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現有的網格簡化算法通常要求人為給定模型整體簡化率或者設置幾何、顏色、紋理等屬性的約束，如何合理地設置這些閾值對沒有經驗的用戶來說比較困難。文中結合監督學習的方法，構建一個多層感知機模型來實現局部區域自適應簡化率的預測。該感知機模型能根據網格模型不同區域的局部幾何特性，提取出相應的特征，并根據這些特征進行分類。不同的分類對應著不同的簡化率，從而在簡化網格時根據分類對不同區域設置不同的法線偏差閾值，實現自適應簡化率的網格簡化算法。為證眀該算法的效果，實驗中選擇不同種類和復雜程度的三維網格模型進行了簡化，并與基于QEM能量函數的簡化算法進行了整體簡化率和簡化后的視覺效果的實驗對比，結果表明，相對于傳統整體簡化算法，這種基于局部區域特征設置自適應簡化終止條件閾值的簡化算法，能有效地根據幾何特性對網格進行自適應簡化，在保持模型細節的同時，提高了網格的整體簡化率。
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