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隐式 - ARAP: 通过局部补丁网格化实现高分辨率网格和神经场的高效手柄导向变形
本研究提出了一种基于局部补丁网格表示的神经符号距离场方法，结合 3D 神经场和约束集，实现高效的几何变形，并在结果质量和稳定性方面取得显著改进。通过局部补丁网格化，我们解决了高分辨率网格的几何处理问题，并为将其他几何任务应用于隐式曲面领域铺
PDFa month ago
关于关节化物体建模的调查
计算机视觉和图形中关于 3D 建模和关节物体建模的最新综述研究，着重讨论几何处理和关节建模的相关文献，强调了这些领域的重大进展，并且指出了未来研究的空缺。
PDF3 months ago
NeuroGF: 快速测地距离与路径查询的神经表示
本研究提出了利用神经隐式函数表示 3D 网格模型上的测地线，并介绍了神经测地场（NeuroGFs），用于学习表示给定网格的全对测地线。使用 NeuroGFs，我们能高效准确地回答任意点对点的测地距离和路径查询。评估结果表明，NeuroGFs
PDFa year ago
用偶极子传播技术定向点云
该研究提出了一种针对点云的全局一致法线方向的新方法，该方法将局部和全局组成两个子问题，在局部阶段中，使用神经网络来学习每个片段的一致法线方向，而在全局阶段中，使用偶极子传播将方向传播到所有一致的片段，从而获得一个稳定的全局传播，同时具有鲁棒
PDF3 years ago
PRS-Net：三维模型平面镜像对称性检测网络
本文提出了一种基于卷积神经网络的无监督学习框架，以自动发现三维形状的全局平面镜像对称性，并可识别广义圆柱体旋转轴。该方法相较于现有基于采样的方法快数百倍，即使在有噪音或不完整的输入表面数据下也很稳健。
PDF5 years ago
CVPR等谱化，或者如何从听觉中获取形状，样式与对应关系
本文提出了一种名为 “同谱化” 的数值方法，利用现代可微编程技术来应用于几何处理、计算机视觉和图形学等领域中的一些古老而艰难的问题。
PDF6 years ago
深度几何先验用于表面重建
使用深度神经网络作为几何先验来实现基于点云的离散曲面重建，无需训练数据或显式正则化，实验表明该几何先验可用于处理包含尖锐特征和平滑有机物体的三维数据。
PDF6 years ago
ECCV非结构化三维网格内在对应关系学习的简单方法
本研究探索如何用更简单、直接的编码方法来表示 3D 几何形状，以提高几何处理效率并避免数据保真度损失。实验结果表明，该方法能在非刚性形状一致性估算方面取得竞争优势。
PDF6 years ago
通过 PolyVector 场的线绘图向量化
本论文提出了一种基于帧场处理的数学算法的新型图像矢量化方法，该算法旨在解决现代算法在转向点处无法忠实矢量化的问题，从而提高矢量化工具的实用性和自动矢量化软件的使用率。
PDF6 years ago
子空间最小二乘多维缩放
本文介绍了一种基于最小二乘 (LS-MDS) 的多维缩放方法，并将其置于频谱域中进行了分析，得出了距离缩放的多重分辨率属性，从而加速了优化过程并实现了良好的嵌入效果。
PDF7 years ago
使用各向异性卷积神经网络学习形状对应关系
本研究介绍了一种基于各向异性扩散核的内在卷积神经网络 (Anisotropic Convolutional Neural Network, ACNN)，该网络通过学习复杂形态变化的不变性，能够在极具挑战性的设置中高效地学习可变形形状间的内在
PDF8 years ago
关于频谱域中形状和数据表示的最优性
本研究提供了 Laplace-Beltrami 算子的本征函数在表征曲面光滑函数方面的最优性证明，并将其应用到应用形状和数据分析领域。该算子可以用于定义曲面上的尺度不变本征空间。此外，研究还包括用于计算几何距离的数值加速技术以及与 LBO
PDF10 years ago