Spelling suggestions: "subject:"reconstru??o dde superf?cis"" "subject:"reconstru??o dde superf?cie""
1 |
Uma Aplica??o de Redes Neurais Auto-Organizaveis ? Reconstru??o Tridimensional de Superf?ciesBrito J?nior, Agostinho de Medeiros 14 January 2005 (has links)
Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1
AgostinhoMBJ_ Ate_cap4.pdf: 2708709 bytes, checksum: 594003810b24cc08c34b728a0e492d9d (MD5)
Previous issue date: 2005-01-14 / We propose a multi-resolution approach for surface reconstruction from clouds of unorganized points representing an object surface in 3D space. The proposed method uses a set of mesh operators and simple rules for selective mesh refinement, with a strategy based on Kohonen s self-organizing map. Basically, a self-adaptive scheme is used for iteratively moving vertices of an initial simple mesh in the direction of the set of points, ideally the object boundary. Successive refinement and motion of vertices are applied leading to a more detailed surface, in a multi-resolution, iterative scheme. Reconstruction was experimented with several point sets, induding different shapes and sizes. Results show generated meshes very dose to object final shapes. We include measures of performance and discuss robustness. / ? proposto um m?todo em multi-resolu??o para reconstru??o de superf?cies a partir de nuvens de pontos, que representam a superf?cie de um objeto no espa?o 3D. O m?todo proposto utiliza um conjunto de operadores de malha e regras simples de refinamento seletivo da malha, com um estrat?gia baseada nos mapas auto-organiz?veis de Kohonen. Basicamente, um esquema auto-adaptativo ? utilizado para mover iterativamente os v?rtices de uma malha inicial simples em dire??o ao conjunto de pontos, localizados idealmente na fronteira do objeto. Sucessivos refinamentos da malha e movimenta??es dos seus v?rtices s?o aplicados, levando a superf?cies cada vez mais detalhadas, num esquema iterativo em multi-resolu??o. Experimentos de reconstru??o foram realizados com diversos conjuntos de pontos, de diferentes formas e tamanhos. Os resultados apresentam malhas geradas que s?o muito pr?ximas das formas das superf?cies impl?citas nas amostras. S?o inclu?das medidas de erro e de qualidade e discutida a robustez do algoritmo.
|
Page generated in 0.0923 seconds