色々とバグを取った。 フィッティングはそれなりに機能しているようだがまだ変だ。 本来は形状の特徴（鋭角なコーナーやエッジ）を再現できるという点がこのアルゴリズムの魅力なのだがどうだろ、、、この結果は。 と思ったが翌々考えてみると可視化がダメな…

全然だめ。

細かい事はやっていないが最小二乗法によるフィッティングルーチンが出来たので簡単なテスト。こういうときに可視化に関するツールを持っているとかなり楽だ。 幸い、こういった部品の大抵のものは随分蓄積できているので計算してデバックするのに非常に助…

関数の形は最初から決まっているのでフィッティングには最小二乗法が使える。という所は前回の時点で概ね方針が決まっていたので特異値分解を使って係数を決定する事になる。 さて、技術計算では連立方程式を解くようなケースが頻繁に現れる。ちょっと考える…

点群をOctreeセルに分割して大規模な点群が小規模な点群に分類されたわけだが曲面の特徴形状を推定してそれぞれに適合するローカル形状陰関数を指定するためにそれぞれのk番目のセルにある点群に対してセルの法線ベクトルを次式で定義する。 k番目のセルにあ…

ローカル形状陰関数へのフィッティングに使用される参照点はサポート半径内の点で サポート半径内の離散点数がNmin（論文では１５に設定されている） に満たない場合 サポート半径を繰り返し拡大させる。（論文ではλ=０．１に設定されている） フィッティン…

前回の続き。 そして全体を表す陰関数をMPU法では以下のように定義される。 だが定義域の基準点によって見た目が異なるのでその点が不明だったが、次の論文によれば （http://www.eccm2010.org/complet/fullpaper_1679.pdf） と設定できるようだ。この点は実…

大学入試のカンニングで大騒ぎがあった。 大騒ぎになったのはそのカンニングの方法だろう。 試験中に、しかもかなりの短時間で複数の質問という形で入試問題が投稿され、その回答が解答として悪用された（疑い）があった。 この事件、試験中にネット投稿がそ…

MPU法のアルゴリズムの概要として概ね全体像は次のようなアルゴリズムらしい所までを把握した。３D空間の領域Ω内の離散点群とその各点における法線ベクトルのセットが入力になる。 そして3D空間内においてOctreeで区画を生成して細分化された各区画内でフィ…