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Surface-reconstructing growing neural gas: A method for online construction of textured triangle meshes

机译:重建表面生长的神经气体:在线构造带纹理的三角形网格的方法

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摘要

In this paper we propose surface-reconstructing growing neural gas (SGNG), a learning based artificial neural network that iteratively constructs a triangle mesh from a set of sample points lying on an object's surface. From these input points SGNG automatically approximates the shape and the topology of the original surface. It furthermore assigns suitable textures to the triangles if images of the surface are available that are registered to the points.
机译:在本文中,我们提出了表面重建生长神经气体(SGNG),这是一种基于学习的人工神经网络,它可以根据位于对象表面的一组采样点来迭代构造三角形网格。 SGNG从这些输入点自动估计原始曲面的形状和拓扑。如果表面的图像已注册到这些点,则它还会为三角形分配合适的纹理。

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