型的快速查错方法。该方法首先进行六面体有限分割,得节点及单元索引信息,再将每个单元拆分为6个空间面元结构,分为公用面元与独享面元两类,利用单元的节点坐标、网格拓扑关系进行自检索,将可能存在错误的独享面元输出至Auto CAD中进行可视化显示。案例分析表明:该方法效率高,可使模型中的错误一次性显现,然后对照错误出现位置在模型中进行一次性修改,达到省时省力的目的。研究的方法是连续数值模拟前处理的有效补充,可避免因几何联结不当引起的计算结果失真。

基于曲面形变的三维人脸样本配准

三维人脸样本是人脸识别、人脸动画等领域进行模型训练、算法设计及性能比较的重要数据平台。为了提高三维人脸样本的配准效果和配准速度,提出一种基于曲面变形的三维人脸样本配准方法。该方法通过对标准化样本实施一系列的变形操作来建立原始样本与标准样本之间的对应关系。然后基于该对应关系对原始样本进行配准处理,在处理过程中使用统计方法对样本上的毛刺点和空洞进行修补。实验结果表明,使用该方法可以快速、有效地对不同格式的原始样本进行配准。

基于微分算子的三维人脸表情识别

基于拉普拉斯微分算子提出了一种用于三维人脸样本的表情识别方法。首先使用曲面变形的方法对三维人脸样本进行样本配准处理。然后基于拉普拉斯微分算子计算三维人脸的表情特征,并根据训练样本的特征向量集构建一个关于三维人脸表情的字典。最后使用稀疏表示方法对三维人脸表情进行识别分析。实验结果表明,该方法能够有效地提高三维人脸表情识别的准确率。

基于关键点和局部特征的三维人脸识别

为了减少表情变化对三维人脸识别的影响,提出一种基于关键点和局部特征的三维人脸识别算法.根据有价值轮廓线和平均曲率检测关键点;根据DAISY描述符的形式构造局部特征的空间结构,采用形状指数直方图、倾斜角直方图和方向角直方图作为局部特征,进行关键点匹配;并利用匹配成功的关键点数目衡量2个人脸曲面的相似度.基于FRGC v2.0数据库和Bosphorus数据库开展身份识别实验,获得了96.9%和95.8%的Rank-1识别率.实验证明所提出的方法识别性能较好,并对表情变化识别具有一定的鲁棒性.