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1. 保持细节几何特征的三维网格模型轻量化算法
张韵, 王淑营, 郑庆, 张海柱
《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (4): 1226-1232.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022030434
摘要348)   HTML9)    PDF (3119KB)(235)    收藏

对三维模型进行轻量化的一个重要策略是利用网格简化算法减少模型表面的三角面片数量,其中广泛使用的边折叠算法相较于其他网格简化算法效率更高、简化效果更好,然而该算法存在简化过程中可能损坏或丢失部分细节几何特征的问题。为了解决上述问题,提出通过增加曲线近似曲率和模型待折叠边的一阶邻域三角形的平均面积作为惩罚因子,以优化原始算法的边折叠代价。首先,根据几何中曲线曲率的定义,提出了曲线近似曲率的计算公式;其次,在顶点法向量的计算过程中,使用面积加权和内角加权两个阶段对初始法向量进行修正,从而考虑更加丰富的模型几何信息。通过实验验证了优化后算法的性能,与经典的二次误差测度(QEM)算法、顾及角度误差的网格简化算法相比,优化算法处理后的模型的最大误差分别至少降低了73.96%和49.77%;与QEM算法相比,优化算法处理后的模型Hausdorff距离至少降低了17.69%。可见,在模型轻量化的过程中,优化算法能够减少模型的形变,更好地维持自身的细节几何特征。

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2. 攻击案例综合学习系统研究
昝鑫 郑庆华 范宇倩 韩九强
计算机应用   
摘要2059)      PDF (847KB)(932)    收藏
随着入侵检测系统在安全领域的广泛应用,入侵报警学习和分析已经成为一个研究热点。针对目前入侵报警泛滥和知识贫乏等问题,设计了一个完整的攻击案例学习系统框架。该学习系统分为两个阶段:入侵报警精简和典型攻击案例挖掘。前者利用改进的密度聚类方法实现相似报警聚合以及报警聚类的自动精简表示,后者利用序列模式挖掘方法挖掘频繁入侵事件序列。进一步提出一种基于入侵执行顺序约束关系的攻击案例评估算法实现典型攻击案例的自动筛选。最后,利用真实入侵报警数据测试了该攻击案例学习系统,结果表明该系统能够实现高效报警精简和典型攻击案例的准确学习。
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