| 基于圖卷積網格自編碼器的網格參數化 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：734 K | |
| 標簽： 網格參數化 卷積神經網絡 自編碼器 | |
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| 文檔介紹：網格參數化作為數字幾何處理的基本工具，在游戲娛樂、工程設計、仿真模擬等多種領域有著廣泛的應用背景。傳統的網格參數化方法大多通過求解線性系統或者非線性系統獲得結果，存在著求解速度慢、不夠魯棒的問題。提出了一個基于圖卷積網格自編碼器的網格參數化模型，采用了圖卷積網格自編碼器的編碼部分與自行構建的參數化解碼部分結合的方式生成網絡，使用一類人臉網格數據集作為網絡訓練數據，并與傳統優化算法進行對比。結果表明，使用建立的網格參數化模型，在保證參數化效果的同時，獲得參數化結果的速度比SLIM(Scalable Locally Injective Mappings，SLIM)算法快68%，比PP(Progressive Parameterizations)算法快約4倍。 | |
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