網(wǎng)格變形梯度的稀疏局部分解算法研究.pdf

1、隨著三維動(dòng)畫(huà)行業(yè)的發(fā)展，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為主的一類(lèi)動(dòng)畫(huà)制作技術(shù)如3D掃描、動(dòng)作捕捉等開(kāi)始被人們廣泛關(guān)注和應(yīng)用。使用這些技術(shù)能夠快速地得到高質(zhì)量的幾何模型和動(dòng)畫(huà)效果，在很大程度上提高了整體三維動(dòng)畫(huà)制作的水平，使得三維動(dòng)畫(huà)產(chǎn)品得到了更為普遍的應(yīng)用。然而，由于捕捉數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，使得人們很難對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行直接、有效的操作和再利用。近年來(lái)的許多研究圍繞如何從這些復(fù)雜數(shù)據(jù)集尤其是動(dòng)畫(huà)序列集中計(jì)算出一組低維控制參數(shù)，以便用戶可以有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)集的操作、編輯

2、甚至創(chuàng)建出新的網(wǎng)格模型或動(dòng)畫(huà)。
　　目前的相關(guān)研究主要包括特定控制參數(shù)的匹配方法和數(shù)據(jù)的降維計(jì)算。前一種方法因其對(duì)特定先驗(yàn)信息的高度依賴使得通用性不高，而后一種方法并不依賴特定模型的預(yù)先信息，能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)集中計(jì)算出一組低維控制參數(shù)，具有較高的通用性。不過(guò)由于所采用降維方式的不同，其結(jié)果也好壞不一。傳統(tǒng)的降維方法如PCA、稀疏PCA能夠有效地獲取一組低維控制參數(shù)，但是它們計(jì)算出的結(jié)果往往缺乏局部性，難以滿足用戶的實(shí)際操作需求。稀疏

3、局部分解是針對(duì)這些問(wèn)題而提出的一種新的降維技術(shù)，它可以從一個(gè)網(wǎng)格數(shù)據(jù)的訓(xùn)練集中計(jì)算抽取出具有局部意義的變形組件。然而以上方法都存在著一個(gè)明顯的缺陷，就是它們都不能很好地處理網(wǎng)格模型中的大旋轉(zhuǎn)變形。
　　本文在這些方法的基礎(chǔ)上提出了一個(gè)新的分解技術(shù)，這個(gè)技術(shù)結(jié)合了變形梯度的概念和稀疏局部分解方法，通過(guò)對(duì)變形梯度的處理和稀疏分解從而計(jì)算出一類(lèi)新的低維控制參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提出的方法能夠很好地解決傳統(tǒng)降維方法所無(wú)法處理的旋轉(zhuǎn)問(wèn)題