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基于进化计算的群体动画研究与实现

摘要第1-9页
Abstract第9-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·课题的研究背景第11-12页
     ·群体动画第11页
     ·传统群体动画制作方法的局限第11-12页
     ·群体动画制作工具第12页
   ·研究现状第12-15页
     ·进化计算的研究现状第12-14页
     ·群体动画的研究现状第14-15页
   ·本文的主要工作及组织结构第15-17页
第二章 基于遗传算法的三维人物建模第17-26页
   ·遗传算法概述第17-19页
     ·基本定义第17页
     ·基本操作第17-18页
     ·编码方式第18-19页
   ·建模方法第19-20页
     ·曲面建模第19页
     ·多边形建模第19-20页
     ·混合建模方法第20页
   ·人物变形标准第20-21页
     ·基于特征尺寸驱动的人物变形第20页
     ·基于特征结构线驱动的人物变形第20-21页
   ·人物模型数据的获取及预处理第21-22页
     ·曲面建模部分的预处理第21-22页
     ·多边形建模部分的预处理第22页
   ·具体实现第22-25页
     ·Mel 语言第22-23页
     ·初始化群体第23页
     ·编码第23页
     ·适应度函数定义第23-24页
     ·进化操作第24页
     ·实现效果第24-25页
   ·本章小结第25-26页
第三章 人物行走参数化研究及实现第26-32页
   ·问题的提出第26页
   ·人物骨架模型标准第26-28页
     ·H-Anim 概述第26-27页
     ·H-AnimLOA1第27-28页
   ·人物行走关键帧设计第28-29页
   ·人物行走参数化动画插件设计第29-31页
     ·行走参数设计第29-30页
     ·插件实验结果第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第四章 改进的粒子群算法第32-40页
   ·PSO 算法产生背景第32-33页
   ·粒子群算法第33-36页
     ·算法数学描述第33-34页
     ·Local 版本PSO第34-35页
     ·PSO 拓扑结构和邻域结构第35-36页
   ·改进的粒子群算法第36-38页
     ·改进算法原理第36页
     ·改进部分的算法描述第36-37页
     ·改进算法过程分析第37页
     ·改进算法流程第37-38页
   ·算法仿真第38-39页
     ·实验函数第38页
     ·算法分析比较第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第五章 基于改进粒子群算法的群体路径规划第40-48页
   ·群体行为第40页
   ·路径规划第40-41页
     ·基于环境模型的路径规划方法第40-41页
     ·基于行为的路径规划方法第41页
   ·三维环境建模第41-42页
     ·栅格法第41-42页
     ·障碍物的描述第42页
   ·群体行为分析及实现流程第42-46页
     ·群聚行为第42-43页
     ·跟随领导者第43-44页
     ·障碍物避免第44-46页
   ·路径规划实验效果第46页
   ·群体动画仿真第46-47页
   ·本章小结第47-48页
第六章 总结和展望第48-50页
   ·本文的工作第48页
   ·下一步工作计划第48-50页
参考文献第50-53页
攻读硕士学位期间发表的论文和参与的项目第53-54页
致谢第54页

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