结合视觉感知与信息量的视点评分方法
随着数字3D内容的不断丰富,对其进行有效展示和索引的需求变得十分迫切,而通过视点评分选择合适的观察视点对解决这一问题具有重要的作用.针对传统的视点评分方法计算时间冗长、结果很难符合人类观察习惯的问题,提出一种基于视觉感知信息量的快速视点评分方法.首先计算相对简单的平均曲率作为代表3D物体视觉特征的要素,随后结合信息熵理论对视点进行评分,使那些能看到尽可能多重要特征且所见特征分布较广的视点分数较高;之后,将这种评分策略应用于最优视点集计算中,利用信息理论对视点集获取信息进行量化,确保利用最少数目的视点有效地认知3D物体.实验结果表明,该方法得到的视点分数及最优视点集质量与目前最好的方法相当,但计算速度更快,无需人工交互.
视点选择、摄像机控制、视觉感知、最优视点集、信息熵
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家科技支撑计划2012BAH62F00;国家自然科学基金60873182,61379087,61070110
2014-07-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
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