45、网络上3D模型的保真度感知

网络上3D模型的保真度感知

1. 引言

文化遗产文物作为连接现代社会与其历史的桥梁,承载着丰富的社会传统和历史信息。然而,这些文物的保护面临诸多挑战,包括全球变暖、战争和冲突导致的潜在破坏或损害,以及日常使用中的退化。此外,由于物理空间的限制,许多文物无法在博物馆中展出。数字技术的兴起为这些问题提供了新的解决方案。通过3D建模和虚拟现实,我们可以捕捉和再现这些文物的形态和质感,并通过互联网让更多人访问和互动。

本研究聚焦于用户对网络浏览器中3D数字文物保真度(即分辨率)的主观感知,以及这种感知如何影响用户体验。具体来说,它探讨了不同分辨率的3D模型在不同设备上的表现和用户的接受度,旨在发现模型真实感变得不可察觉或不可接受的分辨率阈值。这些研究结果有助于创建合理的图形复杂度模型,以优化用户体验并确保这些模型可以在最广泛的终端设备上获取。

2. 数字文物与虚拟博物馆

虚拟博物馆是一个逻辑上相关的数字对象集合,这些对象由多种媒介组成。它不仅有助于超越传统与游客沟通和互动的方法,还对游客的需求和兴趣具有灵活性,并且可以遍布世界各地。虚拟博物馆提供了一个“没有围墙的博物馆”的概念,使得人们可以通过网络随时随地访问文化遗产。

与传统数字媒体如图片和视频相比,3D模型提供了更交互式和更丰富的用户体验。过去,数字化需要专业的设备和专业知识,但现在只需使用普通手机、相机和免费软件即可实现。数字文物、雕塑和建筑通过摄影测量法、3D扫描仪和地形测量技术被捕捉和数字化重建。借助像Sketchfab这样的3D在线社交存储库,这些文物可以更广泛地传播,从而实现文化遗产的民主化。

2.1 3D模型在虚拟博物馆中的应用

3D

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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