Ви є тут

Эффективные алгоритмы сравнения поверхностей, заданных облаками точек

Автор: 
Дышкант Наталья Федоровна
Тип роботи: 
Кандидатская
Рік: 
2011
Артикул:
321966
179 грн
Додати в кошик

Вміст

Оглавление
Введение.
Глава 1. Модели поверхностей и методы их сравнения.
1.1. Задача сравнения поверхностей.
1.1.1. Представление обпекта облаком точек
1.1.2. Основные определения
1.1.3. Общая постановка задачи сравнения поверхностей
1.2. Способы задания поверхностей
1.2.1. Сетки регулярной структуры
1.2.2. Сетки нерегулярной структуры
1.3. Обзор методов сравнения поверхностей
1.4. Основные выводы.
Глава 2. Меры сравнения поверхностей и алгоритмы их вычисления
2.1. Постановка задачи сравнения поверхностей .
2.1.1. Основные определения
2.1.2. Математическая постановка задачи
2.1.3. Меры сравнения поверхностей.
2.2. Ал1оритм сравнения поверхностей объектов.
2.2.1. Структура алгоритма.
2.2.2. Построение триангуляций Делоне
2.2.3. Локализация триангуляций друг в друге.
2.2.4. Интерполяция поверхностей.
2.2.5. Объединнная триангуляция Делоне
2.2.6. Сравнение поверхностей на треугольной области.
2.2.7. Оценка вычислительной сложности алгоритма.
2.2.8. Программная реализация .
2.2.9. Результаты экспериментов
2.3. Алгоритм выделения интерфейсных граней .
2.3.1. Поиск начального стартера.
2.3.2. Прослеживание цепочки интерфейсных граней.
2.3.3. Поиск стартеров.
2.3.4. Оценка вычислительной сложности алгоритма.
2.3.5. Эксперименты
2.4. Подгонка поверхностей.
2.4.1. Оптимизационная постановка задачи.
2.4.2. Минимизация функционала различия поверхностей .
2.5. Основные выводы.
Глава 3. Некоторые задачи анализа поверхностей трхмерных моделей человеческих лиц
3.1. Задача оценки асимметрии лица по 3с1 модели
3.1.1. Описание базы моделей лиц
3.1.2. Постановка задачи
3.1.3. Метод оценки асимметрии модели
3.1.4. Локальная асимметрия модели
3.1.5. Эксперименты.
3.2. Построение совместной пространственной модели лица и зубов
для задач ортодоитии
3.3. Задача оценки динамики движения нижией челюсти по трхмерной видеопоследовательности
3.3.1. Постановка задачи
3.3.2. Метод сегментации модели на статические и динамические области.
3.3.3. Подгонка статических частей моделей.
3.3.4. Эксперименты
3.4. Основные выводы
Заключение.
Литература