致谢 | 第1-7页 |
摘要 | 第7-9页 |
ABSTRACT | 第9-14页 |
1 绪论 | 第14-29页 |
本章摘要 | 第14页 |
·背景概述 | 第14-16页 |
·动画技术发展 | 第14-15页 |
·布料动态模拟概念 | 第15-16页 |
·多分辨率模型建模相关研究发展现状 | 第16-19页 |
·高分辨率模型简化得到低分辨率模型 | 第16-18页 |
·高分辨率模型上网格的聚类 | 第18-19页 |
·布料动态模拟相关研究发展现状 | 第19-25页 |
·动态模拟物理模型研究发展状况 | 第19-23页 |
·数据驱动变形方法发展状况 | 第23-25页 |
·布料动态模拟相关应用发展现状 | 第25-27页 |
·Maya的nCloth布料模拟模块 | 第25-26页 |
·Maya的骨骼蒙皮动画模拟模块 | 第26-27页 |
·研究思路与内容 | 第27-28页 |
·研究思路 | 第27页 |
·研究内容 | 第27-28页 |
·本章小结 | 第28-29页 |
2 真实感布料动态数据获取基本方法 | 第29-43页 |
本章摘要 | 第29页 |
·引言 | 第29-30页 |
·物理驱动布料模拟方法 | 第30-34页 |
·布料模拟模型构建 | 第30-33页 |
·布料力学模型数值解算方法 | 第33-34页 |
·数据驱动人体模拟方法 | 第34-36页 |
·人体变形骨骼子空间 | 第34-35页 |
·骨骼子空间的人体变形 | 第35-36页 |
·布料与人体间碰撞处理 | 第36-40页 |
·布料与人体碰撞及自碰撞检测 | 第36-39页 |
·布料与人体的碰撞反应 | 第39-40页 |
·实验结果 | 第40-42页 |
·本章小结 | 第42-43页 |
3 基于运动相似性的多分辨率布料建模 | 第43-62页 |
本章摘要 | 第43页 |
·引言 | 第43-44页 |
·基于奇异值分解法的布料运动相似性度量 | 第44-50页 |
·奇异值分解法(SVD) | 第45-46页 |
·空间维度上点的相似性度量 | 第46-48页 |
·时间维度上邻域的相似性度量 | 第48-50页 |
·基于运动相似性的布料局部区域聚类 | 第50-53页 |
·聚类基本方法 | 第50-51页 |
·时空坐标下的运动相似性布料局部邻域聚类 | 第51-53页 |
·聚类结果上布料多分辨率模型构建 | 第53-57页 |
·基于局部邻域特征化的多分辨率模型建模 | 第53-56页 |
·多分辨率模型邻域均匀化处理 | 第56-57页 |
·实验结果分析 | 第57-60页 |
·本章小结 | 第60-62页 |
4 基于数据学习上采样的多分辨布料变形 | 第62-73页 |
本章摘要 | 第62页 |
·引言 | 第62-63页 |
·基于数据学习的空间变形方法 | 第63-66页 |
·线性骨骼子空间变形方法 | 第64-65页 |
·非线性散点插值变形法 | 第65-66页 |
·基于低分辨率线性上采样的高分辨率动态变形学习模型 | 第66-69页 |
·低分辨率布料物理模拟变形 | 第66-67页 |
·高分辨率模型基于低分辨率子空间变形 | 第67-69页 |
·基于RBF数据学习的高分辨率模型非线性精确变形 | 第69-71页 |
·模型的变形描述 | 第69-70页 |
·权重姿态子空间非线性变形 | 第70-71页 |
·实验结果 | 第71-72页 |
·本章小结 | 第72-73页 |
5 基于相似性的数据驱动布料模拟流程 | 第73-79页 |
本章摘要 | 第73页 |
·引言 | 第73-74页 |
·学习数据的获取系统 | 第74-76页 |
·运动相似性聚类与简化系统 | 第76-77页 |
·数据驱动模拟布料变形系统 | 第77-79页 |
6 总结与展望 | 第79-81页 |
·总结 | 第79-80页 |
·展望 | 第80-81页 |
参考文献 | 第81-86页 |
附录 | 第86页 |