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現(xiàn)有的網(wǎng)格簡化算法通常要求人為給定模型整體簡化率或者設置幾何、顏色、紋理等屬性的約束，如何合理地設置這些閾值對沒有經(jīng)驗的用戶來說比較困難。文中結合監(jiān)督學習的方法，構建一個多層感知機模型來實現(xiàn)局部區(qū)域自適應簡化率的預測。該感知機模型能根據(jù)網(wǎng)格模型不同區(qū)域的局部幾何特性，提取出相應的特征，并根據(jù)這些特征進行分類。不同的分類對應著不同的簡化率，從而在簡化網(wǎng)格時根據(jù)分類對不同區(qū)域設置不同的法線偏差閾值，實現(xiàn)自適應簡化率的網(wǎng)格簡化算法。為證眀該算法的效果，實驗中選擇不同種類和復雜程度的三維網(wǎng)格模型進行了簡化，并與基于QEM能量函數(shù)的簡化算法進行了整體簡化率和簡化后的視覺效果的實驗對比，結果表明，相對于傳統(tǒng)整體簡化算法，這種基于局部區(qū)域特征設置自適應簡化終止條件閾值的簡化算法，能有效地根據(jù)幾何特性對網(wǎng)格進行自適應簡化，在保持模型細節(jié)的同時，提高了網(wǎng)格的整體簡化率。
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