首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于AdaBoost.MH的Reyes渲染架构时间预估算法

摘要第10-12页
ABSTRACT第12-13页
第一章 绪论第14-19页
    1.1 研究背景第14-16页
    1.2 相关研究现状第16-17页
    1.3 本文研究内容第17-18页
    1.4 本文组织结构第18-19页
第二章 相关介绍第19-26页
    2.1 大规模渲染并行调度流程第19-20页
    2.2 RenderMan规范第20-21页
    2.3 Reyes渲染架构第21-24页
    2.4 AdaBoost算法第24-26页
第三章 使能工具导出RIB文件第26-34页
    3.1 3dsMax场景结构第26页
    3.2 使能工具研发第26-31页
        3.2.1 整体设计第27-28页
        3.2.2 几何导出第28页
        3.2.3 材质导出第28-29页
        3.2.4 灯光导出第29-30页
        3.2.5 摄像机导出第30-31页
        3.2.6 其他导出第31页
    3.3 RIB文件结构第31-33页
    3.4 本章小结第33-34页
第四章 Reyes渲染架构下的样本获取第34-42页
    4.1 特征提取第34-41页
        4.1.1 PixelSamples第34-35页
        4.1.2 ShadingRate第35-36页
        4.1.3 分辨率第36页
        4.1.4 灯光第36-38页
        4.1.5 阴影第38-39页
        4.1.6 几何与材质第39页
        4.1.7 视角第39-40页
        4.1.8 线程第40-41页
    4.2 类别处理第41页
    4.3 本章小结第41-42页
第五章 时间预估算法初步分析第42-45页
    5.1 AdaBoost.MH算法的分类计算第42-43页
        5.1.1 多类转换二类第42-43页
        5.1.2 二类问题的分类第43页
    5.2 时间预估算法第43-44页
    5.3 本章小结第44-45页
第六章 时间预估实验与分析第45-51页
    6.1 项目背景介绍第45页
    6.2 时间预估实验设计与实现第45-50页
        6.2.1 平台基础环境第46页
        6.2.2 创建场景第46-47页
        6.2.3 获取样本第47页
        6.2.4 时间预估第47-50页
        6.2.5 实验结果分析第50页
    6.3 本章小结第50-51页
第七章 总结和展望第51-53页
    7.1 本文总结第51-52页
    7.2 研究展望第52-53页
参考文献第53-56页
致谢第56-57页
攻读学位期间发表的学术论文目录第57-58页
攻读学位期间参与的科研项目及获奖情况第58-59页
学位论文评阅及答辩情况表第59页

论文共59页,点击 下载论文
上一篇:《山海经》病症名词在先秦两汉医籍中的演变研究
下一篇:频繁子图挖掘及其在化合物性质预测中的应用