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数据驱动的布料多分辨率动态模拟方法研究

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

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