2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、通過(guò)圖像、視頻、3D模型和運(yùn)動(dòng)捕獲數(shù)據(jù)等可視媒體進(jìn)行數(shù)字角色生成的研究已成為熱點(diǎn)。數(shù)字角色由紋理、形狀和行為三方面要素構(gòu)成,并來(lái)源于圖像、視頻、3D模型和運(yùn)動(dòng)捕獲數(shù)據(jù)等可視媒體。因此,對(duì)可視媒體的融合處理,充分發(fā)揮各種可視媒體的優(yōu)勢(shì),提高數(shù)字角色生成的效率和質(zhì)量,成為結(jié)合圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像/視頻信號(hào)處理等領(lǐng)域的一個(gè)新興研究方向。
   本文提出的可視媒體融合框架,將圖像、視頻、運(yùn)動(dòng)捕獲數(shù)據(jù)和三維模型這四類能被人類視覺(jué)所感知

2、,能通過(guò)相應(yīng)的硬件設(shè)備制作獲取,能被編輯、壓縮/解壓及存儲(chǔ)的媒體定義為可視媒體,將計(jì)算機(jī)數(shù)字角色動(dòng)畫中出現(xiàn)的各類研究從可視媒體融合的角度系統(tǒng)分類。為了提高二維數(shù)字角色的制作效率及質(zhì)量,引入可視媒體融合理論,提出了基于可視媒體融合的二維數(shù)字角色生成新思路。
   提出具有魯棒性及高抗噪性的多風(fēng)格二維數(shù)字角色提取算法?;诙S數(shù)字角色圖像中的灰度信息,計(jì)算圖像中每幀的梯度并檢測(cè)出角色的輪廓,對(duì)輪廓采用像素填充算法獲得側(cè)影并提取。其中

3、輪廓提取是逐一計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)在灰度上的二階導(dǎo)數(shù),并通過(guò)高斯-拉普拉斯算子(Laplacian of Gaussian,簡(jiǎn)稱LOG)近似得到,當(dāng)某一點(diǎn)的二階導(dǎo)數(shù)為零時(shí),則該點(diǎn)被定為邊界的一部份。邊界圖像的噪音,采用卷積算法去除。
   提出基于低維流形空間的自適應(yīng)二維數(shù)字角色融合算法。采用全局流形降維技術(shù)(ISOMap),依據(jù)距離矩陣確定當(dāng)前結(jié)點(diǎn)與周圍鄰居結(jié)點(diǎn)之間的距離為最短路徑,由此構(gòu)建無(wú)向圖;基于無(wú)向圖計(jì)算任意兩點(diǎn)之間的最短路

4、徑,得到最短路徑圖;采用多元尺度分析(Multidimensional scaling.簡(jiǎn)稱MDS)算法構(gòu)建低維空間?;谠摰途S內(nèi)嵌空間,由用戶在空間中任意指定兩點(diǎn)作為起點(diǎn)和終點(diǎn),基于兩點(diǎn)之間最短路徑所包含的卡通幀合成二維數(shù)字角色動(dòng)畫。
   提出基于擴(kuò)散激發(fā)圖模型(Constrained Spreading Activation Network,簡(jiǎn)稱CSAN)的二維數(shù)字角色融合算法。分析不同特征(包括歐式邊界距離,霍氏邊界距離

5、,運(yùn)動(dòng)距離,顏色直方圖距離及分塊子區(qū)域顏色距離)對(duì)二維數(shù)字角色動(dòng)畫平滑度的影響,引入模糊關(guān)聯(lián)度計(jì)算特征權(quán)重;精確計(jì)算任意兩幀之間的相似度并構(gòu)建擴(kuò)散激發(fā)圖模型;基于該模型,依據(jù)用戶的軌跡輸入,生成二維數(shù)字角色動(dòng)畫。
   提出基于背景計(jì)算的交互式二維數(shù)字角色自動(dòng)生成框架?;诙S數(shù)字角色庫(kù).構(gòu)建擴(kuò)散激發(fā)圖模型;由用戶在二維場(chǎng)景圖像中任意繪制軌跡并自動(dòng)生成新的二維數(shù)字角色動(dòng)畫;通過(guò)滅線計(jì)算得出二維數(shù)字角色在場(chǎng)景中的比例透視關(guān)系,將場(chǎng)

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