【摘 要】
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现有的乐高（LEGO）模型自动构建算法依赖各种局部搜索机制优化构建结果,复杂度较高,在处理复杂、高分辨率模型时较为费时。为此,在归纳比较现有算法存在问题的基础上,提出一种高
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(20121302065-61272085)
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现有的乐高（LEGO）模型自动构建算法依赖各种局部搜索机制优化构建结果,复杂度较高,在处理复杂、高分辨率模型时较为费时。为此,在归纳比较现有算法存在问题的基础上,提出一种高性能LEGO模型自动构造算法。采用自顶向下解决LEGO问题的方法,减小搜索空间,加快循环收敛。给出一种延迟构造图的方法,在预挖空后再构造竖直方向的图,缩短预挖空步骤的时间。实验结果表明,与现有算法相比,该算法能够在保持模型质量的前提下,对于大型、高分辨率的模型,可缩短50%-78%的构造时间,效率明显提高。
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