论文研究-基于Voronoi图的定性路径.pdf

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线型标注是三维草图语义描述的基本方法。已有工作大都应用三维实体精确投影图所产生的标号集来标注规整后的草图,没有实现真正意义上的三维草图标注。研究积木世界三维草图的标注问题,提出了一个有遮挡三维草图标注的标号集,并证明了其完备性。该标号集能够直接标注草图而无需对草图进行规整,从而实现了真正意义上的三维草图标注,为三维草图语义描述提供了一种新思路。
郭景,廖士肀:有遮挡三维草图的标注完备集 2009,45(21)191 表1所有填充方式及三面顶点(k为被填充的卦限数) 所有填充方式 从不同视点观察到的三面顶点 非法组合 合法组合 2 翻壁 (p) (2)产生所有顶点类型 ++41同理可得每一类交点所有的标注方式,如表2第2列2 对产生三面顶点的每种填充方式,将视点依次放在未填充4行所示。 卦限观察原点处的三面顶点,并根据观察到的形状将其分类, 有遮挡情况下3DSL的完备性。 则可得到所有顶点类型。k=3时,将视点依次放在I~V卦限,观 (1)获得由遮挡产生的所有顶点类型 察结果如表1中图(h)~(1)所示。根据顶点形状将其分为:W型 根据假设3,当场景中的单个实体形状比较复杂或者存在 顶点,如图(h)所示;Y型顶点,如图(1)所示;L型顶点,如图(i)多个实体时,从特定视点观察,可能出现一个实体某个部分被 (k)所示。k(k=1,2,4,…,7)的情况同理可得,如表1最后一列遮挡的情况,如图4所示。由遮挡造成的顶点并非三维实体中 所示 自然存在的顶点,根据其形状称之为T型顶点。根据空间位置 (3)产生所有草绘方式下的交点类型 将T型顶点的两条边分别称为遮挡边和被遮挡边。由于遮挡发 顶点的草绘方式受假设5约東,因此,每一类交点的所有生时,观察者看到的顶点是由离视点较近实体的边界与被遮挡 绘制方式可以通过组合假设5所示的3种绘制方式获得。以实体的某个边相交形成的,因此遮挡只可能产生T型顶点。 W型顶点为例,该类顶点由三条边构成,任意两条边都有相 交、相连和相离3种绘制方式,因此W型顶点的绘制方式有 11种,如表2第3行第1列所示。同理可得Y型顶点和L型顶 12 点的绘制方式。各类顶点在草绘方式下的所有交点类型如表2 第1列2~4行所示。 (b) 图4遮挡产生的交点及其标注方式 表2有遮挡三维草图的标注完备集 交点类型集 语义标号集 (2)产生T型顶点在草绘方式下的所有交点类型 与无遮挡情况相同,T型顶点的草绘方式可以通过假设5 ++ Ypp Y w YIDo Ym YDoD 允许的3种绘制方式的组合获得,产生的交点类型如表2第1 列最后1行所示 Wool W wo Wow Wu Wm wi ←,+-+,-+一 (3)获得每一类交点的所有标注方式 W ooy Wuy Wo Ww W ooo 由于T型交点只可能是由遮挡产生,因此T型交点中的遮 L 挡边必为离视点较近的实体的边界。根据边界符号“→”方向的 标注规则可知,遮挡边只有1种标注方式,即沿箭头方向而行, 被遮挡边在左侧。又因为被遮挡边的标注方式最多有4种,所 (4)获得各类交点的所有标注方式 以只需验证在遮挡边标号确定的情况下,这4种标注方式在物 因为草图中的任意一条线可有“+”,“-”,“←”和→”4种理上是否存在,即可确定T型交点的所有标注方式。由图4(c 标注方式,所以Y型、W型和L型交点共有144种标注方式。可知,上述4种标注方式在物理上均存在,因此T型交点只有 但是在这些标注中,只有表1最后1列中的顶点是物理上可实4种标注方式,如表2第2列最后1行所示。 现并且实休约東,所以只需要按照该列中顶点的空间性质对交 点进行标注并分类,即可得到所有标注方式。以表1中图(a)所4结语 示的三面顶点为例,其三条边都是凸出的,因此标注方式为 以积木世界为背景研究了有遮挡三维草图的标注问题,提 1922009,45(21) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 出了三维草图的标号集3DSL并证明了其完备性。与从三维实 ternational Joint Conference on Artificial Intelligence, 2007: 447-452 体精确投影图产生的标号集不同,3DSL标号集由自由绘制的7] Lovett a, Dehghani m, Forbus K. Constructing spatial representations 维草图产生。因此,3DSL标号集不仅克服了已有标号集不能 of variable detail for sketch recognition[C]//Proceedings of AAAl 直接标注草图的缺点,同时也为三维草图语义描述提供了一种 S mposium on Control Mechanisms for Spatial Knowledge 新思路。 Processing in Cognitive/Intelligent Systems, 2007 [8 Lovett A, Dehghani M, Forbus K Building and comparing qualitative 参考文献: descriptions of three-dimensional design sketches [Cy/proceedings [1] Lipson H, Shpitalni MOptimization-based reconstruction of a 3D of the 22nd International Qualitative Reasoning Workshop, 2008 object from a single freehand line drawing[ J]. Computer Aided De- 9 Winston P H. Artificial intelligence[M]. Boston, MA, USA: Addison sign,1996,28(8):651-663 Wesley longman Publishing Company, 2003 e] Lipson H, Shpitalni M Correlation-based reconstruction of a 3D ob [10] Malik J Interpreting line drawings of curved objects[J]. Internation ject from a single freehand sketch[C]/Proceedings of AAAl Spring al Journal of Computer Vision, 1987, 1(1): 73-103 ymposium on Sketch Understanding, 2002: 99-104 [11 Cooper M. a rich discrete labeling scheme for line drawings of [3 Varley P, Martin R, Suzuki H. Making the most of using depth rea curved objects[J.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Ma soning to label line drawings of engineering objects[C]//Proceed chine Intelligence, 2008, 30(4): 741-745 ings of the 19th ACM Symposium on Solid Modeling and Appli- [12 Varley P, Martin R.The junction catalogue for labelling line cations,2004:191-202 drawings of polyhedra with tetrahedral vertices J International [4] Grimstead I J, Martin RR Incremental line labelling for sketch Journal of Shape Modeling, 2001, 7(1): 23-44 input of solid models[I). Computer Graphics Forum, 1996, 15(2): [13] Cooper M Interpreting line drawings of curved objects with tan 155-166 gential edges and surfaces(J).Image and Vision Computing, 1997, 15 5 Schweikardt E, Gross M D Digital clay deriving digital models from (4):263-27 freehand sketches[JAutomation in Construction, 2000,9(1): 107-115. [14 Varley P, Suzuki H, Martin R Interpreting line drawings of objects [6 Lovett A, Dehghani M, Forbus K Incremental learning of perceptual with k-vertices[ C]/Proceedings of Geometric Modelling and Pro categories for open-domain sketch recognition[ CV/Proceedings of Ir essing,2004:249-258. (上接81页) model with high-compatibility based on bridge CA[J]Journal of [6] Fergus on D, Y emini Y, Nikolaou C Microeconomic algorithms for Software, 17(8) load balancing in distributed computer system[C /Proc of the 8th 9 Dempster A P Upper and lower probabilities induced by multi Int'I Conf on Fistributed System San Jose: IEEE Press, 1988: 491 calued mapping[J]. Annals of Mathematical Statistic, 1967, 38(2): 499 门7]朱鹏飞,戴英侠,鲍旭华基于桥CA的高兼容性分布式信仼模型J 325-339 软件学报,206,17(8) [10] Shafer G.A mathematical theory of evidence[M]. Princeton: Univer [8 ZHU Peng -fei, DAI Ying-xia, BAO Xu-hua. a distributed trust sity Press, 1976 (上接96页) 实例、概念属性和概念结构三个方面来综合计算概念相似度 高的执行效率,减少了计算的复杂性,这是因为以往在进行概使得概念相似度计算更加全面和精确。但是,计算过程中各个 念的相似度计算时,把每一对概念都考虑在内,其时间复杂度权值的设定还只是根据经验来给定,有一定的误差,对算法性 为0(n2),而该算法是将所有的相似度计算限制在建立了相能有一定的影响,因此,应该对权值的设定做进一步的研究。 似映射的分类树根节点所在分类树之间,其时间复杂度为 0(n*n2),其中n1为本体O中的将要参加映射的分类子树中参考文献 所包含的概念数,n2为本体O2中参与匹配的分类子树中所包] Jerome E, Heiner s. Introduction to the ontology alignment evalua 含的概念数目。因此该算法的运行效率较传统方法有较大提 tion 2005[C]/Proceedings of Integrating Ontologies Workshop Pro 高。另外,由于在计算概念相似度时,不仅考虑概念自身的语 ceedings K-Cap Conference, 2005: 63-71 义,而且考虑了概念属性和结构对概念的影响因此在查全率2]黄烟波,张红宇本体映射方法研究计算机工程与应用,20041 和查准率方面也优于单一的计算方法 (18):27-29 3]唐杰梁邦勇语义Web中的本体自动映射计算机学报,2006,32: 1957-1974. 5结论与展望 4]徐德智,肖文芳本体映射过程中的概念相似度计算J计算机工程 提出的基于分类的本体匹配方法将相似度计算限制在分 与应用,2007,43(9):167-169 类树之间,在一定程度上解决了本体匹配中计算相似度时计算 5 Hu Wei, Zhao Yuanyuan, Li Dan. Falcon-AO: results for OAEI 2007(C]/ 量过大的缺陷;并且在计算概念相似度时,充分考虑了本体的 The 6th International Semantic Web Conference and the 2nd 概念层次结构,有效利用本体所反应出来的语义信息,从概念 Asian Semantic Web Conference. 2007: 170-178

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