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Efficient non-incremental constructive solid geometry evaluation for triangular meshes

机译：三角网格的有效非增量构造实体几何评估

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We propose an efficient non-incremental approach to evaluate the boundary of constructive solid geometry (CSG) in this paper. In existing CSG evaluation methods, the face membership classification is a bottleneck in executive efficiency. To increase the executive speed, we take advantages of local coherence of space labels to accelerate the classification process. We designed a two-level grouping scheme to group faces that share specific space labels to reduce redundant computation. To further enhance the performance of our approach in the non-incremental evaluation, we optimize our model generation which can produce the results in one-shot without performing a step-by-step evaluation of the Boolean operations. The robustness of our approach is strengthened by the plane-based geometry embedded in the intersection computation. Various experiments in comparison with state-of-the-art techniques have shown that our approach outperforms previous methods in boundary evaluation of both trivial and complicated CSG with massive faces while maintaining high robustness.
机译：在本文中，我们提出了一种有效的非增量方法来评估构造实体几何（CSG）的边界。在现有的CSG评估方法中，人脸成员资格分类是执行效率的瓶颈。为了提高执行速度，我们利用空间标签的局部一致性来加速分类过程。我们设计了一个两级分组方案来对共享特定空间标签的人脸进行分组，以减少冗余计算。为了进一步提高我们的方法在非增量评估中的性能，我们优化了模型生成，该模型生成可以一次性生成结果，而无需执行布尔运算的逐步评估。嵌入在相交计算中的基于平面的几何体增强了我们方法的鲁棒性。与先进技术相比较的各种实验表明，在保持高鲁棒性的同时，对具有大量面孔的琐碎和复杂的CSG进行边界评估时，我们的方法优于以前的方法。

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