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公开(公告)号：CN103021029B
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201310019194.5
申请日：2013-01-18
Applicant: 南京大学
IPC: G06T19/00
Abstract: 本发明公开了一种三维模型构件类别的自动标注方法，包括以下步骤：CRF标注模型的训练过程根据三维模型标注训练集训练学习出用于对未知三维模型进行分割与标注的CRF标注模型：首先，将三维模型标注训练集划分为实例集和验证集；然后，对实例集中三维模型进行预处理，进而分类训练出CRF标注模型的一元项和二元项；最后，利用验证集的预处理结果进行参数搜索，获得CRF标注模型的参数以完成CRF标注模型的学习。目标三维模型的标注过程利用三维模型标注训练集的学习过程所得CRF标注模型对目标三维模型进行分割与标注，从而实现目标三维模型构成部件的类别标注。
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公开(公告)号：CN104182765A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410415993.9
申请日：2014-08-21
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种互联网图像驱动的三维模型最优视图自动选择方法，包括以下步骤：三维模型集预处理；图像视角分类器训练：得到一个用以估计图像的观察视角的分类器，包括训练集生成、图像视角分类器训练两个步骤；互联网图像采集：通过图像搜索引擎和社交网络中用户上传的大量图像，采集互联网中相应模型的图像，包括互联网图像抓取、无关图像过滤以及前景物体图像提取三个步骤；视图投票评价：通过互联网图像对三维模型相应的视图投票，选择排序靠前的视图为最优视图，包括互联网图像视角估计以及视图排序两个步骤。本发明可以适用于包括刚体和非刚体在内的多种类别的三维模型，符合人们的视觉习惯。
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公开(公告)号：CN103177473A
公开(公告)日：2013-06-26
申请号：CN201310075955.9
申请日：2013-03-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于实例的大规模场景合成方法，该方法通过对构造单元的自动式优化组合构建大规模场景，包括以下步骤：给定一个小场景模型，采用等间隔的三组正交平面组分割模型以建立模型的构造单元集合并提取各构造单元的几何特征及其之间的邻接关系；根据三个方向的扩展因子，定义一个Petri网结构建立目标模型构造过程的参数化表示；以所定义的Petri网及其变异算子为目标模型的编码表示，使用人工免疫算法实现对构造过程的优化以得到与实例模型结构最为相似的模型。本发明利用实例模型的结构特征扩展规模以生成大规模的场景模型，提高了建模效率，并实现了对模型资源的有效重用。
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公开(公告)号：CN103473813B
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201310432523.9
申请日：2013-09-18
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种三维模型构件的自动提取方法，包括以下步骤：对输入的同类三维模型集中的每个模型，计算其每个网格面片的特征，从而获得三维模型所有网格面片的特征向量；根据所有网格面片的特征向量，对所有三维模型进行联合分割，提取三维模型的K类一致性构件集，类数K为三维模型中构件的类型数，可由用户提供，也可自动计算；联合分割过程，首先进行初始化聚类中心，产生K个聚类中心，然后迭代进行隶属度计算、隶属度更新以及聚类中心计算过程，直至收敛，从而获得每个网格面片属于每个聚类的隶属度，最后，根据隶属度计算出网格面片的聚类划分，并通过寻找连通分量的方法实现构件生成，最终提取出三维模型集的K类一致性构件集。
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公开(公告)号：CN102831638B
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201210234700.8
申请日：2012-07-06
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提出了采用手绘草图的三维人体多姿态建模方法，包括：显式绘制人体特征草图，在给定的三维人体姿态模型下，将观察视角和人体姿态调整为与人体草图一致，并根据人体姿态模型网格点与人体关节点之间的位置关系对该人体模型加权；在该观察视角和人体姿态下，对人体姿态模型进行投影并提取轮廓线、暗示性轮廓线、谷线和脊线等特征投影线集合，将人体草图笔画线与特征投影线组合进行匹配，并根据草图笔画线与特征投影线组合的几何关系构建隐马尔科夫模型，将草图笔画点与三维模型网格点对应并计算对应点的位移参数；在对应三维模型网格点位移参数的约束下，通过均值坐标编码形变算法对人体网格模型进行形变，得到最终的三维人体网格模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103617603A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310662076.6
申请日：2013-12-06
Applicant: 南京大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种三维数字几何网格模型结构的自动修复方法，该方法将任意结构的三维数字几何网格模型转换为满足3D打印要求的水密二维流形三维数字几何网格模型。方法主要包括以下步骤：对输入网格模型进行体素化，将模型从多边形网格形式转化成由体素堆积的体表示形式，并将所得体素标记为内部体素、外部体素和边界体素；分析每个包含8个相邻体素的计算单元，根据其中内部体素、外部体素和边界体素的数量及相对位置，确定每个计算单元内部生成面片的方式，并由这些面片组成输出网格模型；检测并修复输出网格模型中的缺陷结构，校正输出网格模型中面片的法向量，并使用输入网格模型对输出网格模型进行校准获得最终的输出网格模型。
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公开(公告)号：CN103325142A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310207984.6
申请日：2013-05-29
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Kinect的计算机三维模型建模方法，包括以下步骤：建立候选三维模型集合并进行一致性分割并进行标注，得到标注各部件后的三维模型集合S；使用微软Kinect设备扫描待建模物体得到包含待建模物体的点云数据和图像数据；利用图像分割算法分割出待建模物体在点云数据和图像数据中对应的前景物体；选出代表模型，驱动前景物体的点云数据与图像数据进行标注分割，得到前景物体的各个组成部件；采用部件级形状描述子从各部件标注后的三维模型集合中检索与前景物体的每个组成部件相似度最高的三维模型对应部件；采用轮廓驱动形变技术利用点集数据配准算法将每个部件与对应点云数据进行重新配准以获得准确的位置组合。
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公开(公告)号：CN103295025A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310161602.0
申请日：2013-05-03
Applicant: 南京大学
Abstract: 发明公开了一种三维模型最优视图的自动选择方法，包括以下步骤：三维模型集预处理：对输入的三维模型集中的各个三维模型进行预处理，得到所有三维模型的类别，包括姿态校正、尺度归一化以及三维模型类别判断三个步骤，所述三维模型集中每个三维模型设有类别标记；候选视图选取：采样三维模型的各个视图，并提取特征和聚类，得到三维模型的一组候选视图：包括三维模型视图采样、视图特征提取和视图聚类；视图评价：对三维模型的候选视图排序，选择排序靠前的视图为最优视图，包括距离计算和最优视图学习。本发明可以适用于多种类别的三维模型，得到的同类别三维模型的最优视图具有较高的姿态一致性。
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公开(公告)号：CN101833788B
公开(公告)日：2011-09-07
申请号：CN201010175210.6
申请日：2010-05-18
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提出了一种采用手绘草图的三维人体建模方法，包括以下步骤：草图解析：将人体草图分解为骨架笔画集Ss、轮廓笔画集Sp以及线索笔画集Sc；步骤二，模型特征提取：在预定义的人体网格模型MH上进行人体骨架结构抽取；步骤三，深度恢复：在二维人体姿态的基础上，根据骨架结构识别对线索笔画集进行线索判定的结果及人体骨架结构计算三维人体姿态；步骤四，三维重建：根据三维形变参数对四肢及躯干网格模型的截面轮廓特征进行形变。本发明利用手绘草图绘制人体正视图骨架和轮廓，并直接生成三维网格模型，符合动画角色设计师的平面绘制习惯，简化了人体建模流程，大大减少了用户进行人体建模的时间。
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公开(公告)号：CN101853523A
公开(公告)日：2010-10-06
申请号：CN201010175220.X
申请日：2010-05-18
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种采用手绘草图创建三维人脸模型的方法，包括以下步骤：对待处理的草图人脸进行预处理，并根据人脸面部器官空间分布规则识别出草图人脸轮廓，建立草图人脸笔画与草图人脸轮廓的对应关系；根据高斯曲率算法和三维观察规律分别从作为模板的三维人脸网格模型上提取出三维人脸内轮廓和三维人脸外轮廓；从草图人脸轮廓上提取二维形状特征点集，从三维人脸轮廓上提取出对应的三维形状特征点集，根据每一个二维形状特征点相对于草图人脸中心之间的归一化距离，计算三维形状特征点集中每一点的位移向量；根据三维形状特征点集和各特征点的位移向量，通过三维人脸网格模型形变生成与草图人脸相似的三维人脸模型。本发明支持利用已有三维人脸模型以手绘人脸轮廓的方式创建新的三维人脸模型。
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