【摘 要】
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隐式曲线与曲面是当前计算机图形学研究的热点之一。通过把 BP神经网络与隐式曲线构造原理相结合 ,提出了一种构造隐式曲线的新方法 ,即首先由约束点构造神经网络的输入与输出 ,把描述物体边界曲线的隐式函数转化为显式函数 ;然后用 BP神经网络对此显式函数进行逼近 ;最后由仿真曲面得到物体边界的拟合曲线。该新方法不同于传统的对显式函数的逼近方法 ,因为传统方法无法描述封闭的曲线 ;也不同于基于优化的拟合
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学与技术系,中国科学技术大学工程科学软件研究所,南京财经大学电子商务实验室
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隐式曲线与曲面是当前计算机图形学研究的热点之一。通过把 BP神经网络与隐式曲线构造原理相结合 ,提出了一种构造隐式曲线的新方法 ,即首先由约束点构造神经网络的输入与输出 ,把描述物体边界曲线的隐式函数转化为显式函数 ;然后用 BP神经网络对此显式函数进行逼近 ;最后由仿真曲面得到物体边界的拟合曲线。该新方法不同于传统的对显式函数的逼近方法 ,因为传统方法无法描述封闭的曲线 ;也不同于基于优化的拟合隐式曲线方法 ,因为它无须考虑函数的形式或多项式的次数。实验表明 ,该新方法有很强的物体边界描述能力和缺
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