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摘要:
三维人脸模型通常具有很高的分辨率,而且人脸表面特征分布具有不均匀性,需要对模型进行简化,去除冗余信息,提高计算效率.但是现有的模型简化算法在特征保持方面并不能令人满意.本文将基于曲率信息的三维顶点特征表示度量加入模型顶点收缩代价的估计过程,在简化模型的同时保留特征丰富区域的信息.同时,本文在边折叠过程中加入了检测与再折叠操作,解决了简化过程中出现的重叠三角面问题.实验表明,本算法能够在可靠地生成高质量的简化模型的同时,更好地保持特征丰富区域的细节信息.
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文献信息
篇名 基于二次误差测度的特征保持简化算法
来源期刊 中国体视学与图像分析 学科 工学
关键词 网格简化 重叠三角面 二次误差测度 特征保持 曲率
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目 论著
研究方向 页码范围 73-79
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张艳宁 187 2026 21.0 35.0
2 郭哲 15 70 4.0 8.0
3 刘延通 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
网格简化
重叠三角面
二次误差测度
特征保持
曲率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国体视学与图像分析
季刊
1007-1482
11-3739/R
16开
北京清华大学工物系(刘卿楼)211室
1996
chi
出版文献量(篇)
1334
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3
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