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J-GLOBAL ID：201702288739619083   整理番号：17A0356986

局所的特徴エントロピーのメッシュ不均一性の簡略化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Local feature entropy based mesh non-uniform simplification algorithm

著者 (4件)： Wen Peizhi (School of Computer Science &Engineering,Guangxi Colleges &Universities Key Laboratory of Intelligent Processing of Computer Images &Graphics) ,  Huang Jia (School of Computer Science &Engineering,Guangxi Colleges &Universities Key Laboratory of Intelligent Processing of Computer Images &Graphics) ,  Li Lifangc (Continuing Education Institute,Guilin University of Electronic Technology) ,  Zhu Likun (School of Computer Science &Engineering,Guangxi Colleges &Universities Key Laboratory of Intelligent Processing of Computer Images &Graphics)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 33  号： 12  ページ： 3912-3915  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 三次元モデルの簡素化後の精度と効率のバランスが難しい問題に対して研究を行い、局部特徴エントロピーの半辺形不均一メッシュ簡素化アルゴリズムを提案した。2つの局所的領域クラスタ化検出を用いて,最初に,三次元データ点の局所的領域を検出して,検出領域のベクトルを得た。第二に,三次元データ領域における近点領域の重心制約を用いて,二次クラスタリング領域のベクトルを検出した。情報エントロピーの定義に基づいて,2つの検出されたベクトル間の角度情報を用いて,局所的領域の特徴エントロピーを半エッジ折畳みのコストとして構築し,局所領域の特徴エントロピーが大きいほど,この領域は平面に近づく傾向があり,そうでなければならないことを示した。最後に,三角形の内角判定法を用いて,単純化したメッシュにおける三角形の規則を保存し,変形に起因する誤差を低減した。実験結果により,本アルゴリズムは,三次元モデルの均一性の単純化において,局所的詳細特性および時間効率において,より良い平衡を達成することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 制約条件 ,  *アルゴリズム ,  *エントロピー ,  ベクトル ,  *不均一性 ,  折畳み ,  重心 ,  *簡素化 ,  クラスタ化 ,  三次元モデル
準シソーラス用語： 情報エントロピー ,  三次元データ ,  メッシュ簡素化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： cluster ,  mesh simplification ,  normal vector ,  characteristic entropy ,  inhomogeneous ,  half-edge collapse

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： エントロピー ,  メッシュ ,  不均一性 ,  簡略化 ,  アルゴリズム