公开(公告)号：CN105869103A

公开(公告)日：2016-08-17

申请号：CN201610180516.8

申请日：2016-03-25

Applicant: 南京信息职业技术学院

Inventor： 李红岩 ,  孙仁鹏 ,  何淼 ,  马秀芳

IPC: G06T1/00

CPC classification number: G06T1/0064

Abstract: 本发明公开了一种基于内容的三维网格模型的加密和解密方法，步骤包括：对三维网格模型进行加密，将三维网格模型根据超混沌映射分别对网格面片构成和网格顶点坐标进行置乱，从而获得加密后的三维网格模型；对加密后的三维网格模型进行解密，将加密后的三维网格模型根据超混沌映射对网格顶点坐标和面片构成进行逆向恢复，从而获得解密后的三维网格模型。该三维网格模型的加密和解密方法有效实现了对三维网格模型的内容进行加密，且从面片构成和顶点坐标两个层面上进行加密，加密和解密形式灵活，加密后的模型亦可渲染显示，且抗破译能力强，可为广泛应用于影视动画、游戏设计、工业设计以及医学设计等不同领域的三维网格模型的保护。

公开(公告)号：CN110533781B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN201910800414.5

申请日：2019-08-28

Applicant: 南京信息职业技术学院

Inventor： 李红岩 ,  孙仁鹏 ,  马秀芳

IPC: G06T19/20 ,  G06T7/10

Abstract: 本发明公开了一种多类别三维模型部件自动标注方法，所述方法包括：对目标三维模型进行特征提取；基于所提取的特征，采用已训练好的标注模型对目标三维模型进行部件类别标注、边界边的类别标注、对象类别一致性标注；针对目标三维模型构建图模型，将面片的部件类别标注的负概率对数作为标注模型的数据项、将网格边从属于边界边的标注负概率对数作为标注模型的平滑项、将目标三维模型对象类别一致性标注的负概率对数作为标注模型的协调项；采用图割优化算法计算出目标三维模型中每个网格面片的标注。本发明可利用从训练集中学习出的标注模型对未知类别未知部件三维模型进行部件标注，而不受限于特定的规则或特征，适用范围广。

公开(公告)号：CN110533781A

公开(公告)日：2019-12-03

申请号：CN201910800414.5

申请日：2019-08-28

Applicant: 南京信息职业技术学院

Inventor： 李红岩 ,  孙仁鹏 ,  马秀芳

IPC: G06T19/20 ,  G06T7/10

Abstract: 本发明公开了一种多类别三维模型部件自动标注方法，所述方法包括：对目标三维模型进行特征提取；基于所提取的特征，采用已训练好的标注模型对目标三维模型进行部件类别标注、边界边的类别标注、对象类别一致性标注；针对目标三维模型构建图模型，将面片的部件类别标注的负概率对数作为标注模型的数据项、将网格边从属于边界边的标注负概率对数作为标注模型的平滑项、将目标三维模型对象类别一致性标注的负概率对数作为标注模型的协调项；采用图割优化算法计算出目标三维模型中每个网格面片的标注。本发明可利用从训练集中学习出的标注模型对未知类别未知部件三维模型进行部件标注，而不受限于特定的规则或特征，适用范围广。