基於語義分析的三維模型表面屬性互動式編輯技術研究

《基於語義分析的三維模型表面屬性互動式編輯技術研究》是依託中南大學，由夏佳志擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於語義分析的三維模型表面屬性互動式編輯技術研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：夏佳志
• 依託單位：中南大學

項目摘要

三維模型表面屬性，如顏色、透明度、光照、法向量等，真實再現物理世界中的顏色和材質等豐富細節，構建了栩栩如生的虛擬世界。在三維數位技術普及化的今天，大眾用戶在三維模型表面屬性編輯上面臨著操作與內容創作上的難題。我們認為，其中的根本性困難在於表面屬性所蘊含的三維模型語義信息與傳統幾何處理技術所依賴的低層幾何屬性度量之間的認知鴻溝。因此，本項目緊扣並進一步推動基於語義分析的三維編輯技術趨勢，以分析三維模型的豐富語義信息為出發點，基於模型分析獲取的語義信息，探討基於模型語義的實時互動技術和智慧型建議式創意設計等新型解決方案，並最終形成自然高效的三維模型表面屬性智慧型編輯互動系統，在互動式模型建模與處理領域做出基礎性和前瞻性貢獻。

結題摘要

本項目在三維模型分析與互動和高維數據可視分析兩個方面進行了研究。一方面，在三維數位技術普及化的今天，大眾用戶在三維模型編輯上面臨著操作與內容創作上的難題。理解模型與提供創意支持是面向大眾的三維模型編輯工具需要解決的核心問題。本項目首先對三維模型結構分析進行了研究，提出了複雜三維模型的樹狀結構表達及其自動化計算方法。其次，本項目針對三維模型互動中的遮擋問題，提出了基於動態深度層次結構的互動方法。最後，本項目實現了三維模型表面屬性互動式編輯系統，支持在三維模型表面上的互動式紋理合成，降低了對用戶創作技能的需求。另一方面，高維數據是數據分析中最重要的數據類型。它既是很多數據採集方法的自然結果（如圖像、視頻、基因序列等），也是刻畫對象特徵的重要中間數據（如用戶畫像）。因此，對高維數據分析方法的研究具有重要意義。相對於自動分析方法而言，可視分析方法增強了分析過程和分析結果的可理解性和可解釋性，既是自動化方法的有力輔助，其自身也是重要的一類數據分析方法。本項目基於局部子空間分析、拓撲分析等方法，通過對高級語義特徵空間的探索和構建，闡明各類低維內蘊結構在語義特徵空間中的呈現模式，提出語義特徵空間中低維內蘊結構的互動方法，為子空間聚類、流形學習、拓撲分析等分析任務提供新的思路。具體地，本項目對高維空間中的低維流形、子空間聚類、局部相關性、非線性內蘊軸等對象和問題進行了研究，提出了相應的可視分析方法，實現了可用的可視分析系統。本項目合計發表EI期刊論文1篇，大會會議論文1篇，授權發明專利3項，已申請發明專利3項。此外，作為本項目的後續成果，有2篇論文正在SCI期刊審稿中，2篇論文即將投稿至SCI期刊。