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摘要:
针对当前各种场合下虚拟实体对象行为仿真的需要,文中提出基于Horn-Schunck算法的人群动画高仿真度重建方法.研究中构建了人群动画信息采集模型和人群流动特征域分类模型,通过利用人群图像信息多维动态特征域的模板匹配函数,实现人群图像信息跟踪采集,并且采用分特征域特征匹配方法进行人群图像信息的分块融合和特征块匹配,进而实现人群动画模型分类,从而实现人群图像的特征快速、 精确采集.研究中还采用光流约束方程和全局约束算法的Horn-Schunck算法模型,实现了人群动画高仿真度重建.试验表明,文中方案优于其它设计方案,具有较广泛的应用价值.
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文献信息
篇名 虚拟实体对象行为的人群动画高仿真度重建
来源期刊 信息技术 学科 工学
关键词 Horn-Schunck算法 虚拟实体对象行为 人群动画 高仿真度重建 分类模型
年,卷(期) 2020,(8) 所属期刊栏目 基金项目
研究方向 页码范围 69-73
页数 5页 分类号 TP302
字数 3620字 语种 中文
DOI 10.13274/j.cnki.hdzj.2020.08.014
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 贺宏福 19 20 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
Horn-Schunck算法
虚拟实体对象行为
人群动画
高仿真度重建
分类模型
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
信息技术
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1009-2552
23-1557/TN
大16开
哈尔滨市南岗区黄河路122号
14-36
1977
chi
出版文献量(篇)
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