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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106157339A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610523462.0
申请日：2016-07-05
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: G06T9/004 , G06K9/6223
Abstract: 本发明公开了一种基于低秩顶点轨迹子空间提取的动画网格序列压缩算法，包括：1)运动分析(刚性块聚类)；2)姿态对齐(低秩刚性块对齐)；3)主成分分析；4)预测与量化；5)解压与重构处理五个步骤。主要流程：给定输入三维形状序列，该算法首先通过分析该输入序列的运动方式来对其分割并据此估计刚性变换矩阵从而得到顶点轨迹在低秩子空间上对齐的形状序列，接着通过主成分向量矩阵得到主成分系数矩阵，之后通过线性预测算子得到预测后的残差，以二进制文件的方式保存，最后可利用此文件重构原始的动画网格序列。本发明解决的是动画网格序列的高效压缩问题，可以应用到动态网格序列的压缩表示、高效存储和高效传输。
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公开(公告)号：CN105427360A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510767406.7
申请日：2015-11-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种动态网格的误差可控CAGE序列表示算法，包括实矩阵控制网格生成、基于Poisson方程的权重简化、稀疏矩阵控制网格生成和控制网格优化四个部分。给定输入三维形状序列和其中一帧的控制网格，该算法通过实矩阵控制网格生成得到控制网格序列，接着通过基于Poisson方程的权重简化得到具有局部性的稀疏坐标矩阵，之后执行稀疏矩阵控制网格生成，检测重构误差，如果最大误差值大于用户输入的容忍阈值，执行控制网格优化再重新执行上面三步直到满足用户指定值。本发明解决的是误差可控的动态网格的控制网格序列表示问题，可以应用到动态网格序列的压缩表示、加速编辑和形状迁移。
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公开(公告)号：CN106157339B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201610523462.0
申请日：2016-07-05
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于低秩顶点轨迹子空间提取的动画网格序列压缩方法，包括：1)运动分析(刚性块聚类)；2)姿态对齐(低秩刚性块对齐)；3)主成分分析；4)预测与量化；5)解压与重构处理五个步骤。主要流程：给定输入三维形状序列，该方法首先通过分析该输入序列的运动方式来对其分割并据此估计刚性变换矩阵从而得到顶点轨迹在低秩子空间上对齐的形状序列，接着通过主成分向量矩阵得到主成分系数矩阵，之后通过线性预测算子得到预测后的残差，以二进制文件的方式保存，最后可利用此文件重构原始的动画网格序列。本发明解决的是动画网格序列的高效压缩问题，可以应用到动态网格序列的压缩表示、高效存储和高效传输。
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公开(公告)号：CN105427360B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201510767406.7
申请日：2015-11-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种动态网格的误差可控CAGE序列表示算法，包括实矩阵控制网格生成、基于Poisson方程的权重简化、稀疏矩阵控制网格生成和控制网格优化四个部分。给定输入三维形状序列和其中一帧的控制网格，该算法通过实矩阵控制网格生成得到控制网格序列，接着通过基于Poisson方程的权重简化得到具有局部性的稀疏坐标矩阵，之后执行稀疏矩阵控制网格生成，检测重构误差，如果最大误差值大于用户输入的容忍阈值，执行控制网格优化再重新执行上面三步直到满足用户指定值。本发明解决的是误差可控的动态网格的控制网格序列表示问题，可以应用到动态网格序列的压缩表示、加速编辑和形状迁移。
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公开(公告)号：CN105427362A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510807947.8
申请日：2015-11-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T13/20
CPC classification number: G06T13/20
Abstract: 本发明公开了一种快速AIAP形状插值算法，包括：1)找出奇异边；2)网格分割；3)设置传播源，传播局部标价；4)初始化序列输出；5)解耦初始形状序列；6)块坐标迭代下降六个步骤。主要解决的问题是如何从给定的两个基于三角形网格的几何形状关键帧中，通过内部插值得到符合物理或视觉经验的过渡序列，并以此为基础，构建一个能够用于变形、运动移植和形状序列编辑的几何处理框架。本发明具有速度更快、矫正错切、适用于二维插值和三维插值、迭代阶段的快速收敛和抗噪特性等优点。
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