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基于帧聚类和谱小波的网格动画压缩算法

摘要第2-4页
ABSTRACT第4-5页
目录第6-8页
第1章 绪论第8-15页
    1.1 研究的背景及意义第8-10页
        1.1.1 研究背景第8页
        1.1.2 研究意义第8-10页
    1.2 国内外研究现状和发展趋势第10-12页
        1.2.1 研究现状第10-12页
        1.2.2 发展趋势第12页
    1.3 研究内容及目标第12-13页
    1.4 本文的组织结构第13-15页
第2章 压缩算法基础与本文算法框架第15-26页
    2.1 基本定义第15-19页
    2.2 动态网格模型压缩的相关算法第19-23页
    2.3 本文提出的压缩算法框架第23-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第3章 网格动画的帧聚类(Frame-Clustering)算法第26-35页
    3.1 ICP算法概述第26-27页
    3.2 类K-means的帧聚类算法第27-29页
        3.2.1 传统的K-means聚类算法第27-28页
        3.2.2 改进后的类K-means帧聚类算法第28-29页
    3.3 实验结果与分析第29-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第4章 基于谱图小波的网格动画压缩第35-54页
    4.1 网格信号定义第35-39页
        4.1.1 基于网格残差第35-36页
        4.1.2 基于改进后的轨迹PCA第36-39页
    4.2 谱图小波变换第39-46页
        4.2.1 谱图理论基础第39-40页
        4.2.2 经典小波变换第40页
        4.2.3 谱图小波变换第40-41页
        4.2.4 三维网格的谱小波变换第41-42页
        4.2.5 谱小波系数可视化分析第42-46页
    4.3 针对谱小波系数的CSPECK编码算法第46-47页
    4.4 实验结果与分析第47-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第5章 总结与展望第54-56页
    5.1 本文总结第54-55页
    5.2 工作展望第55-56页
参考文献第56-61页
附录1攻读硕士学位期间参与的项目第61-62页
致谢第62-63页

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