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基于顶点权重的网格简化在虚拟人脸中的应用被引量：3: 2014年; 研究了虚拟现实中三维人脸网格简化的问题。针对如何在保持三维人脸模型细节特征的情况下,用尽可能少的顶点和三角网格来刻画原始模型这个问题,提出了一种顶点权重的边折叠网格简化算法,在二次误差测度算法的基础上加以改进,提出用Loop细分法计算新顶点和表示网格质量的三角网格形态度,建立了保持模型细节特征和控制三角网格质量的双约束机制,定义了双约束误差测度函数来控制边的折叠顺序,达到了推迟细节特征边折叠、减少狭长三角形的结果。实验结果表明,改进算法能够有效地保持人脸模型的细节特征且生成高质量的网格简化模型。; 王娅侯进王献; 关键词：二次误差测度

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王娅