JP2002123838A - ３次元自由曲面データ圧縮転送方式 - Google Patents
３次元自由曲面データ圧縮転送方式Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 移動体無線通信回線のような狭帯域の回線で
も仮想３次元遊園地の受信を容易にし表示できるよう
に、データ圧縮をする。 【解決手段】 仮想３次元空間内の自由曲面で構成され
た人物キャラクタや物体のデータを、NURBS自由曲線に
変換する事でデータ圧縮し、複雑な曲面のデータ転送を
容易にする方式でのポリゴンデータからNURBS曲線を生
成する方法として遺伝的アルゴリズム（GA）とNewton法
処理を使用して実現させた。ポリゴン自由曲面をNURBS
曲線関数に変換し、パラメータのみ転送し、受信側で
は、そのパラメ−タのみから、自由曲面を復元する。
も仮想３次元遊園地の受信を容易にし表示できるよう
に、データ圧縮をする。 【解決手段】 仮想３次元空間内の自由曲面で構成され
た人物キャラクタや物体のデータを、NURBS自由曲線に
変換する事でデータ圧縮し、複雑な曲面のデータ転送を
容易にする方式でのポリゴンデータからNURBS曲線を生
成する方法として遺伝的アルゴリズム（GA）とNewton法
処理を使用して実現させた。ポリゴン自由曲面をNURBS
曲線関数に変換し、パラメータのみ転送し、受信側で
は、そのパラメ−タのみから、自由曲面を復元する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、Ｗeb等における
仮想３次元空間の配布における３次元自由曲面、２次元
自由曲線のデータ圧縮、転送に関するものである。
仮想３次元空間の配布における３次元自由曲面、２次元
自由曲線のデータ圧縮、転送に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】図９は、例えば、従来の装置の伝送の様
式を示す原理図である。図において、９１は送出しよう
とする３次元曲面であり、９２は送出時の処理で、９３
は送出媒体（この例では、無線回線）である。９４は無
線回線受信機で、９５は復元の処理、９６は、復元再現
された３次元商品である。なお、NURBS処理を利用して
曲面処理をする従来例として、特開平07-021249号公報
や、自由曲線近似変換方法や特開平07-244744号公報
に、自由曲線近似変換方法などや、論文「Approximate
conversion of spline curves」(Josef Hoschek, CAGD,
Vol.4, 1987，pp59-66)など在るが、これらは機械ＣＡ
Ｄ分野で、利用者が曲面を容易に生成するためのもので
あり、本発明の通信のためのデータ圧縮に利用するもの
とは異なる。
式を示す原理図である。図において、９１は送出しよう
とする３次元曲面であり、９２は送出時の処理で、９３
は送出媒体（この例では、無線回線）である。９４は無
線回線受信機で、９５は復元の処理、９６は、復元再現
された３次元商品である。なお、NURBS処理を利用して
曲面処理をする従来例として、特開平07-021249号公報
や、自由曲線近似変換方法や特開平07-244744号公報
に、自由曲線近似変換方法などや、論文「Approximate
conversion of spline curves」(Josef Hoschek, CAGD,
Vol.4, 1987，pp59-66)など在るが、これらは機械ＣＡ
Ｄ分野で、利用者が曲面を容易に生成するためのもので
あり、本発明の通信のためのデータ圧縮に利用するもの
とは異なる。
【０００３】次に、これらの動作について説明する。従
来は、３次元仮想物体や商品は、ポリゴンという微小三
角形の要素によって自由曲面を構成し作成されていた。
そして、これらの情報は、そのポリゴンデータのまま、
送信回線に送出されていた。このとき、対象の仮想３次
元物体、人物キャラクタ、商品などは、その形が複雑で
あればあるほど、莫大なポリゴンが発生する事となり、
通信回線の上を莫大なデータが移動していた。それゆ
え、低速の通信回線では、それがボトルネックとなって
障害が発生していた。また受信した側でも、そのデータ
は、そのまま曲面を形成する為に使われていた。それゆ
え、弾性的な柔構造の仮想物体を送付するには、新たな
手法を模索しなければならない。
来は、３次元仮想物体や商品は、ポリゴンという微小三
角形の要素によって自由曲面を構成し作成されていた。
そして、これらの情報は、そのポリゴンデータのまま、
送信回線に送出されていた。このとき、対象の仮想３次
元物体、人物キャラクタ、商品などは、その形が複雑で
あればあるほど、莫大なポリゴンが発生する事となり、
通信回線の上を莫大なデータが移動していた。それゆ
え、低速の通信回線では、それがボトルネックとなって
障害が発生していた。また受信した側でも、そのデータ
は、そのまま曲面を形成する為に使われていた。それゆ
え、弾性的な柔構造の仮想物体を送付するには、新たな
手法を模索しなければならない。
【０００４】
【発明が解決しょうとする課題】しかし、上述の従来装
置は、３次元曲面を表現するため、ポリゴンという細分
化された微細３角形小平面で構成するようになってい
る。それゆえ、これらの３次元曲面をデータとして送付
する場合、そのまま三角形の３個の頂点データを送る
為、なめらかな曲面を送るには、極めて膨大なデータを
送らねばならない困難性があった。
置は、３次元曲面を表現するため、ポリゴンという細分
化された微細３角形小平面で構成するようになってい
る。それゆえ、これらの３次元曲面をデータとして送付
する場合、そのまま三角形の３個の頂点データを送る
為、なめらかな曲面を送るには、極めて膨大なデータを
送らねばならない困難性があった。
【０００５】その結果、高速な通信回線が必要であり、
また通信量が多い場合、輻輳などの障害の原因となって
いた。
また通信量が多い場合、輻輳などの障害の原因となって
いた。
【０００６】また、特に需要の多い無線回線を介しての
通信の場合には、機能上からデータ転送速度に限界があ
るため、多大な影響があった。
通信の場合には、機能上からデータ転送速度に限界があ
るため、多大な影響があった。
【０００７】例えば、高度に滑らかな３次元曲面を送
付、転送しようとする場合、特に、Ｗeb上での３次元仮
想遊園地での個性ある人物キャラクタ、仮想物体、３次
元商品のデータを転送する場合、無線回線では大きな障
害となった。
付、転送しようとする場合、特に、Ｗeb上での３次元仮
想遊園地での個性ある人物キャラクタ、仮想物体、３次
元商品のデータを転送する場合、無線回線では大きな障
害となった。
【０００８】そこで、本発明は、ポリゴンで構成される
３次元自由曲面を、無線などの低速回線においても、極
めて容易に送付や転送することのできる３次元自由曲面
データ圧縮転送方式を提供することを目的とする。
３次元自由曲面を、無線などの低速回線においても、極
めて容易に送付や転送することのできる３次元自由曲面
データ圧縮転送方式を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題が解決するための手段】上記課題を解決するた
め、本発明の３次元自由曲面データ圧縮転送方式では、
ポリゴンで構成される３次元自由曲面から遺伝的アルゴ
リズムと、Newton法の処理とを併用して、NURBS（Non U
niform Relational Base Spline）関数自由曲線と、そ
のパラメータデータを注出して使用する事を特徴とす
る。
め、本発明の３次元自由曲面データ圧縮転送方式では、
ポリゴンで構成される３次元自由曲面から遺伝的アルゴ
リズムと、Newton法の処理とを併用して、NURBS（Non U
niform Relational Base Spline）関数自由曲線と、そ
のパラメータデータを注出して使用する事を特徴とす
る。
【００１０】特に、３次元自由曲面を任意方向でラスタ
スキャンして、曲線ストライプ状にして、これをNURBS
曲線とする事を特徴とする。
スキャンして、曲線ストライプ状にして、これをNURBS
曲線とする事を特徴とする。
【００１１】また、ポリゴンで構成される３次元自由曲
面データに雑音が混入している場合でも、遺伝的アルゴ
リズムとNewton法で共同使用するLMS（Loot Mean Squar
e）処理によって抽出可能としている事を特徴とする。
面データに雑音が混入している場合でも、遺伝的アルゴ
リズムとNewton法で共同使用するLMS（Loot Mean Squar
e）処理によって抽出可能としている事を特徴とする。
【００１２】また、NURBS各節点での各パラメータ数値
をバイナリデータとして各染色体に対応させる事を特徴
とする。
をバイナリデータとして各染色体に対応させる事を特徴
とする。
【００１３】また、遺伝的アルゴリズムの染色体の適応
度評価処理と、Newton法での方向ベクトル抽出とを併用
する事を特徴とする。
度評価処理と、Newton法での方向ベクトル抽出とを併用
する事を特徴とする。
【００１４】また、遺伝的アルゴルズムで適合度を評価
する処理と、Newton法でLMS処理を用いて方向ベクトル
を抽出する処理は、隣り合う両節点までの補間データを
用いて計算する事を特徴とする。
する処理と、Newton法でLMS処理を用いて方向ベクトル
を抽出する処理は、隣り合う両節点までの補間データを
用いて計算する事を特徴とする。
【００１５】また、NURBS関数を抽出する際、あらかじ
め頭初に任意NURBS曲線を設定し、これをポリゴンデー
タの統計的特性と整合させるように、遺伝的アルゴリズ
ムとNewton法処理で交互に漸近制御する事を特徴とす
る。
め頭初に任意NURBS曲線を設定し、これをポリゴンデー
タの統計的特性と整合させるように、遺伝的アルゴリズ
ムとNewton法処理で交互に漸近制御する事を特徴とす
る。
【００１６】また、遺伝的アルゴリズムを処理する際、
染色体に変換するNURBS節点のパラメータは、位置座標
X、位置座標Y、重み係数W、節点配順係数Kである事を特
徴とする。
染色体に変換するNURBS節点のパラメータは、位置座標
X、位置座標Y、重み係数W、節点配順係数Kである事を特
徴とする。
【００１７】また、NURBS節点の各パラメータでの各染
色体スープ数は、１０個以上である事を特徴とする。
色体スープ数は、１０個以上である事を特徴とする。
【００１８】また、遺伝的アルゴリズムでの１染色体上
での交叉数は、１〜３個の範囲である事を特徴とする。
での交叉数は、１〜３個の範囲である事を特徴とする。
【００１９】また、遺伝的アルゴリズムでの優生増殖、
あよび突然変異の発生確率は１０％から９０％までと
し、スープ数に応じた割合とし、また反比例してクロー
ン生成個数を設定する事を特徴とする。
あよび突然変異の発生確率は１０％から９０％までと
し、スープ数に応じた割合とし、また反比例してクロー
ン生成個数を設定する事を特徴とする。
【００２０】
【発明の実施の形態】図１は、この発明の実施のデータ
送出、受信の方式を示す原理図である。図において、１
１は送付しようとする仮想物体、人物キャラクタ商品の
３次元自由曲面のポリゴン図、１２はそのポリゴン自由
曲面をNURBS自由曲線群で示した図、１３はNURBSのパラ
メータデータのみを圧縮した圧縮済データ、１４はこの
圧縮済データ１３を送出する無線回線送出装置（無線送
信機）、１５は無線回線受信装置（無線受信機）であっ
て、これで受信されたデータは、NURBS曲線群１６に再
現され、仮想３次元自由曲面１７に復元される。
送出、受信の方式を示す原理図である。図において、１
１は送付しようとする仮想物体、人物キャラクタ商品の
３次元自由曲面のポリゴン図、１２はそのポリゴン自由
曲面をNURBS自由曲線群で示した図、１３はNURBSのパラ
メータデータのみを圧縮した圧縮済データ、１４はこの
圧縮済データ１３を送出する無線回線送出装置（無線送
信機）、１５は無線回線受信装置（無線受信機）であっ
て、これで受信されたデータは、NURBS曲線群１６に再
現され、仮想３次元自由曲面１７に復元される。
【００２１】図２、この発明の実施の具体的適用例で、
データ圧縮再現の工程を、さらに詳細に示した構成図で
ある。図において、２１は３次元仮想遊園地を提供する
為のVRMLのＷebサーバ、２２は、本発明の自由曲面の処
理工程で、２３は従来の簡素形状の処理工程である。ま
た、２４は本発明の自由曲面の処理工程２２と、従来の
簡素形状の処理工程２３からのデータを送出するインタ
ーネット回線、２５はインターネット回線２４のつなが
る無線回線送出装置（この例で、無線送信機）である。
これらで構成される送出側は、通常の無線回線も含めた
サーバ回線である。また、従来の簡素形状の処理工程２
３で膨大なポリゴンデータの発生を無くするため、本発
明の自由曲面処理２２が併設されている点が、送出側の
特徴である。
データ圧縮再現の工程を、さらに詳細に示した構成図で
ある。図において、２１は３次元仮想遊園地を提供する
為のVRMLのＷebサーバ、２２は、本発明の自由曲面の処
理工程で、２３は従来の簡素形状の処理工程である。ま
た、２４は本発明の自由曲面の処理工程２２と、従来の
簡素形状の処理工程２３からのデータを送出するインタ
ーネット回線、２５はインターネット回線２４のつなが
る無線回線送出装置（この例で、無線送信機）である。
これらで構成される送出側は、通常の無線回線も含めた
サーバ回線である。また、従来の簡素形状の処理工程２
３で膨大なポリゴンデータの発生を無くするため、本発
明の自由曲面処理２２が併設されている点が、送出側の
特徴である。
【００２２】また、図において、２６は無線回線受信装
置（無線受信機）であり、２７は無線回線受信装置（無
線受信機）２６からのデータを従来のVRML書式と、本発
明の書式とに分離抽出するVRML解析装置である。VRML解
析装置２７から分離抽出されたデータは、NURBS自由局
面復元装置２９で、曲面が復元され、こえらの復元され
た曲面要素で、さらに自由局面構成での仮想物体、人物
キャラクタの復元装置２１０において仮想物体、仮想人
物キャラクタが復元構成され、VR空間仮想３次元空間遊
園地全復元装置２８へと送出される。
置（無線受信機）であり、２７は無線回線受信装置（無
線受信機）２６からのデータを従来のVRML書式と、本発
明の書式とに分離抽出するVRML解析装置である。VRML解
析装置２７から分離抽出されたデータは、NURBS自由局
面復元装置２９で、曲面が復元され、こえらの復元され
た曲面要素で、さらに自由局面構成での仮想物体、人物
キャラクタの復元装置２１０において仮想物体、仮想人
物キャラクタが復元構成され、VR空間仮想３次元空間遊
園地全復元装置２８へと送出される。
【００２３】図３は、数理的な観点からの処理工程と復
元工程をさらに詳細に説明した図である。図において、
３１は仮想３次元遊園地内の仮想人物キャラクタ・物体
の自由曲面を検索する為、VRML書式をタグリスト検索す
る工程である。３２はこれらの対象から自由曲面で構成
されている部分を抽出する工程である。また３３はこれ
らの抽出された自由曲面から、さらに自由曲線群に変換
する工程で、その曲面をストライプ状の折れ線として変
換する。また３４はそしてこれの各頂点を点群としてNU
RBS自由曲線群にさらに変換する。そしてさらにパラメ
ータデータとしてデータ圧縮処理をおこなう工程、３５
は圧縮されたパラメータデータを、無線回線送出装置２
５からに送出する工程である。
元工程をさらに詳細に説明した図である。図において、
３１は仮想３次元遊園地内の仮想人物キャラクタ・物体
の自由曲面を検索する為、VRML書式をタグリスト検索す
る工程である。３２はこれらの対象から自由曲面で構成
されている部分を抽出する工程である。また３３はこれ
らの抽出された自由曲面から、さらに自由曲線群に変換
する工程で、その曲面をストライプ状の折れ線として変
換する。また３４はそしてこれの各頂点を点群としてNU
RBS自由曲線群にさらに変換する。そしてさらにパラメ
ータデータとしてデータ圧縮処理をおこなう工程、３５
は圧縮されたパラメータデータを、無線回線送出装置２
５からに送出する工程である。
【００２４】また、図３において、３６は無線回線受信
装置２６（例：無線受信機）で受信する工程であり、パ
ラメータデータを受信する。３７は受信されたパラメー
タデータからNURBS処理で曲線を復元再生する工程であ
る。３８は復元されたNURBS曲線群で、さらに曲面を復
元する工程である。３９はこれらの曲面で、人物キャラ
クタを創生したり、仮想３次元遊園地の中の構成対象を
復元する工程である。
装置２６（例：無線受信機）で受信する工程であり、パ
ラメータデータを受信する。３７は受信されたパラメー
タデータからNURBS処理で曲線を復元再生する工程であ
る。３８は復元されたNURBS曲線群で、さらに曲面を復
元する工程である。３９はこれらの曲面で、人物キャラ
クタを創生したり、仮想３次元遊園地の中の構成対象を
復元する工程である。
【００２５】図４は、ポリゴン頂点の点群からNURBS曲
線を生成させる処理ルーチンを詳細に説明する図であ
る。図４において、４１は、対象物体から自由曲面の部
分を選出する処置の工程である。４２は曲線を生成する
下準備として初期任意NURBS曲線を生成、設定する工程
である。４３は遺伝的アルゴリズム（ＧＡ；Genetic Al
gorithm）で、NURBS各接点の各パラメータを原始染色体
として通常の遺伝的アルゴリズムを適用する。４４はNe
wton法処理の工程である。４５は遺伝的アルゴリズムと
Newton法で共通に使う適応性評価と方向ベクトル抽出処
理工程である。ここで通出した結果で、実際のNURBS節
点を移動させる。４６は遺伝的アルゴリズムが規定の世
代交代の回数に達してかを判定する工程で、規定回数に
達していれば、終了する。
線を生成させる処理ルーチンを詳細に説明する図であ
る。図４において、４１は、対象物体から自由曲面の部
分を選出する処置の工程である。４２は曲線を生成する
下準備として初期任意NURBS曲線を生成、設定する工程
である。４３は遺伝的アルゴリズム（ＧＡ；Genetic Al
gorithm）で、NURBS各接点の各パラメータを原始染色体
として通常の遺伝的アルゴリズムを適用する。４４はNe
wton法処理の工程である。４５は遺伝的アルゴリズムと
Newton法で共通に使う適応性評価と方向ベクトル抽出処
理工程である。ここで通出した結果で、実際のNURBS節
点を移動させる。４６は遺伝的アルゴリズムが規定の世
代交代の回数に達してかを判定する工程で、規定回数に
達していれば、終了する。
【００２６】図５は、遺伝的アルゴリズムの適応性評価
とNewton法処理の方向ベクトル抽出を行うための説明図
である。５１は任意NURBS曲線で、５２はそれを制御す
る各節点である。５３は各節点での評価値を計算するた
めの範囲の部分で、両隣り合う節点までの範囲の補間デ
ータ部分で、計算をする事を示している。５４はこの計
算の結果、得られた方向ベクトルで、これは各パラメー
タ（X,Y,W,K）に対して、それぞれ存在する。
とNewton法処理の方向ベクトル抽出を行うための説明図
である。５１は任意NURBS曲線で、５２はそれを制御す
る各節点である。５３は各節点での評価値を計算するた
めの範囲の部分で、両隣り合う節点までの範囲の補間デ
ータ部分で、計算をする事を示している。５４はこの計
算の結果、得られた方向ベクトルで、これは各パラメー
タ（X,Y,W,K）に対して、それぞれ存在する。
【００２７】図６は、NURBS節点の各パラメータを染色
体に変換する処理を説明する図である。図において、６
１はNURBS曲線、６２は節点である。６３は節点６２の
各パラメータ（ｘ、ｙ、ｗ、ｋ）を染色体に変換した様
子である。本実施の形態では、浮動小数点数値をバイナ
リデータに変換し、使用している。そして、突然変異、
交叉処理は、バイナリ座位に応じたｌｏｇ的な発生確率
で乱数発生させている。
体に変換する処理を説明する図である。図において、６
１はNURBS曲線、６２は節点である。６３は節点６２の
各パラメータ（ｘ、ｙ、ｗ、ｋ）を染色体に変換した様
子である。本実施の形態では、浮動小数点数値をバイナ
リデータに変換し、使用している。そして、突然変異、
交叉処理は、バイナリ座位に応じたｌｏｇ的な発生確率
で乱数発生させている。
【００２８】図７は、本発明の遺伝的アルゴリズムとNe
wton法の処理との併用で、どのような探索動態を示すか
を示した図である。図において、７１は染色体スープ、
７２は遺伝的アルゴリズムでの探索動態、７３はNewton
法での方向ベクトルでの移動軌跡である。探索動態７２
が拡がっているのは、突然変異と交叉によって各染色体
が探索している様子である。移動軌跡７３のベクトル矢
印の尻部は、優性選択の部分から出ている事を示してい
る。
wton法の処理との併用で、どのような探索動態を示すか
を示した図である。図において、７１は染色体スープ、
７２は遺伝的アルゴリズムでの探索動態、７３はNewton
法での方向ベクトルでの移動軌跡である。探索動態７２
が拡がっているのは、突然変異と交叉によって各染色体
が探索している様子である。移動軌跡７３のベクトル矢
印の尻部は、優性選択の部分から出ている事を示してい
る。
【００２９】図８は、ポリゴン頂点の点群からNURBS曲
線を生成させた様子を示す図である。図において、８１
はポリゴン頂点の点群で、８２はNURBS曲線、８３は節
点を示している。
線を生成させた様子を示す図である。図において、８１
はポリゴン頂点の点群で、８２はNURBS曲線、８３は節
点を示している。
【００３０】以上説明したように、本実施の形態１によ
れば、無線移動通信回線のような比較的低速な通信回線
においても、仮想３次元空間遊園地や、そこに存在する
個性ある仮想人物キャラクタや物体も、容易に受信、復
元する事が出来る事になる。
れば、無線移動通信回線のような比較的低速な通信回線
においても、仮想３次元空間遊園地や、そこに存在する
個性ある仮想人物キャラクタや物体も、容易に受信、復
元する事が出来る事になる。
【００３１】また、遺伝的アルゴリズムは、一般には、
NP−完全問題の平位面に対し適用するのだが、本発明で
は、数値生成における知的にエントロピー制御された乱
数発生装置として利用した。
NP−完全問題の平位面に対し適用するのだが、本発明で
は、数値生成における知的にエントロピー制御された乱
数発生装置として利用した。
【００３２】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、仮想
３次元遊園地の内の構成対象の自由曲線で構成された部
分を抽出し、NURBS曲線にしてデータ圧縮する事で、低
速回線でも高速に転送できる効果がある。
３次元遊園地の内の構成対象の自由曲線で構成された部
分を抽出し、NURBS曲線にしてデータ圧縮する事で、低
速回線でも高速に転送できる効果がある。
【００３３】また、この発明によれば、３次元曲面を２
次元化する事で、NURBS曲線とする事で、関数化する事
が出来、データ圧縮できるようになる効果がある。
次元化する事で、NURBS曲線とする事で、関数化する事
が出来、データ圧縮できるようになる効果がある。
【００３４】また、この発明によれば、NURBS処理をLMS
処理を用いる事で、雑音の混入した場合でも精製された
曲線が生成できる効果がある。
処理を用いる事で、雑音の混入した場合でも精製された
曲線が生成できる効果がある。
【００３５】また、この発明によれば、NURBS曲線の節
点を染色体に変換する事で、遺伝的アルゴリズムで制御
できる効果がある。
点を染色体に変換する事で、遺伝的アルゴリズムで制御
できる効果がある。
【００３６】また、この発明によれば、遺伝的アルゴリ
ズムとNewton法で、共用できるようになる効果がある。
ズムとNewton法で、共用できるようになる効果がある。
【００３７】また、この発明によれば、本来は３次４階
のNURBS曲線であるが、これを若干、反映して評価でき
る効果がある。
のNURBS曲線であるが、これを若干、反映して評価でき
る効果がある。
【００３８】また、この発明によれば、NURBS曲線をあ
らかじめ設定している事で、全く雑音に埋もれている点
群データであっても、漸近適応で、NURBS曲線を生成で
きる大きな耐久性を持つ効果がある。
らかじめ設定している事で、全く雑音に埋もれている点
群データであっても、漸近適応で、NURBS曲線を生成で
きる大きな耐久性を持つ効果がある。
【００３９】また、この発明によれば、節点の染色体化
を規定し、遺伝的アルゴリズムの適応を可能とする効果
がある。
を規定し、遺伝的アルゴリズムの適応を可能とする効果
がある。
【００４０】また、この発明によれば、染色体スープ個
数により、広範囲での探索が可能となる効果がある。
数により、広範囲での探索が可能となる効果がある。
【００４１】また、この発明によれば、交叉数の範囲内
で類似探索が可能となる効果がある。
で類似探索が可能となる効果がある。
【００４２】また、この発明によれば、発生確率を制御
することで、探索暴走を防ぐ事と、Newton法とのバラン
スを維持する効果がある。
することで、探索暴走を防ぐ事と、Newton法とのバラン
スを維持する効果がある。
【図１】 この発明の実施の形態１のポリゴンからNURB
Sデータ無線送出、受信の転送原理を示す原理図。
Sデータ無線送出、受信の転送原理を示す原理図。
【図２】 この発明の実施の形態１のデータ圧縮転送再
現の装置の具体的適用例とその構成を詳細に示した構成
図。
現の装置の具体的適用例とその構成を詳細に示した構成
図。
【図３】 この発明の実施の形態１の処理工程の観点か
ら、処理工程と復元工程を、さらに詳細に説明した図。
ら、処理工程と復元工程を、さらに詳細に説明した図。
【図４】 この発明の実施の形態１のポリゴンからNURB
S曲線を生成する工程処理を詳細に説明する図。
S曲線を生成する工程処理を詳細に説明する図。
【図５】 この発明の実施の形態１の遺伝的アルゴリズ
ムの適応化関数とNewton法での方向ベクトル抽出の処理
の図。
ムの適応化関数とNewton法での方向ベクトル抽出の処理
の図。
【図６】 この発明の実施の形態１の遺伝的アルゴリズ
ムでのNURBS節点の染色体構造の図
ムでのNURBS節点の染色体構造の図
【図７】 この発明の実施の形態１の遺伝的アルゴリズ
ムとNewton法を併用した場合の探索動態の図。
ムとNewton法を併用した場合の探索動態の図。
【図８】 この発明の実施の形態１のポリゴンデータと
これらから生成させたNURBS曲線の対応図。
これらから生成させたNURBS曲線の対応図。
【図９】 従来のポリゴン自由曲面の転送の方式を示す
原理図。
原理図。
１１ 自由曲面のポリゴン図 １２ NURBS抽出された自由曲線図 １３ URBSパラメータデータ １４ 無線回線送出装置 １５ 無線回線受信装置 １６ 復元されたNURBS自由曲線群 １７ 仮想自由曲面 ２１ VRMLのＷEBサーバ ２２ のNURBS処理工程 ２３ 従来の簡素形状の処理工程 ２４ インターネット回線 ２５ 無線回線送出装置 ２６ 無線回線受信装置 ２７ VRML構文から分離抽出する工程 ２８ VRML構文の簡素形状での仮想３次元空間遊園地の
全復元装置 ２９ NURBS自由曲面の復元装置 ２１０ 自由曲面構成での仮想物体や人物キャラクタの
復元装置
全復元装置 ２９ NURBS自由曲面の復元装置 ２１０ 自由曲面構成での仮想物体や人物キャラクタの
復元装置
Claims (11)
- 【請求項１】 ポリゴンで構成される３次元自由曲面か
ら遺伝的アルゴリズムと、Newton法の処理とを併用し
て、NURBS（Non Uniform Relational Base Spline）関
数自由曲線と、そのパラメータデータを注出して使用す
る事を特徴とする３次元自由曲面データ圧縮転送方式。 - 【請求項２】 請求項１に記載の３次元自由曲面データ
圧縮転送方式において、 ３次元自由曲面を任意方向でラスタスキャンして、曲線
ストライプ状にして、これをNURBS曲線とする事を特徴
とする３次元自由曲面データ圧縮転送方式。 - 【請求項３】 請求項１に記載の３次元自由曲面データ
圧縮転送方式において、 ポリゴンで構成される３次元自由曲面データに雑音が混
入している場合でも、遺伝的アルゴリズムとNewton法で
共同使用するLMS（Loot Mean Square）処理によって抽
出可能としている事を特徴とするデータ３次元自由曲面
データ圧縮転送方式。 - 【請求項４】 請求項１に記載の３次元自由曲面データ
圧縮転送方式において、 NURBS各節点での各パラメータ数値をバイナリデータと
して各染色体に対応させる事を特徴とする３次元自由曲
面データ圧縮転送方式。 - 【請求項５】 請求項１に記載の３次元自由曲面データ
圧縮転送方式において、 遺伝的アルゴリズムの染色体の適応度評価処理と、Newt
on法での方向ベクトル抽出とを併用する事を特徴とする
３次元自由曲面データ圧縮転送方式。 - 【請求項６】 請求項１に記載の３次元自由曲面データ
圧縮転送方式において、 遺伝的アルゴルズムで適合度を評価する処理と、Newton
法でLMS処理を用いて方向ベクトルを抽出する処理は、
隣り合う両節点までの補間データを用いて計算する事を
特徴とする３次元曲面データ圧縮転送方式。 - 【請求項７】 請求項１に記載の３次元自由曲面データ
圧縮転送方式において、 NURBS関数を抽出する際、あらかじめ頭初に任意NURBS曲
線を設定し、これをポリゴンデータの統計的特性と整合
させるように、遺伝的アルゴリズムとNewton法処理で交
互に漸近制御する事を特徴とする３次元自由曲面データ
圧縮転送方式。 - 【請求項８】 請求項１に記載の３次元自由曲面データ
圧縮転送方式において、 遺伝的アルゴリズムを処理する際、染色体に変換するNU
RBS節点のパラメータは、位置座標X、位置座標Y、重み
係数W、節点配順係数Kである事を特徴とする３次元自由
曲面データ圧縮転送方式。 - 【請求項９】 請求項１に記載の３次元自由曲面データ
圧縮転送方式において、 NURBS節点の各パラメータでの各染色体スープ数は、１
０個以上である事を特徴とする３次元自由曲面データ圧
縮転送方式。 - 【請求項１０】 請求項１に記載の３次元自由曲面デー
タ圧縮転送方式において、 遺伝的アルゴリズムでの１染色体上での交叉数は、１〜
３個の範囲である事を特徴とする３次元自由曲面データ
圧縮転送方式。 - 【請求項１１】 請求項１に記載の３次元自由曲面デー
タ圧縮転送方式において、 遺伝的アルゴリズムでの優生増殖、あよび突然変異の発
生確率は１０％から９０％までとし、スープ数に応じた
割合とし、また反比例してクローン生成個数を設定する
事を特徴とする３次元自由曲面データ圧縮転送方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000316599A JP3731466B2 (ja) | 2000-10-17 | 2000-10-17 | ３次元自由曲面データ圧縮転送方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000316599A JP3731466B2 (ja) | 2000-10-17 | 2000-10-17 | ３次元自由曲面データ圧縮転送方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002123838A true JP2002123838A (ja) | 2002-04-26 |
| JP3731466B2 JP3731466B2 (ja) | 2006-01-05 |
Family
ID=18795523
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000316599A Expired - Fee Related JP3731466B2 (ja) | 2000-10-17 | 2000-10-17 | ３次元自由曲面データ圧縮転送方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3731466B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102999941A (zh) * | 2012-11-13 | 2013-03-27 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 基于遗传操作的三维模型生成方法 |
| US9753940B2 (en) | 2010-07-21 | 2017-09-05 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for transmitting data |
| CN108387897A (zh) * | 2018-02-12 | 2018-08-10 | 西安电子科技大学 | 基于改进高斯牛顿-遗传混合算法的弹体定位方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06180725A (ja) * | 1992-12-11 | 1994-06-28 | Sharp Corp | パラメトリック曲面のｂ−スプライン曲面近似変換装置 |
| JPH10269371A (ja) * | 1997-03-24 | 1998-10-09 | Sony Corp | 自由曲線作成方法、自由曲面作成方法及びその記録媒体 |
-
2000
- 2000-10-17 JP JP2000316599A patent/JP3731466B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06180725A (ja) * | 1992-12-11 | 1994-06-28 | Sharp Corp | パラメトリック曲面のｂ−スプライン曲面近似変換装置 |
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| CN108387897A (zh) * | 2018-02-12 | 2018-08-10 | 西安电子科技大学 | 基于改进高斯牛顿-遗传混合算法的弹体定位方法 |
| CN108387897B (zh) * | 2018-02-12 | 2021-11-09 | 西安电子科技大学 | 基于改进高斯牛顿-遗传混合算法的弹体定位方法 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3731466B2 (ja) | 2006-01-05 |
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