数学建模和3d建模的区别篇1
minecraft是由mojangaB和4JStudios开发的高自由度的沙盒游戏，该游戏从2009年面世至今已经吸引了数以亿计的用户，他们在游戏中搭建、探险、创作、分享，这些用户中不乏广大的中小学生，笔者所在的学校有一些小学一年级的孩子都会用手机、平板、pC等玩这个游戏。有研究者认为，该游戏风靡一时的原因主要在于其开放性的设置，在游戏中玩家可以用乐高积木式的砖块搭建任何东西。
进入游戏，玩家就是在扮演造物主的角色。游戏者以第一视角进入虚拟的3D世界，选择不同的方块搭建各式各样的物品。小至一栋房子，大至一个建筑群，以及静态的观景台，动态的电梯、密码门等都可以搭建出来。
认识3D打印
3D打印是一种快速成型技术，它以数字模型文件为基础，运用粉末状金属或塑料等可粘合材料，通过逐层打印的方式来构造物体。我们学习3D打印课程，往往先学习3D打印原理和使用3D打印机的技巧，而后才是怎么用信息工具进行三维设计。
常用的3D设计软件有windows内置的3Dbuilder、草图大师、autodesk公司的系列软件，等等。设计师往往需要具备完备的立体几何知识、足够的空间思维能力、出色的计算机操作技能才能完成一件优秀作品。
以123DDesign软件制作一个小苹果为例，首先应认识空间坐标系统XYZ坐标轴，其次分析苹果的结构，最后得到的苹果可以由一段曲线绕着一个中心轴旋转360度形成。
这样一种点动成线、线动成面、面动成体的立体几何观对小学低年级，尤其是还没有接触到立体几何、坐标曲线的学生来说，是一个很大的挑战。
minecraft导出3D模型
minecraft这款游戏中的每一款物品都是一个3D模型，于是开源的工具mineways（下载地址：http：///erich/minecraft/public/mineways/）就出现了，利用这个工具可以轻松地将minecraft中的模型导出成StL或者oBJ格式文档。
1.打开mineways
mineways应用系统适合64位操作系统，mineways32适合32位操作系统。
2.导入mineways地图
选择“Fileopenworld”，然后就可以导入minecraft游戏存档中的地图文件“level.dat”，该文件在安装目录的saves文件夹下。
3.导出模型
导入地图文件之后，mineways界面就会出现地图的俯视图，如图1所示中间有一个宝塔，此时需要右击鼠标拖动选择导出区域如途中粉红色部分，然后选择“Fileexportfor3Dprinting”，接着选择3D模型文件格式，选择各项参数就可以生成一个3D模型了。上页图2所示利用windows10系统自带的3Dbuilder软件打开，直接去打印成模型，打印效果如图3所示。
minecraft结合3D建模学习的可行性讨论
1.minecraft的游戏性质
minecraft游戏本身就是一个虚拟的3D世界，游戏中的每一个元素如树木、山坡、房子等都是一个3D模型，游戏者的搭建过程其实也是完成3D建模的过程。
2.搭建过程和打印过程原理类似
区别于常用的3D设计软件推、拉、旋转、镂空等的复杂操作，minecraft简单得多，就像在搭建积木，也像在沙滩上玩一个堆城堡的游戏。这样的过程，与现在大多数3D打印机的原理分层切片、逐层打印类似。
3.复杂的情境更利于基于问题的学习
minecraft游戏情境是一个虚拟的3D世界，游戏者需要在这个世界中生存、创造和挑战，如果他想要提升“生活质量”，就需要去造物。
以搭建小房子为例，普通的3D打印课堂中教师要让学生设计、建模，但是这一系列的过程对学生的意义是什么？课程需要如何导入？如何让学生能够持续性地想象、建构、修改？诸如此类的问题困扰着上3D打印课程的教师。在minecraft中，搭建房子就是为了让游戏者“住”进去，模型设计者成了一个主人翁，搭建房子是为了休息，为了防御，也可以是为了娱乐（如搭建海景公寓、钓鱼台、通天塔等），情境化的学习更能促进学生思考。
4.多人协作共建，增加了分享的实时性和有效性
造物者几乎都有共享精神，利用普通3D建模软件建构模型的时候很难实现多人协作共建，但是在minecraft中只需要连上局域网，就可以实现多人共同搭建了。
当然，多人进入同一个世界也可以启动竞争机制，如可以每个人在规定时间内分别搭建迷宫，然后相互交换进行迷宫探险。
5.方便导出，一键打印
游戏者在搭建完成之后，可以利用免费开源的工具mineways将minecraft中的模型导出来，只需要导入minecraft地图，选中导出区域，然后导出成StL或者oBJ格式的3D文件就可以进行切片和打印了。
尤其是winows10系统自带有简易建模工具3Dbuilder，导出来的StL文件可以直接发送给3D打印机。
minecraft进行3D打印教学的局限性
利用minecraft进行三维设计，入门门槛降低，但也存在很多弊端。首先是游戏本身的困扰，minecraft作为一款电脑游戏，游戏元素过多，做探险、攻击Boss、刷野怪升级角色等很容易让学习者分神，其次是一个个的方块像电脑屏幕的像素点一样，致使minecraft搭建的模型不够精细。
数学建模和3d建模的区别篇2
关键词:三维人脸建模;人脸检测;特征提取
中图分类号:tp18文献标识码:a文章编号:1009-3044(2010)17-4755-02
ResearchonthethoughtsofDesignof3DFaceDetectionBasedonimage
ZHUJun-jun,CHenGtao
(CollegeofComputerScience,SichuannormalUniversity,Chengdu610101,China)
abstract:automaticfacedetectionhaslongbeenanactiveresearchareabecauseofit'spotentialforapplicationssuchaslawenforcement,securityaccess,andman-machineinteraction.mostoftheextensiverecognitionmethodsarebasedon2Dmethods.So,itisnotthereal3Dmethods.thispaperfocusedontheresearchofthetechniqueof3Dfacedictionbasedonimage.itmeans,detect3Dfacewithtwooriginalphotosofhuman'sheadandotherfaces.inthispaper,ifindamethodwitchisthereal3Dmethod.itisbasedontheimageitself.whatweneedtodoisaboutthreestepstoobtainthedetection.threesteps:processing,modeling,detecting.
Keywords:3Dfacemodeling;facedetection;featureextraction
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。基于人脸特征进行身份验证是目前比较流行的身份验证技术,它具有、友好、直接等优秀的特点,能够被广大用户所接受。因此计算机人脸识别技术是生物特征最为活跃最有挑战性的领域之一。它结合了认知科学、图象处理、计算机图形学、机器视觉和模式识别等多个研究领域,研究的成果有着广阔的应用前景。
1目前人脸识别中存在的问题
到目前为止,人脸识别研究虽然取得很大进步,形成了各种方法理论,但仍然存在着各种各校的局限,比如识别的结果容易受到面部表情、人物姿势、自然光照、天气状况、人物生理特征变化等各方面综合因素的影响。
主要体现在:1)人脸人为变形(如表情等)的不确定性;2)人脸外观的复杂性(如发型、斑点、肤色等);3)图像生成结果过程中的不确定性(如太阳光照的强度、光照来源方向等);4)人脸的肤色生理复杂性(如妇女生了小孩后脸型发胖、长斑等)。
2三维人脸识别国内外研究状况
三维人脸识别一起以来有着突飞猛进的发展,自从上个世纪以来,真正标志着三维人脸的识别是1980年开始,国内的三维人脸识别的展开要稍微慢一些,还处于刚起步的状态。在国内要实现三维人脸识别,首先要对三维数据信息的获得,然后已经成功地运用在目前的生产实际应用之中,例如我们国内的大型医院里面用到的采用pHiLipS公司的仪器的Ct医学成像,三维激光切割技术,结构光学方法,但是应用不是不够成熟,技术依赖太强。而在国外,三维人脸识别技术已经有了大的进展,特别是在三维数据提取过程中有着非常大的发展,比如在对外界光照情况下如何克服不同光源影响,pentland等提出采用多视角图像解决姿态变化的人脸识别问题,Georghiade等提出亮度锥方法处理姿态光照变化问题,Blanz等提出3D形变模型方法。国外对于处理三维人脸识别的基本方法是采取数学方面的几何特征对图像自身进取处理,利用深度图象处理技术,分析面貌曲面的曲率等几何特征,对面貌曲面进行凹凸区域的分割、正侧面轮廓边缘的提取。
3三维人脸建模与识别介绍
三维人脸建模作为计算机视觉和计算机图形学领域中的一个主要基础,它是达到识别的先决条件,而人脸凭借其特有的普遍性和易用性成为众多专家学者进行三维建模的研究对象。从20世纪70年代parke建立第一个脸部模型开始,许多研究人员致力于三维人脸建模的研究。特别是20世纪90年代以来,计算机视觉和计算机图形学技术的迅猛发展为三维人脸建模提供了技术支持,学多学者开始尝试建立逼真的三维人脸模型,并取得了显著的成绩。
近年来,随着三维感知技术和三维几何学学科了解的逐步深入,人们进行人脸识别也开始受三维人脸建模技术的影响而将眼光转移到关注三维以及二维和三维混合领域上。使用三维人脸模型进行人脸识别研究具有很多优势,首先,基于3D模型的人脸识别将对姿态和光照变化具有更强的鲁棒性。其次,引入3D模型,识别工作就可以在2.5D或者2D深度图像和3D人脸模型之间展开,从而一定程度上提高识别效率和精确度。虽然事实证明3D感知设备如3D深度扫描仪辅助的3D人脸建模方法在3D人脸识别方面具有非常优秀的效果,但其受可用性和感知设备的高昂费用所限,目前单纯利用3D感知设置进行人脸识别的商业应用仍然很少。
4三维人脸识别过程所需要的基本步骤
综上所述,为了达到一个自动的人脸识别的过程,如图1所示,需要的步骤有:
1)人脸检测与人脸分割。从自然界给定的场景里面检测出人脸,然后进行定位,最后提取。
2)人脸的规范化。首先要校正人脸在位置、光照和角度等外界环境因素影响下的变化。
3)人脸表征。采用某种方法表示出数据库中的已知人脸和检测出的人脸,通常的方法有几何特征、代数特征、特征脸、固定特征模板等。
4)人脸识别。根据人脸的表征方法,选择适当的匹配策略将得到的人脸与数据库中的已知人脸相比较。
5三维人脸识别系统的构成
5.1三维人脸的定位系统构成
人脸定位方法基本上可以分成两类,分别是对于彩色图像的和基于灰度图像的,基于彩色图像的定位方法有:例如基于肤色的定位方法,该方法利用肤色与背景色彩的区别从人脸图像中定位出人脸的大致位置,利用模板匹配从候选区域中检测并提取出人脸;基于灰度图像的方法:基于人脸轮廓的人脸定位方法,该方法利用对人脸的先验知识,在snake曲线提取边缘的算法的基础上,研究了aSm算法,这种算法先对人脸样本进行训练,然后进行曲线检测,对人脸检测定位更具通用性。
5.2三维人脸的重建的方法介绍
三维重构人脸的方法有基于三维结构光,基于3D形变模型和基于通用模型等3D形变模型是一种参数化的通用模型,本文就是在3D形变模型标准模型的基础上重构特定人脸3D形状。在通用模型上重建出特定的人脸的过程就是参数调整的过程。把表述人脸的特征点分成不同的优先级,利用aSm算法思想,完成人脸中不同优先级的特征点的调整,从而在3D形模型的基础上重构出特定的人脸。
5.3三维人脸识别系统的方法介绍
1)主成份分析方法(principalComponentanalysis,pCa):通过正交变换得到从高维降维到低维子空间的变换矩阵,这些正交矩阵基又被称作“特征脸”。该方法是一种简单实用的基于代数特征的人脸识别方法,保留了人脸面部器官之间的拓扑关系,也保留了各器官部件的信息,得到广泛的应用。但它对光照、视角的变化影响比较大,因此对预处理的要求比较高。
2)线性判别分析方法(LinearDiscriminantanalysis,LDa):该方法是模式识别领域里非常有效的降维手段,它利用训练样本集的类别信息,定义了类内扩散矩阵和类间扩散矩阵,策略就是使类内扩散矩阵尽量小,类间扩散矩阵尽量大,以此达到降维、分类的目的。近年来,衍生出许多改进的或扩展的LDa算法,如多类问题LDa方法、Foley-Sammon最佳鉴别矢量集以及UoDV算法等。
3)Gabo小波提取特征法:该方法是模式识别领域里应用较为广泛的特征提取方法之一,它充分利用图像中的不同方向和频率上的特征信息,有效提取能够表述图像的细节信息,以此来表征图像,达到分类的目的。线性分析方法在将高维矢量映射为低维矢量时,其变换矩阵是线性的。然而,人脸图像实际上非常复杂,很难用线性模型对其进行完全的刻画和表示,因此,相应的非线性方法得到了很好的研究。常见的非线性方法有:基于核的主成份分析方法(KpCa-KernelpCa),其主要思想是基于某选定的核函数,构造从输人空间到特征空间的一个非线性映射。
具体的流程图如图2所示。
6三维人脸检测系统设计的难点与总结
三维人脸识别中面部的关键特征点定位是一个具有相当挑战性并且很复杂的问题,也是计算机视觉和图形学领域的一个最基本问题。目前,自动三维人脸识别系统仍然存在着很多的局限和不足。主要存在的问题有:人脸多种姿态、人脸表情异同、环境光照强弱等。因此特征点的精确定位是解决这些问题的基础。本文知识对人脸特征点定位进行了一些尝试性的研究,但是还是有很多要待下一步的研究。人脸图像上的关键特征点是脸部主要器官轮廓上的点,这些器官轮廓在人脸部区域具有明显的边缘特征。因此,在目标的搜索过程中加入了边缘约束局部灰度模型,使人脸特征点收敛到边缘性强的人脸轮廓上,并且在搜索的过程中引入了多分辨率的搜索策略,提高了人脸特征点定位速度和精度。在本文中,由于使用的imm标准人脸库,光照比较均匀且库中的人脸图像大多是正面人脸图像,因此目前的算法对光照和人脸的姿态适应能力较弱为了解决光照对算法的影响。在下一步的工作中,首先人脸图像的光照强度进行校正,将其校正到一个标准的光照条件下,其次要建立多姿态人脸的统计模型。在进行人脸特征点定位之前,先对人脸图像的姿态进行判定,然后选用不同的统计模型对人脸图像进行特征点的定位;但是光照的校正和人脸姿态的判定是比较复杂的问题,因此将算法扩展到多姿态的人脸面部的关键特征点的自动定位上,并使之具备良好的光照适应能力将是下一步研究的重点。imm人脸库中的人脸图像都是无遮挡的,因此在后续的工作中要对部分遮挡人脸进行特征点的定位。本文中的人脸定位点方法在人脸的表情夸张的情况下的定位不是很正确,一方面因为目前所用的人脸训练样本图像不够丰富,另一方面是因为特征点处的局部纹理特征模型不够精细。因此,后续工作主要是丰富人脸训练样本集,使训练所得模型更加具有普遍性。另一方面尝试对人脸关键特征点用较复杂的局部模型进行建模,以便能够得到更精确的关键特征点定位结果。在基于人脸特征点定位的人脸三维重建过程中,为了减少运算量,我们使用的是比较简单的Candide_3模型,且没有进行纹理的映射,在后续的工作中,将采用更加复杂的通用三维模型,从而重构处真实感人脸。在人脸识别中,仅仅使用了特征点集之间的线段Hausdorff进行人脸的识别,在后续的工作中可以加入特征点处的局部Gabon特征来进行人脸的识别。
参考文献:
[1]BowyerKw,ChangK,Flynnp.asurveyofapproachesandchallengesin3Dandmulti-model2D+3Dfacerecognition[J].ComputerVisionandimageUnderstanding,2006,101(1):1215.
[2]陈倩.多生物特征融合身份识别研究[D].浙江大学,2007.
[3]ZhuangLian-sheng,wangYong,LiBin.arobustfacialfeaturepointslocationalgorithmundervariableillumination[C]//proceedingsoftheieeeinternationalConferenceonmechatronicsandautomation,Luoyang,2006(1):1227-1231.
[4]范玉华,马建伟.aSm及其改进的人脸面部特征定位算法[J].计算机辅助设图形学学报,2007,19(11):1411-1415.
数学建模和3d建模的区别篇3
关键词：地形图；三维地形模型；三维打印；CaD；
中图分类号：p2文献标识码：a
引言
随着科技的进步，3D打印技术成本越来越低。随着测绘手段不断发展，无人机、卫星遥感，GpS技术等，地图绘制速度越来越快速。随着计算机软硬件和地理信息技术的发展，地图的表现形式从最初的平面纸质地图发展到目前的三维地图的表示。地图的更多表现形式也值得研究，本文就3D打印技术在地图表现新形式进行研究与探索，引导未来地图技术向着元化、多媒体、立体化等更多面的表现形式方向上发展。
一、三维地形图模型
三维地图是根据等高线或者野外实测数据、卫星、无人机测量数据等生成的三维地形模型。也可以使用原测绘手段测绘成果矢量化后生成三维地形模型。
三维模型据有直观形象，多视角观看的特点。是电子地图的重要组成之一。现流行的3D软件包括CaD、maYa、3DS、arcScene、mapgis等。
二、三维地形图模型生成过程
三维地形模型可根据已有的地形图数字化后的成果、外实测、航测、数据生成等不同的数据获取手段生成的等高线制作。
下面我们演示实测的地形图生成三维地形模型的具体步骤。
（一）生成等高线
将实测数据导入测图软件，生成三角网，生成等高线后检查软件自动建网的错误，删除等高线后修改错误的三角网部分，按要求比例尺生成等高线。
（二）三维模型生成
三维模型可以根据三角网生成，也可以根据等高线生成。
因为我们多数的成果是等高线，所以我们重点研究由等高线生成三维模型。
我们使用2款主流的软件生成，CaD，aRCGiS。
选择两条等高线即可生成一个等高线之间的面组成的山形实体
最后将所有编辑完成的实体组合为一个实体，将这个实体导出为StL文件格式。
aRCGiS
在aRCGiS中创建三维模型，要先将等高线输入导成SHp格式，使用3DanaLYSttooLS（3D分析工具）-tin管理-创建tin，选择SHp格式的等高线文件，aRCGiS自动将等高线还原成为三角网，这个三角形和在制图软件中的三角形有一定的差距，测图时的三角形是特征点生成的三角形，aRCGiS中的三角形时根据等高线线上的点生成的，所以一些细节地区要进行修改。
aRCGiS等高线生成的三维模型如下
总结两种软件成图效果，aRCGiS成图速度快，但是误差较大，CaD成图精度高于aRCGiS，且现在多数地形软件都挂接与CaD（例如南方CaSS），现有的数据转换为三维模型数据直接，而且CaD的建模效果比较好，我们可以直接将CaD的模型导出为各种格式供我们3D打印中使用。
三、三维模型实体化
随着3D打印技术的发展和进步，3D打印机的价格越来越低。这样我们用3D打印机实现低成本的三维地形模型可视化成为现实。
StL文件特点简介：
StL文件格式简单，只描述三维物体几何信息，不支持颜色材质等信息，是计算机图形学处理CG,数字几何处理如CaD,数字几何工业应用,是三维打印机支持的最常见文件格式。
StL是最多快速原型系统所应用的标准文件类型。StL是用三角网格来表现3DCaD模型。StL文件是在计算机图形应用系统中，用于表示三角形网格的一种文件格式。它的文件格式非常简单，应用很广泛。
表面的三角剖分之后造成3D模型呈现多面体状。输出StL档案的参数选用会影响到成型的质量。所以当StL文件属于粗糙的或是呈现多面体状时候，会在模型上看到真实反应。
具体步骤：
导出建立好的模型为3D打印机支持的文件。大多数的3D打印机支持StL文件，
在CaD中选择文件-输出，选择StL格式文件，选择实体，导出到StL文件。我们就可以把StL文件到3D打印机中打印操作。
在CaD中，当您输出StL文件时，可能会看到的参数设定名称，如弦高(chordheight)、角度公差(angletolerance)、误差(deviation)、或是某些相似的名称。建议储存值为0.01或0.02。
在3D打印及带的软件中选择打印地形的区域。开始打印后打印机开始工作。
10Cm×10Cm×5Cm的地形实体模型大约需要3个小时的打印时间，在打印过程中打印到湖水面是，可换蓝色打印原料，山体换绿色打印原料。
3D打印完成了后，对打印出来的三维模型进行细部修改。
完成的3D打印的地形立体模型（部分区域）。
四、三维模型成本
在试验中，我们使用的是国产的某型号3D打印机，该打印机可以打印双色。打印机售价约为6000元人民币。打印10Cm×10Cm×5Cm的地形实体模型大约消耗500克打印材料，按照市面上的价格每千克300元计算，一个单位地形模型的成本约为180元（包括打印机损耗、原料价格、电费等）。这个价格是美国同类产品服务的十分之一（美国同类业务报价为380美元人民币约为2000元）。
在实际绘图中，我们可以将地形图附上卫星、航空遥感影像，从而可以打印出彩色的地形图。附图，目前彩色打印机的价格约为80万元，耗材价格也非常高，所以，我们将彩色模型做出来后交给有彩色3D打印机的公司打印，价格约为800元每个模型。
实际使用中，我们可以使用颜料染色，这样制作的模型将更符合实际的地形。这样的工序人工成本将增加。
五、市场前景
随着3D打印技术的发展，成本会越来越低，在未来的测绘成果交付中，附加测绘区域的三维模型将成为可能。
特别是在地下资源勘查的模拟，传统形式下由于剖面图精度有限，为矿体储量计算带来了很大误差，而计算机三维模型的应用，却可以对精确估算矿体体积，确定其开采方式，从而以最小的投入，获取最大的效果。
结束语
总而言之，计算机三维建模和3D打印技术的应用，在制图中发挥着重要辅助的作用，其操作简单，应用范围广泛，可用于地形沙盘、救灾演练、灾害模拟、军事部署、规划等方面。随着技术的进步和发展，3D打印技术会越来越实惠经济。因此，三维建模和3D打印技术的应用具有可观的经济效益，值得加强研究推广和应用。
参考文献：
[1]"打"出天下,"造"化万物――改变世界的3D打印技术-发明与创新（综合科技）-2011(11)
[2]影响未来10年的6项技术发明-世界科学-2011(10)
[3]3D打印：更快捷的制造方式-创新科技-2011(8)
[4]Sherman,Lillimanolis.3DprintersLeadGrowthofRapidprototyping(plasticstechnology,august2004）.[2012-01-31].
[5]pearce,Joshuam.2012.“BuildingResearchequipmentwithFree,open-SourceHardware.”Science337（6100）:13031304.openaccess
[6]让梦想变成现实3D打印留足想象空间，中关村在线。
[7]网站
数学建模和3d建模的区别篇4
一、移动3D学习概念提出的背景
2010年年初，3D电影大片《阿凡达》揭开了3D时代的新序幕。3D电影、3D电视、甚至3D手机的研究都在如火如荼地进行中，超强的立体感能给人一种身临其境的全新体验。美国《技术评论》杂志评出2010年10项方兴未艾的技术，其中之一就称“移动3D智能手机将成为三维市场的主流”[3]。与此同时，3G网络的发展和成熟使得功能强大的3G手机日益通用。3G手机上网的便捷性、信息量之大、信息传输速度之快无不为现代人的移动学习提供了一个更优越的学习平台[4]。
然而，目前移动3D还是在游戏界风靡，如果能将这种全新的3D技术同移动学习结合起来，学习者可以通过对学习内容和学习形式的全新感受，焕发出对学习的浓厚兴趣。这将会给学习者带来一种更加丰富而有意义的学习方式，将成为移动学习发展的新方向。
二、移动3D学习的构成要素及终端设备的发展趋势
1.移动3D学习的构成要素
移动3D学习的构成要素包括移动3D终端设备(手机)、学习环境(软件程序、游戏等)和网络服务器等。学习者持有的移动3D终端设备与网络服务器无线相连，各种软件程序模拟的学习环境装载进移动3D终端设备中，同时，由网络服务器不断对这些软件程序进行更新升级，这样就基本构建了一个移动3D学习系统。
2.可进行人机交互的平面3D终端设备
目前，移动平面3D多用于笔记本电脑，主要满足游戏玩家的需求。随着手机硬件性能的不断提高，如处理器速度的加快、存储容量的增加、3D图形显示和渲染技术在手机上的成熟，以及手机应用程序开发包和操作系统平台功能的不断增强，使得手机移动类平面3D游戏成了开发热点[5]。
手机上的3D应用将会展现一个非常广阔的发展领域，除3D游戏外，3D虚拟现实技术、用户界面、3D屏保等的开发与应用也会逐渐普遍。例如Java社区于2003年推出了新的移动平台的可选开发包—JSR-184[6]。运用此软件包，就可以对三维场景数据进行图形渲染，显示3D内容。用户能够通过无线网络与服务器进行通信，下载所需产品的目录与信息，并在移动设备上显示产品模型。
3.可进行人机交互的虚拟立体3D终端设备
虚拟立体3D技术已经应用于手机播放和视频会话等领域。可利用按键或者手写笔进行人机交互的虚拟立体3D学习终端设备已出现，澳大利亚的动态数码景深公司(DDD)正在致力于此项研究，他们将虚拟立体3D带到智能手机和其他移动设备上。三星B710手机即是其中的一例，将屏幕从竖屏转为横屏时，屏幕上的图像则由2D变成了3D(如图1所示)，研究者力争做到让持有者不戴特殊眼镜就可享受观看3D节目的乐趣。这种虚拟立体3D显示的工作原理是通过估算各种物体的景深而将2D视频合成3D场景。接着，它会持续不断地将很多差别很小的图像叠加在一起并呈现给观众，进而使观众在大脑中产生景深感，进而获得3D体验。因为该技术的视角范围较小，手机用户更便于选择最佳观看角度，所以最适合手机多媒体设备[3]。
与虚拟物体进行交互的虚拟立体3D学习终端设备也被逐渐开发出来。电脑之家(pChome)有消息称，国外一位设计师就为LG设计了一款豪华的3D手机，这款LG概念手机包括1个3D眼镜及1个触摸式3D立体显示屏(如图2所示)，只要戴上3D眼镜，使用者就可以进行虚拟立体3D环境的操作，在手机上观看3D电影，甚至可以实现3D视觉效果的视频通话[7]。
三、移动3D学习环境及学习社区的创建
借助移动3D终端设备的发展以及移动3D技术的进步，可以将其应用到移动学习中，构建多样化的移动3D学习模式，使移动3D学习得到充实和完善。
1.移动3D单机学习
在单机学习模式中，学习者可以与程序进行交互，应用于物理、化学以及生物等不同领域学科的学习[8]。
例如，就物理中的力学部分，可以在移动3D学习设备上模拟相应的情境，通过立体交互式操作体验力的相互作用，通过直观的观察理解抽象的力学关系；还可以利用给出的数据定量探讨各种力之间的共同作用，进行模型建构。在化学中，利用该平台设定模拟化工厂，学习者可以进入虚拟环境“参观”；或者利用虚拟实验仪器探索不同化学试剂之间的反应。
再如，将移动3D学习设备与现在较为流行的QQ农场、阳光牧场等平系起来，引入生物课程的知识和活动，建立辅助生物教学的“植物种植基地”或“动物养殖基地”。学生可以在“植物种植基地”观察不同植物的特征，探究光照、水分、营养等条件对植物生长的影响，模拟杂交后性状的表达规律，从而学习遗传学的规律；学生在“动物养殖基地”可以进行动物的饲养和繁殖，“亲手”解剖小动物，学习生理学的知识。这使学生在“游戏”中提高学习兴趣，掌握科学知识。
除了上述学科学习之外，其他各个学科的学习都可以在移动3D设备中进行，我们不妨设想学生在便携的3D智能手机上，利用虚拟3D平台，走进古诗中的虚拟意境，感受“采菊东篱下，悠然见南山”的氛围。这将给学习者带来不同寻常的体验和更加深刻的记忆。
2.移动3D联机学习
远程浸入式移动3D联机学习是移动3D应用的另一种形式，实现学习者之间的互动。例如，英特尔与微软在伊利诺斯大学厄巴纳香槟分校共同建立的通用并行计算研究中心(UpCRC)，旨在将并行计算应用程序推向主流。在他们设计的远程浸入式3D环境中，处于两个独立空间的参与者可在3D虚拟环境中进行互动，共同完成任务[9]。
数学建模和3d建模的区别篇5
一、3D打印技术下产品设计系统的发展趋势
无论3D打印技术如何发展，都将服务于用户，因此所有的设计过程、设计结果都以服务人为目标。在3D打印技术下，用户将作为系统中心统筹各要素的关系。未来产品造型将趋于多样化，消费者是否购买一件商品主要由设计决定。相较于普通产品，好的工业设计产品的优势在于：它拥有吸引消费者的说服力和沟通技巧，以及传递给消费者想要拥有的强烈信念。而要使产品具备此特质，就必须设计出符合用户个性化需求的产品，将个性化设计与互动化设计融入设计过程中。设计是最有利的竞争武器，企业必须运用它来获得先机，为人们提供成功的解决方案，并快速获得用户反馈。而好的设计来源仅依靠设计师的苦思冥想是远远不够的，其结果也难以符合用户的需求。好的设计必须依靠大量的用户数据，挖掘用户智慧，并进行整合，最终实现社会化设计模式，形成万众创新的社会形态。要实现3D打印技术下的个性化设计、互动化设计、社会化设计，必须依托互联网聚合力，搭建起系统平台，将企业、创客、设计师、用户紧密联系在一起，最终搭建用户与设计之间的桥梁。用户作为设计的中心，必然是万众创新系统的核心要素。用户提出创意或需求，通过此系统进行以用户需求为向导的设计过程，使理念创新不仅存在于创新过程本身，也存在于媒体中，整个设计过程更加直观、公开、快速、透明。产品设计创新网络系统通过“3D打印+互联网”模式，将带给人们更多的想象空间，可以实现在线创意、在线设计、在线3D打印、在线销售，形成“云创意+云设计+云制造+云销售”的模式。通过互联网将相关工作人员联系起来进行头脑风暴，形成创意，共同协作完成设计，使具有销售能力的人才对设计产品进行推广销售，让每个参与其中的人都可能获利。用户只需要有想法、有创意，或者能做3D设计，或者拥有3D打印机，或者懂得网络营销，就可以参与其中，甚至这些都可以不具备，仅提出需求就可以。在未来，能够发现问题、提出需求和创意将变得比任何时候都重要；而设计、制造、销售都将成为服务需求的工具（图1）。针对目前人的智慧未被充分挖掘、用户需求无法满足、3D打印技术未深入运用的现状，本文以3D打印为技术依托，以用户为核心，以创意为重点，创建一个产品设计创新网络系统，以弥补创新系统缺失问题。
二、案例分析
（一）3D打印网络平台案例研究——Shapeways公司
目前围绕3D打印技术建立的打印市场及社区，最系统全面的为Shapeways公司。用户可以在此平台上和展示设计，同时可以开设商店售卖自己设计的3D作品。当其他用户下单后，Shapeways代为生产，并进行包装快递，为用户解决了很多问题。本节将对Shapeways公司建立的3D打印网络平台进行分析研究，总结其优势与缺陷，为后续系统创建奠定基础。Shapeways平台共有3个模块，分别是商铺，设计及销售。在每个模块下又分为多个细分模块。商铺模块：此模块为用户自己开建的网上商铺，类似于淘宝网模式，但每个商铺中只有一个已开发完成的作品与项目。商铺通过分类模式进行管理，分为配件、珠宝、艺术、动画人物、礼物等10个类别。用户的设计作品将在此进行展示与售卖。其他用户可通过类别搜索查看，对作品进行评价，投票与个性化预定，目前个性化预定仅限于材料与色彩。用户下单后，Shapeways公司为店主进行3D打印制作，将作品邮寄给店主或者用户。设计模块：设计模块是专为上传文件设置，整个操作流程为作品设计、作品上传、通过检测、上传成功、对产品进行标价、进入商铺平台进行售卖。销售模块：用户在此模块创建自己的商铺，将作品上传至商铺，价格设定之后，进入商铺模块进行产品售卖。从3个模块功能概述中可以看出，Shapeways平台以3D打印产品售卖为核心，不管是商铺、设计还是销售模块，都是为用户服务。
（二）案例启示
Shapeways平台具有如下优势：1.三大版块清晰，产品分类细致，便于用户对所需产品进行搜索与购买；2.考虑到用户的多元化，很多用户不具备产品设计能力，该平台为用户提供多个3D作品设计的途径，如运用3D打印app进行设计、三维软件建模、聘请设计师实现自己的设计；3.创建了设计师专区，为用户与设计师之间搭建桥梁；4.抓住用户盈利目标，定位准确。Shapeways平台的不足：1.三大模块下分类较繁琐杂乱，各分块之间连接性不强；2.只接受可打印模型的上传与售卖；3.产品的个性化仅限于材料与色彩上的选择，在造型设计上优势不够突出，没有实现3D打印技术在个性化设计上的优势；4.没有发挥3D打印技术可持续发展优势，订单由Shapeways公司打印生产，而大多订单不在本地，需要经过长距离运输，增加成本的同时也对环境造成一定负担。Shapeways平台给3D打印设计带来的启示：1.创建3D打印社区，全球各地的3D打印机都能加入此系统进行生产打印产品，充分发挥3D打印技术可持续发展的优势；2.将模块清晰化；3.提供设计师资源，实现用户个性化定制。
三、系统构建
（一）确立系统目标
针对3D打印技术所影响的未来社会形态，结合现有案例分析，拟围绕3D打印技术建立产品设计创新网络系统的目标：1.实现个性化设计、互动化设计、社会化设计、可持续设计；2.实现“云创意+云设计+云制造+云销售”；3.集合人类智慧，将人的智慧发挥至最大，快速将创意转变为实际产品；4.鼓励用户发声，扩大用户在设计中参与感；5.最大限度满足用户需求，将用户利益最大化；6.更合理地利用3D打印技术完成直接制造。
（二）因素分析导出系统模块
一个产品从创意到实现，体现的是人群需求、资源供给、技术支持的有效结合，需要多方面的支持，包括设计师的策划与支援、技术人员的协助，甚至是后期销售人员的智慧等。在产品实现中，根据人群不同，导致人的需求定位不同。针对3D打印系统平台，与之存在关联与接触的人群主要有用户、设计师、专业人士、创客及企业。创客与企业作为合作团体，存在相似之处，可将二者归为一类。因此，此平台目标用户为广大用户、设计师与专业人士、创客与企业。这些人群对于系统平台的功能需求各不相同。
1.大众用户需求：
期望可以主宰自己的设计，对创新感兴趣、有想法，愿意说出自己的需求，提出自己的创意。职业、文化、身份及社会地位都无法改变大众用户身为用户的本质身份，无法改变其对真实物质的需要。因此，广大用户对于平台的需求是可以将自己的创新点、创新概念以平台计算的模式展现出来，直观显示其对新鲜事物的渴望、需求以及接受能力，让设计团队和企业发现。
2.设计师与专业人才需求：
设计师在进行设计时需要源源不断地迸发设计创意、了解用户需求；根据用户数据设计开发产品，以满足用户的特定需求，达到实现自我价值与满足用户需求的共赢状态。
3.创客与企业需求：
企业最大的核心是利益。企业需要快速抓住市场，找到开发和创新机会，极大地扩大产品成功率，减小风险。产品实现中的另一个基础是多种资源的供给。资源的丰富性必然导致资源的难管理性。因此，平台需要对产品模型及项目进行管理。就目前3D打印技术的使用状况而言，仍存在一定的限制，什么样的产品可以进行打印，打印时需要什么材料，在设计过程中如何避开局限，这些都是专业设计师在设计过程中需要考虑的问题。同时，用户在自己进行打印时也需要考虑上述问题。若不对设计产品进行一定的管理和控制，将会出现设计泛滥，导致真正有价值的设计将无法被用户和投资人发现，进而难以实现其使用价值。
（三）建立系统模块
根据产品实现的关键因素分析，将用户需求、资源与技术进行因素提取，并对因素重新进行聚类分析，重新建构联系，得出4个潜在的平台或社区：创新社区、资源社区、3D打印社区、人才社区。每个平台的具体操作和用途如下：
1.创新社区（图2）
在万众创新的社会形态下，任何个体都可能成为设计师或是创新者，主宰自己的设计。个人的创造可以丰富自我与人生，甚至在某种程度上也可以改变这个世界。此平台为任何有创意、有想法的人创建。此模块最大的特点在于将人类的智慧进行发散及叠加，用户在平台上提出需求，其他用户参与讨论和沟通，并对其他用户提出的创意进行投票。企业可在此平台收集创意，发现需求，挖掘项目机会。同时此平台为企业连接到大批用户。当产品方向确立后，企业能通过此平台快速找到目标用户，进行产品协同设计，用户将有更多权利掌控产品的功能、造型、色彩、材料，甚至结构。创新平台能实现多赢的局面，用户加入设计成为设计主导，从中获利的同时，还能满足产品需求，并获得幸福感。
2.资源社区（图3）
资源社区是围绕专业设计师及设计爱好者搭建。资源社区专指设计资源，包括设计模型、设计项目及3D打印设计知识与准则。人们可以在此平台自己的设计项目或者设计模型，用户可在此找到想要的设计，通过免费或付费的方式获得设计模型。同时，设计师也可以自己已开发完成的设计项目，进行预售或者用户的个性化定制，为设计师提供实现自我价值的机会。
3.3D打印社区（图4）
3D打印技术的发展，促进3D打印技术走入家庭，除了其个性化设计、便于制造、互动与参与感强之外，另一大因素便是盈利。拥有3D打印机的用户，可能想要创建“个人工厂”来盈利，但难以找到合适的途径和通道。此时就出现了3D打印社区。只要用户拥有3D打印机，就可以注册加入其中，当其他用户有需要打印的订单时，系统将会匹配最合适以及最近的“个人工厂”进行制造。若用户需要将产品卖给美国的客户，那么通过社区可以找到美国当地的3D打印机，并将设计发送过去进行生产。3D打印社区不仅推动3D打印机的普及，同时发挥了其重大的优势——可持续设计。3D打印机种类繁多也是3D打印社区形成的原因之一，不同的产品和需求需要不同的3D打印机完成制造。人们不可能拥有所有类型的3D打印机，组建打印社区可以使打印的产品丰富化。这不仅解决了“个人工厂”生产力不足的问题，也进一步促进用户在创意社区的活跃度。
4.人才社区
人才社区创立的意义在于提供人才资源。人才社区建立，通过对人才进行分类管理，设计师、设计院校师生、技术人员等各类人才能在此平台上传个人资料进行身份认证。当创意研发需要协助时，团队以及平台管理者将能发现人才。因此，对于设计院校来说，这是一种活跃的人才孵化噐。人才社区的另一个意义在于：创新社区涌现的大批创意，能得以实现的只有极小一部分，即使创意得到通过，也存在经过专业评估后失败的情况。因此，当用户有强烈欲望想要实现创意时，即可在此平台找到合作设计师与专业人员协助自己完成设计和创意，以此来搭建用户与专业人才、企业与设计院校之间协同创新的桥梁，增强人才的利用率，实现用户与专业人士的价值。
（四）构建设计流程
根据目标的设定，产品设计创新网络系统流程为：设计需求及创意提出（用户提出自己的需求以及创新想法）——创意选评（用户进行投票，估价和评论）——项目确定（设计产品最终确定，加入用户进行协同设计，确定产品的最终功能、造型以及结构）——任务分解——产品预售（产品在网络上公布进行售卖预定）——根据订单制造产品。即分别对应云创意、云设计、云销售、云制造（图5）。万众创新社会化设计形态建立了商品用户与企业、设计师直接沟通的渠道，尤其是在全球化的环境中了解用户真正的多元需求。通过对多种情形的深入分析，找出多种可能性，最终绘制出产品设计创新网络系统流程图（图6）。
结语
数学建模和3d建模的区别篇6
【关键词】3D打印技术；应用；工程建设技术；生产力的飞跃
引言
将3D技术有效应用于工程建设将会使传统的工程建设发生重大改变，有效的提高建设效率，降低工程成本，有效的缓解现今房价带给社会的压力，在建筑业和房地产行业将会产生重大变革。
1.3D打印技术概述
1.13D打印的定义
3D打印（3Dp）即快速成型技术的一种，运用粉末状金属或塑料等可粘合材料，通过逐层打印的方式来构造物体的技术。它是一种以数字模型文件为基础，来进行打印的技术。
1.23D打印技术的应用领域简介
3D打印通常是采用数字技术材料打印机来实现的。最初被应用于各种模型的制造这些方面，后来被应用于一些产品的直接生产，和完全使用这种技术而生产的产品。该技术在珠宝、鞋类、工业设计、建筑、工程和施工（aeC）、汽车，航空航天、牙科和医疗产业、教育、地理信息系统、土木工程、枪支以及其他领域都有所应用。
2.3D打印技术在工程建设领域中的应用
2014年8月，在上海张江高新青浦园区内有10幢3D打印建筑被交付使用，作为上海市内动迁工程的办公用房。这些所有的建筑墙体都是用建筑垃圾制成的特殊“油墨”，依据最初设计的图案和建筑模型，由一台3D打印机经过一步步打印而成，在经过仅仅24个小时最终成功的建造了这10幢别墅。这在当时的建筑行业产生了巨大的反响。而造成这种效应的原因就是“3D打印技术”。利用光固化和不断的纸层折叠等技术快速安全的形成人们所需要的电脑中的模型。它与普通打印工作原理基本相同，打印机内装有液体或粉末等“打印材料”，与电脑连接后，通过电脑控制把“打印材料”一层层叠加起来，最终把计算机上的蓝图变成实物。这打印技术称为就称为3D打印技术。原本需要施工工期更长，施工难度更大的，施工手续更加复杂的，施工成本更高的项目在3D打印技术的合理应用，产生了更加科学，更加经济适用的结果。
2.13D打印技术在工程建设领域上应用的优势
2.1.1极大的缩短了施工时间
2015年7月17日上午，由3D打印的模块新材料别墅现身西安，建造方在三个小时完成了别墅的搭建。据建造方介绍，这座三个小时建成的精装别墅，只要摆上家具就能拎包入住。在传统的施工建设中，一幢别墅从勘探，设计，采购，施工，试运行等一系列完备的施工过程，至少需要一年的时间。而在运用3D打印技术的情况下，有效的缩短了施工建设时间，在极短的时间内产生了相同的工作效益，提升了工作效率。
2.1.2大幅度的降低了施工所需要的成本
在房地产市场火爆的今天，房价居高不下，所有建筑房屋的材料价格也是让人无可奈何。而3D打印技术的材料，就是利用了人们之前施工建筑的废料。2014年1月，数幢使用3D打印技术建造的建筑亮相苏州工业园区。这批建筑包括一栋面积1100平方米的别墅和一栋6层居民楼。这些建筑的墙体由大型3D打印机层层叠加喷绘而成，而打印使用的“油墨”则由建筑垃圾制成。而降低了施工成本，意味着房价的降低，房地产市场居高不下这一局面的改变，解决了这一社会难题，使住不起房的时代离人们远去。
2.1.3降低了施工难度
传统的施工过程中有许多不可避免的困难，而这些问题对所有的施工人来说都是挑战。而3D打印技术有效的避免了所有施工中的困难，如：天气，夜间施工，地质地形，雨季施工等一系列难题。3D打印技术可以在有限的空间内，足够的材料情况下，不断制造出各种施工所需要的建筑。解决了传统施工带给人们的困难，让人们更加有效率的去解决问题。减小了各种建筑物构筑物一些精细的误差，在3D打印技术的电脑模型中，人们可以做到所有精细数据和器物的准确。
2.1.4全新的建筑方式，适用于各种建筑建设中
不光在房屋施工建设中人们可以使用这一工艺，在道路建设、桥梁架设、海底隧道的建设等所有的建筑建设活动中，都可以使用3D打印技术，在这种新型工艺的帮助下，可以不断的提升建设效率，带给人们全新的居住使用的体验。
3D打印技术必然会在不久的将来应用在人们的建设活动中，在工程建设这一领域产生重大变革。让更多需要它的人为之收益，产生出更多的社会财富，带来重大影响。
2.23D打印技术在工程建设领域上应用的挑战
2.2.1材料的限制
虽然高端工业印刷可以实现塑料、某些金属或者陶瓷打印，但无法实现打印的材料都是比较昂贵和稀缺的。另外，打印的材料也有诸多限制，而且打印机也无法支持正常生活中所遇到的各种材料。研究者们在多材料打印上已经取得了一定的进展，但除非这些进展达到成熟并有效，否则材料依然会是3D打印的一大障碍。
2.2.2知识产权的忧虑
在过去的几十年里，音乐、电影和电视产业中对知识产权的关注变得越来越多。3D打印技术也会涉及到这一问题，因为现实中的很多东西都会得到更加广泛的传播。人们可以随意复制任何东西，并且数量不限。如何制定3D打印的法律法规用来保护知识产权，也是我们面临的问题之一，否则就会出现泛滥的现象。
2.2.3人们对这一技术的怀疑和不认可
在工程建设速度提高的情况下，人们不禁会对3D打印技术应用而生的建筑产生怀疑，人们会怀疑它的材料，怀疑它的质量，怀疑它是否禁得起时间的考验等一系列问题。这些问题会影响这一工艺融入工程建设中，带来挑战，而这些问题，需要不断由时间去证明，有成功的房屋去向证明3D打印技术是可以完美融入施工工艺中。
3.3D打印技术在我国工程建设领域上应用的对策建议
随着经济社会发展的转型升级，建筑行业得到了快速发展。建筑施工的质量要想有保证，则必须加强建筑施工技术管理，优化施工技术管理，通过提高安全施工技术，确保在安全施工，降低安全事故的基础上，提高工程施工的质量，改善建筑使用性能。而我国3D打印行业整体上发展不错，设备、材料、软件等核心领域都能够不同程度实现自给，但是在发展过程中也遇到了很多挑战，3D打印技术缺乏了主导的企业发展，稳定的发展模式，还有，目前市场的前景也是不容乐观，核心的技术，器材，软件还需要进口。因此，我国3D打印行业与国外还有不小的差距。所以说，我国3D打印产业化发展还有很长的路走。
第一，大力发展3D打印技术，充分的应用发展，做到重点技术重点突破；
第二，在宏观方面，国家应该给与足够的政策自由，为核心技术的发展做好环境准备，迎接新技术的到来；
第三，在市场方面，做到不断开拓市场，将3D打印技术应用到各个方面，充分发挥3D打印的比较优势，推动3D打印在传统产业的应用；
第四，从事3D打印技术的人才应不断推陈出新，表现出良好的学术氛围。
2015年8月23日，中共中央政治局常委、国务院总理主持国务院专题讲座，讨论加快发展先进制造与3D打印等问题。在不断的发展中，3D打印技术会更加发展，而与工程建设的融合势不可挡。
4.3D打印技术在工程建设领域中的经典案例简介
2014年年初荷兰DUS建筑工作室计划在阿姆斯特丹3D打印一座全尺寸的运河房屋。荷兰建筑师将在现场用一个特制的打印机打印房屋的组成部分，预计该工程将在6个月内完工，该特制的3D打印机高3.5米，位于一个集装箱内。每个建筑部件都讲先以1：20的打印比例打印出来进行检验，再以1：1比例打印。不同于普通工厂打印的具体情况，该建筑设计安装施工团队，计划建成一个施工现场作为一个活动场地，房屋的第一层和外立面用聚丙烯材料打印，然而他们希望最终可以在现场使用可以重复利用的生物塑料或塑料来进行打印。该建筑的每个房屋每个细节的设计都致力于研究特定的主体，也就是在最小成本，最优方案，最少时间，最少工作的前提下来实现依靠3D打印技术来完成房屋设计建筑的每一步。比如用“马铃薯粉”作为材料打印厨房。用建筑废料打印墙面。如果该建筑建成后想移走建筑，也只需要将其拆卸成部分再运到另一个地方拼装。充分表明了3D打印技术在工程方面的方便性，可拆装性等一系列优点。
5.结语
社会的发展离不开科学技术的进步，工程建设技术的未来发展离不开3D打印技术，而3D打印技术会大力推动发展工程建设技术，二者相互联系，相互作用，共同进步。3D打印技术的进步对于房地产市场和整体经济有着重要影响，从点点滴滴，方方面面的去影响和改变人们的生活方式。不久的将来，3D打印技术有可能会代替现有的部分传统施工工艺，成为新兴施工技术要求的重要组成部分，提高效率，节约成本，使建筑工程施工技术上一个新的台阶。我们不得不在现在就时时关注这个新兴科学技术，深入发掘它的潜力，为我们建筑行业所用，让它成为我们建设领域中的一种重要技术手段。
作者简介
数学建模和3d建模的区别篇7
abstract:SnSwebsiteand3Dvirtualcommunitiesisanimportantpartofweb2.0era,theintegrationofvirtualworldandtherealworldhasmoreandmoredeeplyaffectedpeople'slives.asanimportantproductduringweb2.0developmentprocess,3Dvirtualrealitycommunitydevelopmenthasencountereddifficulties.Underthetrendofnetworkandsocialmutualpenetration,thepaperstudiesSnSsocialnetworkingand3Dvirtualcommunitycharacteristicsanddevelopmentandexploresthefeasibilityofdevelopingacombinationofboth.
关键词:SnS3D虚拟社区;网络社区化;发展
Keywords:SnS3Dvirtualcommunity;networkcommunity;development
中图分类号:G203文献标识码:a文章编号:1006-4311(2010)15-0131-01
1SnS网站与3D虚拟社区的发展现状
1.1SnS网站的转折点不久前,开心网高调宣布其注册用户数量成功突破4000万大关,并以每天20余万新增注册用户的速度持续增长。2008年9月,开心网获得北极光创投的400万美元首轮融资,2009年完成第二轮约2000万美元融资。2008年至今在白领和学生一族中风靡的“偷菜”“、抢车位”等加载在社交网站中的网页游戏成为开心网、人人网等SnS网站吸引人气的主要筹码。
1.23D虚拟社区的潜质《第二人生》是总部在旧金山的林登实验室提供的由用户共建的3D虚拟世界,它依靠一个强大的脚本工具,由用户自己创建世界中的一切,如房子、车子、衣服、玩具等。2006年底,德国华裔女教师爱林・格雷夫靠出租和转卖虚拟世界中设计的建筑和风景,在《第二人生》赚取了3亿林登币(合美元约110万元),被媒体称为“虚拟世界的洛克菲勒”。2006年下半年开始,越来越多的现实机构进驻《第二人生》,使得这个虚拟世界越来越靠近真实世界的映射,在经历了长达4年多的沉寂后,其用户规模从2006年年初的10万人迅速增长至2007年年中的1000万人。
2SnS与3D虚拟社区融合的可能性分析
2.1SnS网站的优劣势分析①优势和机遇。经过一定时期的发展,SnS网站已经成为很多用户维持其社会关系的工具,虽然国内的SnS网站对于“社交”和“互动”概念的理解和挖掘还不够完善,但其进入门槛低,用户基数大,SnS用户数量的爆发式增长和用户对SnS应用的高参与性已经使SnS逐渐成为网民人际互动和信息传的的平台。SnS这个大平台可以说是潜力无穷。随着电子商务网站的社交化和SnS网站增值服务的扩展,使SnS不仅仅是社交平台,更成为互动营销最好的练兵场,社交与营销平台的融合,为SnS网站的发展提供了更多的机遇。②劣势和挑战。在SnS网站用户数量增长形势一片大好的形式下,我们也应该看到,国内SnS网站同质化严重,对游戏和应用的过度偏倚,使用户较容易流失。而导致用户放弃使用社交网站的主要原因中,没有感兴趣的活动,有价值的资讯的匮乏上升到比较重要的原因。在最初的新鲜感平淡之后,SnS用户对网站的参与体验和环境认同感、归属感的要求便越来越凸显,简单雷同的页面、游戏设计和不够实用的应用加载都成为SnS网站发展的局限。
2.23D虚拟社区的优劣势分析①优势。整合了网络游戏、虚拟社区、Blog、电子商务、商务应用插件等功能的3D虚拟社区像SnS网站一样,具有很强的融合性。另外,3D的技术优势使3D虚拟社区的用户在使用网站时拥有更强的沉浸感。3D空间的高清晰度和高形象化增强了用户的体验,3D为用户提供的交互环境更为真实。一个完备的3D虚拟社区还可以为厂商提供低风险的功能测试和低成本的营销模拟环境。在3D虚拟社区的居民间进行的模拟测试,可以为厂商在真实环境中推出的产品和活动提供有价值的参考。②劣势。3D虚拟世界发展一个最大的局限便是其对运行环境硬件和网速的高要求,特别是在国内,这一限制更加明显。对硬件的高要求提高了用户进入的门槛,限制了其用户数量的增长。以国内多年来对3D的认知,许多开发商和消费者对3D的属性定义仅仅停留在游戏层面。而缺乏了社会交往,特别是实名制的真实人际关系载入,使得3D虚拟社区的发展很容易像简单的3D游戏一样,娱乐性缺乏创新,社交性相对匮乏,失去其平台优势。
3两者结合的可操作性
3.1把握网站框架的构建中国用户尚不能适应《第二人生》那样对世界的完全创造,任何环境都要用户创建,容易使用户在创建过程中感到疲乏。对虚拟社区的完全创造,脱离了中国用户的使用习惯。国内几款模仿类似产品迟迟不能获得用户认可,也有这个原因。因此,3D化的SnS网站,不能把原有的构建完全改变,而应该从局部和细小处入手,如虚拟人物avatar的设定,道具、礼物的DiY和出售渠道等,这样,不仅提高了SnS网站用户的参与度,而且弥补了当前社交网站礼品道具等同质化的不足,同时,通过现实的商业元素的植入,用户通过虚拟货币消费等多种渠道,丰富了网站的盈利模式。
3.2避免网站的同质化3D虚拟世界形态的丰富性,为打造不同风格的SnS网站提供了便利。以互动媒体为主要特色的门户型SnS网站,应该与3D虚拟社区结合,凸显社区效果,为用户提供更好的信息分享环境和互动体验。利用3D的优势,对视屏加载与Flash的结合、pDF文件的应用、avatar亲身参与的聊天室和虚拟会议等,以及不同群体小环境的特色打造,都能提高用户的归属感。从允许用户打造符合自身形象的个性avatar开始,店铺的陈列,买家的试用,商业街的构造等逐步拓展,为卖家和买家都提供更加丰富的自我展示平台。
3.3考虑开发的硬件限制与3D虚拟社区的融合,对现有的SnS网站来说,技术和后台需要更强的支持,3D虚拟世界的开发也需要资金投入,这对转型期的SnS网站都是挑战。在现有条件下,太完整的3D运用,对用户的硬件配备和国内网络环境要求很高;如何把握现阶段3D虚拟与SnS的融合程度,在现有条件下达到最好的效果,是需要进一步调查和试验的。SnS在未来相当长的时间内,必将是互联网的主角,SnS与各种媒体和技术的结合也将更加广泛。
参考文献:
数学建模和3d建模的区别篇8
关键词：3D技术；室内设计；方法
室内设计涵盖了平面设计、照明设施的布置以及家具和其他陈设的摆放等多个内容，同样也是室内设计当中需要综合考虑的内容，因此，室内设计图纸并不是简单的图形，除了对室内空间详尽的设计和规划之外，好包含了设计者的思想和情感。3D技术的应用，能够将设计当中的情感有效的表达出来，通过视觉效果，让居住者得到心理的满足，极大的推动了室内设计多元化的发展。
一、3D室内设计的发展现状
随着计算机技术的发展，计算机3D技术也逐渐趋于成熟。3D设计凭借其真实的模拟效果以及简单便捷的操作，在多个领域得到了广泛的应用。室内设计在视觉方面有了更高的要求，传统的设计方法已经很难满足当前室内设计的要求，3D技术开始应用到室内设计当中。传统的二维图形设计的空间想象存在很大的局限，图形表达存在明显的不足，设计图纸与空间实体有着较大的差距，这会给设计施工造成一定的困扰，最终呈现出的空间效果达不到最初的设计构想。3D技术的应用，能够很好的弥补二维图纸设计当中存在的缺陷和不足。通过三维建模，空间设计的想象空间有了极大的拓展。图纸设计与空间实体的误差缩小，能够将最初的设计理念完整的呈现出来。经过3D设计的室内空间，能够给居住者良好的视觉体验，从而推动室内空间设计的发展，并取得良好的收益[1]。
二、3D设计的相关技术
1、VR技术VR技术是3D虚拟技术，是通过人工环境构建，进行自然模拟，营造出接近于真实模拟环境。由计算机进行环境模拟，并将该环境通过传感设备移植到空间设计当中，让人可以真切感受到。VR技术具有以下几种特征：首先，VR技术利用输入和输出设备模拟出的环境以及环境内的物体，使物体具有一定的可操作性，极大的增加了模拟的真实程度，用户可以在该环境当中获得实时性的自然反馈。最明显的感受就是，在3D环境当中，用户可以真切的感受到物体的运动，当身体触碰到物体的尖锐处时，甚至会产生疼痛感。这就是通过3D技术模拟出接近真实的环境，利用视觉效果，将用户带进其中，在心理上呈现出和真实环境一样的感受，也被称为3D模拟的交互性。其次，VR技术让用户在模拟环境当中会有身临其境的感觉。不仅仅是在触觉方面，在味觉和嗅觉方面也会有真实的体现。模拟环境当中的香味仿佛能够真的闻到一样，给用户以感官的真实感。使用户无法区分模拟环境与现实环境的区别，具有十分明显的浸没感。这是VR技术沉浸性的体现。2、GpU渲染GpU的作用相当于计算机系统当中的CpU，是图形处理的核心单元，使图形设计不再完全依赖于CpU，降低其负荷。硬件t&L技术是GpU的核心，起到3D渲染的重要作用，能够准确的计算图形的3D位置，有效的进行几何处理。硬件t&L技术的应用，需要CpU和GpU的配合，从而在浮点运算密集型的3D图形处理当中获得良好的效果。当前，GpU渲染作为先进的3D技术应用室内空间设计当中。在GpU渲染技术的基础上，利用光线追踪办法，将视觉现象渲染成为真实感强的影像，能够将图像清晰的呈现出来。GpU渲染技术利用其强大的计算能力，将光线追踪变为交互性的图形处理技术，以获得仿真的效果，经过不断的人发展和完善，GpU渲染已经成为成熟的3D室内空间设计技术[2]。
三、3D技术在室内设计中实际应用
1、3D设计的要点首先，提高三维建模的速度。VR技术是最有效的应用办法。三维建模要按照墙体、门窗的顺序依次建模，去除不必要的冗余数据。两点确定直线型墙体，三点确定弧线形墙体，连续进行输入，在拐角处墙体进行连接。在墙体建模之后，快速定位门窗位置，以最便捷的输入方式进行建模，在输入设置当中设置快捷键，在构件图形化修改的过程中，要将修改数据储存到修改历史当中，以便于取消或是再次修改，进而建立室内空间的三维模型。其次，施工图的设计。利用三维模型数据，自动生成施工图纸，相应的尺寸标注和图例能够明确，有效降低设计人员的工作量，值得注意的是，设计图纸需要满足不同的施工标准，要按照相应的规范标准执行。2、基于3D技术的室内设计在室内设计当中，房间、门窗、横梁以及立柱归类于硬装饰，而家具。电器以及陈设归类于软装饰。利用计算机3D技术，对硬装饰和软装饰进行设计建模，对于壁纸、灯光进行可视化设计，以达到对室内空间良好的渲染效果。在建模设计和可视化设计的基础上，对设计内容进行丰富美观化，根据室内设计的需要而进行相应的调整，以获得用户的满意。利用计算机3D技术，将室内空间的平面图以及相关数据输入到系统当中，进行二次加工，进而形成完善的三维模型。将硬装饰和软装饰丰富到环境当中，以达到真实模拟的效果。根据用户对环境的自身感受，对空间内的陈设、材料以及灯光效果进行相应的调整，并将经过调整完善的模型进行存储，并建立模型库，将不同类型的3D空间设计模型归纳与此，作为以后室内设计的参照。这一系列工作都是在VR技术的技术上进行空间模拟，并利用GpU渲染，以满足用户需求的前提下，获得最佳的设计效果。
四、结论
基于3D技术的室内空间设计，与传统的二维设计相比具有明显的优势。3D技术的应用，探索出室内设计新的思路。利用空间模拟，给居住者以接近真实的体验。基于3D技术的室内设计能够给室内空间营造出良好的视觉效果极大的满足了居住者的心理需求，体现了3D设计的人文关怀，极大的推动了室内设计的多元化发展。
参考文献
[1]陆国辉.基于3D技术的室内设计方法及其应用研究[D].厦门大学，2013.
[2]朱红丽，李晶源.视觉心理学在住宅室内设计中的应用浅谈[J].室内设计，2007，03:11-17.
数学建模和3d建模的区别篇9
【关键词】高校；人员疏散；模型
0引言
目前，全国高校普遍面临校园资源不变，但招生规模却不断增加，学生对学校环境的不熟悉程度和局部人员的密度的增加，给紧急情况下的人员应急安全疏散造成很大的压力，很难在规定时间里对全部人员进行疏散[1-5]。为了更加真实的模拟高校环境对人员疏散带来的影响，本文利用Unity3D构建了一种高校人员疏散模型，为高校中人员安全疏散提供一种新的方法。
1模型建立
1.1模型结构组成
本文所构建的基本房屋模型为一栋两层楼房，整体为长11m，宽10m，高6m，有一条走道，一个楼梯，一道大门。在模型中设置的疏散人员数为83人，人员速度为1.2m/s[6]，图2和图3表示模型中人员的疏散路线。
图1模型一层疏散示意图图2模型二层疏散示意图
根据2013年统计研究中国云南男性平均身体数据[7]作为参考，故把人物模型设计为高1.69m，宽0.45m，厚0.18m的长方体模型。
1.2模型建立步骤
1）建立模型。在3Dmax中将系统单位以厘米为单位建立的房屋模型（在导入到Unity3D时会扩大100倍，即以米为单位），在模型建立完成后需将人物模拟模型导出为FBX格式，以便能在Unity3D中导入并进行进一步的编辑。
2）导入模型。在Unity3D中建立平面并将坐标设置为（0，0，0），导入FBX格式的房屋模型和人物模型，调整到合适的大小，并将摄像机位置调整到合适位置，在播放过程中以便观察。
3）为模型添加环境贴图。环境贴图需要在网络中寻找自己需要的贴图资源，或者自行拍摄照片也可。在房屋周围先建立一些平面，拉伸至适合的大小，为平面添加如草地、路面、安全区域、天空等贴图，为模型建立3D效果。
4）添加人物模型并编写疏散程序。将人物模型导入Unity3D中，调整至合适位置。利用Unity3D中自带的naV功能扫描模型路径，即将能够行走的路劲与墙或障碍物等不能通过的物体进行识别，为人物模拟模型道路的计算提供依据。然后，利用playmaker为人物模拟模型添加状态机。运用naV功能并指定“安全区域”为疏散目标，最终实现疏散功能。最后将设置好的人物模拟模型进行复制，布置在需要的位置。
5）运行模型并检查。在设置过程中需要重复运行以检查程序、模型等是否完善，并不断修改，直至达到满意效果。
6）生成运行程序。模型完善后，可以将模型到处生成运行程序，如windows、mac、android、ioS平台应用等。方便模型程序的携带与传播。
2与Simulex的对比分析
Simulex软件是一种用计算机来模拟人员从一些空间较大或者建筑结构比较复杂的场所逃生的软件。该软件允许用户通过许多的CaD设计建筑平面图（各平面图由楼梯连接）自行创建一些原型建筑。为了验证本文所构建的模型的真实性，对于同样的建筑模型和疏散情况，利用Simulex软件计算获得疏散数据（见表1）进行对比分析。
表1所建模型与Simulex软件疏散时间对比
由于Simulex与Unity3D在模拟建筑设计与人员布置上均一样，疏散时间虽有1秒左右的差距，但根据火灾最佳疏散时间为90秒，计算结果均在安全疏散时间范围内，所以可以得出本文基于Unity3D的高校人员疏散模型是一次有效的模拟。
从上表可以看出在疏散时间上两种模拟结果存在差异，其原因分析如下：
1）人员设置不同。本文中人员设计为高1.69m，宽0.45m，厚0.18m的长方体模型。而Simulex中人员的宽度为0.32m。
2）楼梯设置不同。由于Simulex与本文中模型制作方式、系统原理不同，导致在楼梯在两个系统中设置不同。在本文中模型中为U型楼梯，即在楼梯中存在一个拐点，在人员疏散时会对人员疏散造成较小的阻碍，延长疏散时间；而在Simulex中为直线型楼梯，人员在楼梯疏散过程中没有拐点的阻碍。
3）人员响应时间不同。在Simulex中应用开始时会有1秒的延迟，然后人员直接从1.2m/s的速度开始移动，即响应时间为1秒；而在本文中模型人员拥有一个1.2m/s2的加速度，1秒后速度从0加速到1.2m/s，在1秒时人员已经移动了一段距离，即响应时间小于1秒。
4）疏散时人员间距不同。疏散时的人员间距是指在疏散时人与人之间的最小距离，间距越小单位面积内的人员就越集中，疏散时所需要的时间久越少。Simulex人员的间距为0.01m；本文中模型的人员间距为1个单位，即人员的长度0.45m。
5）系统运算方式不同。Simulex的运算结果为一次运算结果，即程序只对设置好的人员疏散模拟进行一次运算并储存数据，不具有随机性，每次播放时运用相同数据，所以5次的运算结果相同，不能代表平均疏散时间；而本文中模型储存的是运算方法，每次播放时会重新进行计算，疏散结果具有随机性，所以5次运算结果不同。
3结束语
本文借助Unity3D软件，构建了一种新的高校人员疏散模型，并与Simulex人员疏散商业软件进行了对比，验证了本模型为有效的疏散模拟。因为Unity3D程序的开放性可以实现的功能众多，展示的效果逼真为于未来的人员疏散预案与人员疏散教育宣传的展示提供了参考，也人员疏散研究提供了更方便、更简单的新方法。
【参考文献】
[1]熊伟荣.对我国高校消防教育现状的调查研究[J].佳木斯教育学院学报，2011（3）：489.
[2]戴生彪.浅议高校消防隐患及工作安全对策[J].中小企业管理与科技，2010（7）：142.
[3]胡海燕，张同婷，谷雪播，等.高校消防安全现状、原因及解决方案研究――来自合肥市高校的实地调查[J].科协论坛，2010（7）：189-190.
[4]徐满.高校消防安全评价及学生的防火措施研究[J].吉林化工学院学报，2011，28（6）：40-44.
[5]林达龙，明亮，何胜方，等.基于复杂网络的高校火灾衍生灾害群特征[J].消防科学与技术，2012（2）：205-206，213.
数学建模和3d建模的区别篇10
关键词：
人脸识别；可信度；不确定性；生物识别算法；分类器
中图分类号：tp391.413文献标志码：a
0引言
人脸识别[1]已广泛应用于基于生物特征的人机交互中，如视频监控和访问控制等[2]。人脸识别方法众多，比较具代表性的有主成分分析（principalComponentanalysis，pCa）[3]、线性成分分析（LinearDiscriminantanalysis，LDa）[4]、独立主成分分析（independentComponentanalysis，iCa）[5]等，这些方法在非限制条件下均能取得不错的效果；但是，当出现光照、姿态、表情及场景等变化时，效果并不理想。
为了解决三维人脸识别中的问题，已有不少相关方法被提出。例如，文献[6]基于二维主成分分析，保留人脸部的拓扑关系，采用非负矩阵进行局部特征识别；然而，二维人脸识别容易出现光照变化和姿态变化引起的问题。文献[7]利用输入数据的测量不确定性解决识别和分类问题。该方法以概率统计为基础，系统输出为可信度，且使用准确率、错误率和弃权率改善方法性能。每个类使用一种置信度（ConfidenceLevel，CL）描述，以获取每种类别的测量不确定性。文献[8]使用计量特征和预测线性判别分析进行特征降维，通过相关性和信息强度来降低错误决策；然而，从用户角度看，可操作性大为降低。文献[9]针对人脸畸变、表情变化等不可控因素，在B样条的多级模型自由形式形变（FreeFormDeformation，FFD）基础上，利用低分辨率FFD网格进行全局配准，全局配准后，分块计算各子块的相关性，相关系数小的子块采用高分辨率FFD网格进行细配准，采用的凸集投影（projectionsontoConvexSets，poCS）重建多帧图像为高分辨率图像；然而，重建和拟合过程的误差较大，且poCS重建易产生边缘模糊问题。文献[10]提出了基于多特征3D人脸识别方法，使用三种方法从人脸图像中提取特征，即最大曲率图像、平均边缘图像、范围图像，利用权重线性组合构建融合特征；该方法可以取得不错的识别效果，然而，需要使用3D扫描仪/照相机，这是一种价格非常昂贵的数据采集工具，且需要较长的处理时间。
一般人脸识别方法的主要问题包括：源不确定（例如立体像机是“摄像机”，还是“像机”？还有“相机”的描述？是否需要统一一下？请明确。的位置不确定，像机校准过程不确定）；在3D空间提取的特征具有不确定传播特性（例如：训练阶段的影响，两幅图像不确定性）和比较阶段的分数。本文方法能够有效确定系统参数最优值（例如：像机位置、评价分数中每种特征的权重）。其主要工作如下：
1）本文将不确定性扩展为基于3D特征的人脸识别算法的不确定性，提出了用于匹配目标对象形状的统计模型算法。
2）通过使用主动外观模型（activeappearancemodel，aam）算法处理一对立体图像，从中获取2D标记点，扩展了amm的应用范围。
1生物识别方法――aam
本文分类算法流程如图1所示。首先，为了估计3D特征，使用生物识别算法[11]（aam）和三角测量处理两幅未知对象的2D图像；然后，估计数据库中每个对象的分数，通过不确定性算法进一步处理两幅图像；最后，决策过程根据估计的分数和估计的不确定性计算分类列表，该分类列表中存储了所有已经识别的对象和其对应的可信度。
1.1提取3D特征
本文使用一组立体像机采集人脸图像，然后使用aam软件[12]自动检测人脸图像中一组标志的2D坐标，利用三角测量两幅2D模板图像以获取一幅3D模板，如图2所示，将该3D模板图像与数据库中每个3D模板作比较，完成人脸识别，该过程中会获取每次比较的分数，详细过程如下。
aam算法用于自动检测图像人脸特征，提取人脸特征。其操作可以分为两个阶段：第一阶段，创建形变模型，通过分析训练图像完成，即人脸特征集合先前已手动标记的图像样本；第二阶段，在人脸图像中，使用软件自动检测相同人脸特征的位置，这些人脸图像不属于训练图像。人工手动标记图像过程在于追踪不同标志，轮廓是不同人脸图像最重要特征。本文使用58个标志将人脸划分为75有7个区域，但是后面只写了5个区域，是否写错了，请作相应调整。个区域：下巴、嘴巴、鼻子、眼睛和眉毛。
本文将人脸定义为2D点数据集，通过形状模型描述目标的形状，并将这些形状与通用参考系统对齐，使用pCa将属于同一类型图像上的形状轨迹提交给普氏分析[13]。pCa生成形状变化主成分φ式（1）～（3）中，哪些是矢量、向量或矩阵？请明确。，定义如下：
对于外观模型，该模型定义了部分对象的纹理，外观模型在均值形状上分配所有图像的像素灰度值变化。通过创建该模型，将所有训练图像转换为相同形状和维数的图像，为了避免光照变化对图像的影响，需要归一化纹理特征。接着，训练图像通过pCa生成外观模型。与形状模型相似，外观模型取决于均值外观的灰度层向量、变化主成分φg和一组灰度层参数bg，外观模型表达式如下：
g=+φgbg（3）
每个人脸特征的3D坐标使用光学测量完成估计，该过程依赖于aam检测的两幅立体图像的人脸特征。
在整个估计与决策过程中，3D特征估计非常重要，主要表现在两方面：一是3D特征估计关联3D人脸模板，进而影响与数据库模板的匹配问题；另一方面是不确定性取决于人脸特征2D坐标的不确定性，而2D坐标也与3D特征估计有关系，因此，3D特征估计都直接或间接影响最终的识别结果。
1.2数据库
本文使用117个志愿者的立体图像创建数据库，控制系统允许自动捕获用户定义的时间间隔人脸图像序列，设置为5s，本文在相同位置获取同一人的多幅图像，且允许合理范围内的变化。对每个志愿者，数据库包含5对立体图像。第一个样本用于训练aam，其他4个样本用于识别。
1.3分数估计
识别判断基于分数，分数表示用于识别的3D模板坐标与数据库中每个模板坐标的差平方和，为了将一个模板的坐标系刚体变化到其他模板坐标系，计算可旋转度。可旋转度允许补偿图像采集立体系统相关的位置和方向偏差，使用旋转度后，获取的分数不依赖于人脸的位置和方向，仅依赖于模板形状，这是因为对所有人脸区域，特征定位的可信性不是不变的，所以根据估计可重复性给不同点分配不同权重。
给定一幅将用于识别的3D模板和一组权重wk（k=1，2，…，n），其中n为模板中点的总数量，对数据库中第i个模板，其分数Si定义如下：
Si=[∑nk=1（wk（Vk，i-Vk，ref）2）]/n（4）
其中：Vk，i为第i个个体的第k个点坐标；wk为模板第k个点的权重。
为了估计58个标志中每个标志的权重，对数据库中117个人，重复采集每个人5张人脸用于计算人脸间的标准差，将估计的标准差作为权重。由于连续采集的人脸图像可能存在少量旋转，因此在计算均值位置和相对方差前，必须将人脸与其他人脸图像对齐，以便获取每个个体人脸图像上点的方差。
表1所示为数据库中所有117个人权重均值，权重没有涉及每个单幅标志，而涉及了人脸的每个区域。一般情况下，眼睛稳定性比较好，嘴巴形状变化比较大，下巴轮廓的可变性最高。由于这些区域采用标志点的形式表现，区域的权重即是组成该区域标志点的权重。为了确保采集的图像不存在阴影、光反色或运动模糊，需要控制环境条件（特征存在光照变化），此外正向位置采集人脸且焦距最佳。为了利用不确定性控制条件中的参数，图像光照、焦距和运动模糊需要量化估计，接下来将会介绍。
2不确定性估计与决策
2.1不确定性
分数us的不确定性主要依赖于人脸特征2D坐标的不确定性，人脸特征依赖于处理图像的特性。主要影响量与亮度、角度和运动模糊有关。根据文献[14]，为了量化这种不确定性，对us，本文使用一种简单模型测量每种影响因素的影响度，使用ui表示第i个影响量对分数的贡献值：
ui=fi（Δi）（5）
其中Δi为第i个影响量的值。
由于所有影响量与其他影响量无关系，分数上不确定性为：
us=∑ni=1u2i（6）
其中n表示影响量的数量。
通过操作参考图像（即包含在数据库中图像），使用人工标定图像估计不确定性，利用已有期望值产生新的特性图像，过程如下。
对数据库中每个对象、每种影响量和影响量的级别，在控制仿真环境中，首先通过对参考图像使用合适的数字滤波产生两幅新图像，然后，在该修改的图像上，使用aam算法和三角测量估计3D特征。估计与目标对象相关记录的数据分数；最后，对所有目标对象，在分数上获取统计分析模型，其不确定性估计如下：
（us）i=（u2s）i/3+（σ2s）i（7）
其中（u2s）i和（σ2s）i分别表示第i个影响量的测量分数均值和标准差。
2.1.1光照
考虑到最佳亮度，对参考图像原始图像的灰度级修改为±5，±10，±15，±20，±30，±50（使用8比特位进行编码）。不同光照下的us如图3所示，从图3中可以看出，对每种光照变化条件，不确定性几乎为常数，且该常数可以考虑为两幅图像的修改量，本文设置us为0.08。
2.1.2散焦
评价光照影响的相同过程用于评价镜头散焦的影响。同时在这种情况下，考虑3种测试条件：两幅图像、仅1个像机缺乏焦距、2个像机缺乏焦距，像机具有不同散焦级，如图4所示。使用高斯线性滤波器处理源图像，以获取处理后的图像。
本文获取的实验结果如图4所示，两幅图像缺乏焦距时的不确定性高于仅一幅图像缺乏焦距时的不确定性。此外，无论如何修改图像，实验结果几乎相同，因此，可以考虑使用两个模型：一个模型用于两幅图像均缺乏焦距；另一个模型用于仅一幅图像缺乏焦距。在这两种情况下，一种二阶多项式模型能很好拟合观察数据。
2.2决策过程
图5所示为决策过程的主要步骤如下：1）概率pj估计输入对象为数据库中第j个对象的概率；2）根据获取的概率，创建挑选可能对象的分类列表；3）计算列表中每个对象（类）的可信度摘要为可信度。
1）pj表示未知对象为数据库中第j个对象的概率（即第j个类）。考虑分数为随机变量，pj表示在给定测量值Sj时，第j个类的分数。通过概率密度函数计算概率：
pj=p（Sj=0|j）=1，j≤th∫∞jp（s-th）ds，j>th（8）在变量的说明中，应说明它俩的含义。
其中：th表示一个给定阈值，j表示条件概率的另一个条件值。
该函数可以估计数据库中所有类的概率，根据每个对象正确分类的分数，对影响量的每个值，比较观察分布和期望分布（如指数分布和正态分布等）。
2）分类列表由概率值大于第2个阈值的所有类组成。一般地，该阈值影响本文方法的敏感性和选择性；较高的阈值增加了选择性但使敏感性增大，反之亦然，因此，必须合理权衡。
3）类列表中的所有类的概率用于计算归一化因子K，定义如下：
K=∑jpj；对所有pj>tH（9）
属于列表的每种类的置信度定义为概率pj与K的比值：
CLj=pj/K（10）
3实验结果
3.1硬件设置
立体视觉系统框架由两个aVtpikeF145B（索尼2/3″1388×1038CCD逐行扫描传感器）像机组成，像机垂直对齐且位于人脸前面，像机间角度为45°，如图6所示。图像采集系统也安装有第三个像机（像机0，如图6所示），该像机能采集正脸图像，本文中仅使用像机1（Cam1）和像机2（Cam2）。
像机安装有焦距为25mm的镜头且通过火线ieee1394连接计算机和像机。采集系统允许获取近似300×400mm的视野范围，足够获取距离采集系统1000mm距离的人脸图像。对250张人脸进行了实验。校对时提出一个问题，即“对多少张人脸进行的实验”？请明确。
3.2实验结果与分析
为了评价本文方法性能，将本文方法与其他方法进行比较，us的观察均值曲线如图7所示，从图7可以看出，随着图像不确定因素的增加，曲线逐渐下降，且对于比较高的不确定性，曲线接近于0，因此很难定义一个合理的区分阈值。接下来，论证获取的阈值性能最佳。
当us=0，阈值等于观察曲线最小值（阈值tH=0.25），获取的数据集由117×45对图像组成（9种不同强度的运动模糊，24级散焦，12勒克斯光照强度）。表2所示为不确定性分布和在整个数据库上估计的us的相对频率直方图，该分布说明了本文方法很好地覆盖了期望的幅度和频率。
对于阈值tH，一种合理的实验方法是权衡敏感性和选择性，本文已经分析了实际接受率（trueacceptanceRate，taR）和错误接受率（FalseacceptanceRate，FaR）对tH的趋势和受试者的特征曲线。
3个评估标准[15]说明如下。
正确分类分类列表包含CL等于1的正确类，或分类列表有更多的对象，这些对象存在最高分数值，即如果正确类存在最小分数且值低于阈值（0.25）。
误检对象位于训练数据库但是分类列表为空，没有类的分数值低于阈值。
错误分类分类中存在许多类没有正确分类，或如果正确类没有最高CL值，错误类存在最小分数且值小于阈值（0.25）。
表3给出了3种方法的实验比较结果，值得一提，这里只比较类似的人脸识别方法，即文献[7]和文献[8]方法，它们均是不确定性的相关方法。实验结果表明本文方法可以使带有较高CL值的正确类位于分类列表顶端，能恢复几乎误检的类别，准确分类率超过97%，不确定性达到0.1；对于其他方法，甚至存在不确定性为0.01时，正确率低于80%此处是否应该为“低于”？请明确。，当存在高不确定性时，文献[7]和文献[8]的准确率低于25%。整个数据库表明本文算法性能优越，
从表3很容易看到：本文方法识别率
此处是“识别率”，而后面比较的是“正确率”，不太一致，正确率是否应该为正确检测率，也请明确。另外，这些正确率从表3中如何看出的？
回复：其实识别率是用1-漏检率，跟正确检测率不是一个关系，为了不引起歧义，我将其改为：
从表3很容易看到：本文方法的正确检测率为93%，漏检率为6%。文献[7]方法正确检测率和漏检率分别为81%和15%。文献[8]正确检测率和漏检率分别为84%和15%。因此，本文方法正确检测率提高了10%左右，漏检率提高了9%。
关于编辑的另外一个问题，这些数值怎么看出来的。可以从表3的最后一列看出。正确检测率是正确分类的数量与总数量的比例。漏检率是弃权数量与总数量的比例。而本文方法的正确分类数量是本文方法栏中的第一行和第二行。再看最后一列就是86+7.
为94%，误检率6%；文献[7]方法正确率和误检率分别为80%和20%；文献[8]方法正确率和误检率分别为85%和15%，因此，本文方法正确检测率提高了10%左右，误检率至少降低了9%。
从表3很容易看到：本文方法的正确检测率为93%，漏检率为6%。文献[7]方法正确检测率和漏检率分别为81%和15%。文献[8]正确检测率和漏检率分别为84%和15%。因此，本文方法正确检测率提高了10%左右，漏检率提高了9%。
4结语
本文提出了一种基于不确定性的3D人脸识别方法，其中，测量过程中的不确定性用于估计输出结果的可信度，将分类系统的输出与每个输入对象的可信度相关联。实验结果表明，提出的方法在正确率、错误决策率和漏检率此处的提法，与前面的表述不太一致？是否需要统一？请明确。另外，描述方法的优势存在表达问题，即“正确率”应该是越大越好，而“错误决策率和漏检率”应该越小越好吧？不应该越大吧？即不应该高于类似算法吧？请明确。方面明显高于类似方法。
提出的方法正确检测率明显高于类似方法，且漏检率更低。
从用户角度看，不确定性的极限值可以作为提高识别决策准确性的改进方向，这也是未来研究的重点。
参考文献：
[1]
RaJUaS，UDaYaSHanKaRaV.Biometricpersonauthentication：areview[C]//proceedingsofthe2014internationalConferenceonContemporaryComputingandinformatics.piscataway，nJ：ieee，2014：575-580.
[2]
邓剑勋，熊忠阳，曾代敏.基于emD的融合特征快速多示例人脸识别算法[J].四川大学学报（工程科学版），2012，44（2）：99-104.（DenGJX，XionGZY，ZenGDm.FacerecognitionbasedonimprovedfastemDmiLframeworkandinformationfusion[J].JournalofSichuanUniversity（engineeringScienceedition），2012，44（2）：99-104.）
[3]
张祥德，张大为，唐青松，等.仿生算法与主成分分析相融合的人脸识别方法[J].东北大学学报：自然科学版，2009，30（7）：972-975.（ZHanGXD，ZHanGDw，tanGQS，etal.Facerecognitionalgorithmintegratingbionicalgorithmwithprincipalcomponentanalysis[J].JournalofnortheasternUniversity（naturalScience），2009，30（7）：972-975.）
[4]
曹洁，吴迪，李伟.基于鉴别能力分析和LDaLpp算法的人脸识别[J].吉林大学学报（工学版），2012，42（6）：1527-1531.（CaoJ，wUD，Liw.FacerecognitionbasedondiscriminationpoweranalysisandLDaLppalgorithm[J].JournalofJilinUniversity（engineeringandtechnologyedition），2012，42（6）：1527-1531.）
[5]
柴智，刘正光.应用复小波和独立成分分析的人脸识别[J].计算机应用，2010，30（7）：1863-1866.（CHaiZ，LiUZG.Facerecognitionusingcomplexwaveletandindependentcomponentanalysis[J].JournalofComputerapplications，2010，30（7）：1863-1866.）
[6]
严慧，金忠，杨静宇.非负二维主成分分析及在人脸识别中的应用[J].模式识别与人工智能，2009，22（6）：809-814.（YanH，JinZ，YanGJY.nonnegativetwodimensionalprincipalcomponentanalysisanditsapplicationtofacerecognition[J].patternRecognitionandartificialintelligence，2009，22（6）：809-814.）
[7]
ZHanGD，wanGQG，YUL，etal.Fuzzymodelbasedfaultdetectionforaclassofnonlinearsystemswithnetworkedmeasurements[J].ieeetransactionsoninstrumentation&measurement，2013，62（12）：3148-3159.
[8]
BettaG，CapRiGLioneD，CoRVinom，etal.Facebasedrecognitionalgorithms：afirststeptowardametrologicalcharacterization[J].ieeetransactionsoninstrumentation&measurement，2013，62（5）：1008-1016.
[9]
孔英会，张少明.多级FFD配准视频人脸超分辨率重建[J].光电工程，2012，39（10）：46-53.（KonGYH，ZHanGSm.VideoFacesuperresolutionreconstructionbasedonmultilevelFFDregistration[J].optoelectronicengineering，2012，39（10）：46-53.）
[10]
wiJaYaiGpS，UCHimURaK，KoUtaKiG.multiposefacerecognitionusingfusionofscaleinvariantfeatures[C]//proceedingsofthe20112ndinternationalCongressonComputerapplicationsandComputationalScience.Berlin：Springer，2012：207-213.
[11]
张淑军，王高峰，石峰.基于aam提取几何特征的人脸识别算法[J].系统仿真学报，2013，25（10）：126-131.（ZHanGSJ，wanGGF，SHiF.Facerecognitionalgorithmbasedongeometriccharacteristicsextractedbyaam[J].JournalofSystemSimulation，2013，25（10）：126-131.）
[12]
ZHoUYH，ZHenGDw，LiaoXH.waveletanalysisofinterannualLoD，aam，andenSo：1997―98elnioand1998―99Laniasignals[J].JournalofGeodesy，2001，75（2/3）：164-168.
[13]
李姗姗.基于pCa的实时人脸识别系统的设计与实现[D].北京：北京邮电大学，2012.（LiSS.DesignandimplementationofrealtimefacerecognitionsystembasedonpCa[D].Beijing：BeijingUniversityofpostsandtelecommunications，2012.）
[14]
JeSpeRK.theGuidetoexpressionofuncertaintyinmeasurementapproachforestimatinguncertainty：anappraisal[J].ClinicalChemistry，2003，49（11）：1822-1829.