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ACCELERATED PRECOMPUTATION OF REDUCED DEFORMABLE MODELS

机译:减少变形模型的加速预计算

摘要

Technologies are disclosed for precomputation of reduced deformable models. In such precomputation, a Krylov subspace iteration may be used to construct a series of inertia modes for an input mesh. The inertia modes may be condensed into a mode matrix. A set of cubature points may be sampled from the input mesh, and cubature weights of the set of cubature points may be calculated for each of the inertia modes in the mode matrix. A training dataset may be generated by iteratively adding training samples to the training dataset until a training error metric converges, wherein each training sample is generated from an inertia mode in the mode matrix and corresponding cubature weights. The reduced deformable model may be generated, including inertia modes in the training dataset and corresponding cubature weights.
机译:公开了用于减少变形模型的预计算的技术。在这种预计算中,可以使用Krylov子空间迭代为输入网格构造一系列惯性模式。惯性模式可以浓缩为模式矩阵。可以从输入网格中采样一组孵化点,并且可以针对模式矩阵中的每个惯性模式计算一组孵化点的孵化权重。可以通过将训练样本迭代地添加到训练数据集直到训练误差度量收敛来生成训练数据集,其中,每个训练样本是根据模式矩阵中的惯性模式和相应的库位权重生成的。可以生成简化的变形模型,包括训练数据集中的惯性模式和相应的库位权重。

著录项

  • 公开/公告号WO2017040905A1

    专利类型

  • 公开/公告日2017-03-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 STC.UNM;YANG YIN;

    申请/专利号WO2016US50073

  • 发明设计人 YANG YIN;

    申请日2016-09-02

  • 分类号G06T13/20;G06T17/10;

  • 国家 WO

  • 入库时间 2022-08-21 13:31:49

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