A new approach to shoe last customization.

by Leng Jing.Thesis (M.Phil.)--Chinese University of Hong Kong, 2006.Includes bibliographical references (leaves 74-79).Abstracts in English and Chinese.ABSTRACT --- p.i摘要 --- p.iiiACKNOWLEDGEMENTS --- p.vTABLE OF CONTENTS --- p.viLIST OF FIGURES --- p.viiiChapter CHAPTER ONE --- INTRODUCTION --- p.1Chapter 1.1 --- Motivation --- p.1Chapter 1.2 --- Project Background --- p.4Chapter 1.3 --- Organization of the Thesis --- p.7Chapter CHAPTER TWO --- LITERATURE SURVEY --- p.8Chapter 2.1 --- History of Shoe Last Making --- p.8Chapter 2.2 --- Review of the Shoe Last Design Approach --- p.11Chapter CHAPTER THREE --- CUSTOM SHOE LAST DESIGN SYSTEM --- p.15Chapter 3.1 --- System Overview --- p.15Chapter 3.2 --- The Scanned Data and Data Alignment --- p.17Chapter 3.3 --- The Computation of Distance Map --- p.21Chapter 3.4 --- The Modification of Distance Map --- p.24Chapter 3.5 --- The Deformation --- p.30Chapter CHAPTER FOUR --- INTERACTIVE LOCAL DEFORMATIONS --- p.35Chapter 4.1 --- Local Deformations --- p.37Chapter 4.2 --- Adaptive Deformation --- p.39Chapter CHAPTER FIVE --- SYSTEM IMPLEMENTATION --- p.43Chapter 5.1 --- Add in Application to SolidWorks® --- p.43Chapter 5.2 --- The Matlab® Implementation --- p.52Chapter CHAPTER SIX --- CONCLUSIONS AND DISCUSSIONS --- p.56Chapter 6.1 --- Summary and Conclusions --- p.56Chapter 6.2 --- Recommendations for Future Research --- p.57APPENDEX A --- p.59SHOE SIZE CONVERTER --- p.59APPENDEX B --- p.60SOURCE CODE OF SHOE LAST CUSTOMIZATION SYSTEM --- p.60BIBLIOGRAPHY --- p.7

Level set active contours on unstructured point cloud

We present a novel level set representation and front propagation scheme for active contours where the analysis/evolution domain is sampled by unstructured point cloud. These sampling points are adoptively distributed according to both local data and level set geometry, hence allow extremely convenient enhancement/reduction of local front precision by simply putting more/fewer points on the computation domain without grid refinement (as the cases in finite difference schemes) or remeshing (typical in finite element methods). The front evolution process is then conducted on the point-sampled domain, without the use of computational grid or mesh, through the precise but relatively expensive moving least squares (MLS) approximation of the continuous domain, or the faster yet coarser generalized finite difference (GFD) representation and calculations. Because of the adaptive nature of the sampling point density, our strategy performs fast marching and level set local refinement concurrently. We have evaluated the performance of the method in image segmentation and shape recovery applications using real and synthetic data. © 2005 IEEE

Analyse de la reconstruction 3D par stéréo multivue dans l'optique des défis de l'appariement

Le sujet de la reconstruction 3D par stéréo multivue a été tant étudié, tellement de méthodes ont été développées qu'il n'est pas toujours facile de s'y retrouver. Qu'est-ce qui fait qu'un algorithme est plus efficace qu'un autre? Pour répondre à cette question, il faut être en mesure de reconnaître les caractéristiques fondamentalement intéressantes d'un algorithme. Dans le but d'acquérir ce savoir, nous allons décortiquer les différentes étapes de la reconstruction d'un objet, en partant par la base de la stéréo: l'appariement. Trouver des positions dans différentes images qui correspondent au même point de la surface comprend plusieurs défis: la visibilité (quel point est vu dans quelle image?), l'ambiguïté (quel ensemble de pixels correspond à un point de la surface?), la variation d'apparence angulaire (la couleur d'un point de la surface peut changer selon le point de vue) et la discrétisation de l'apparence (une image est un échantillonnage de l'apparence d'une partie de la surface). Apparier implique de pouvoir évaluer que la variation de couleur angulaire d'un point est cohérente avec le modèle de réflectance de l'objet. Pour évaluer la photo-cohérence, un critère de comparaison, des contraintes sur la surface et une façon d'emmagasiner les données sont nécessaires. Compte tenu des problèmes d'appariement, la photo-cohérence n'est pas suffisante pour trouver la surface. Pour trouver les meilleurs appariements, les algorithmes de reconstruction intègrent donc les façons d'évaluer la photo-cohérence aux autres hypothèses sur la surface (ex: lisse, cohérente aux silhouettes)