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J-GLOBAL ID：202202212330243340   整理番号：22A0788175

OBJモデルに基づく自己区間検出アルゴリズムに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Study on self-intersection detection algorithm based on OBJ model

著者 (2件)： Ye Shaohua (Huazhong University of Science and Technology, College of Life Science and Technology,Wuhan,China) ,  Wang Guoping (Huazhong University of Science and Technology, College of Life Science and Technology,Wuhan,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCECE  ページ： 850-854  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アニメーション生産プロセスにおける「クリッピング」の問題を解決するために,モデルの自己インターセクションである,本論文は,光線方法に基づくモデル自己断面検出アルゴリズムを提案した。この方法はOBJファイルフォーマットに狙いを定め,自己断面検出結果を表示し表示できる。このアルゴリズムは高い計算効率と正確な結果を持ち,複雑なモデルの迅速な評価を実現できる。本研究は,一般的3Dアニメーション生産のために実用的価値を有するだけではなく,また,複雑な3Dモデル再構成の分野における関連研究を実現するために,深い学習の適用のために重要な意義を有した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  再構成 ,  光子ビーム ,  三次元 ,  アニメーション ,  生産プロセス ,  三次元モデル
準シソーラス用語： クリッピング ,  計算効率 ,  ファイルフォーマット ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： モデル ,  自己 ,  検出アルゴリズム ,  研究