4.3.3 최대확산의 방향으로부터의 경계 구

AABB를 사용한 떨어져 있는 쌍점을 찾는 대신에, 이전 절에서처럼 제안된 해결법은 최대 확산의 방향을 찾기 위한 통계적 방법을 사용한 점 그림자를 분석하는 것이다. 주어진 방향에서 구의 시작부분에서 중심점과 반지름을 찾아내기위해 축에 투사를 할때 두점은 최대한 멀어진다. 4.8절에서 같은 점에서의 그림자에서의 두개의 다른 축의 확산의 차이를 가리킨다. 데이타값의 설정의 의미는 값의 경향의 측정이고, 변화는 그들의 확산의 측정이거나 확산이다. u와 변수 ∂^2의 의미는 u=(1/n)*∑[i=1~n](xi) 이다. ∂^2=(1/n)(∑[i=1~n](xi^2)-u^2이다. 변수의 제곱근은 ㅍ준편차로 알려졌다. 단일의 축에서 값의 확산은 변수는 다음 값으로부터 제곱편차의 평균으로 계산된다.void Covari..

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• · 2015. 11. 26.
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4.3.2 경계 구 계산

경계구의 첫번째 간단한 검사는 AABB의 모든점을 통해 할수 있다. AABB의 중점은 구의 중심점으로 선택되고 반지름은 중심점에서 가장 먼거리로 결정된다. 참고로 AABB 중점 대신 기하적 중심을 사용하는 것은 아주 안좋은 경게구를 만들 수 있다. 빠른 방법임에도 불구하고, 정확성은 시각적 방법보다 안좋다. 간단한 경계구의 계산의 대안으로는 [Ritter90]이 있다. 이 알고리즘은 대부분의 경계구의 좋은 시작점을 찾으려고 시도하고, 모든점을 경계하는 것보다 좀더 개선된다. 이 알고리즘의 진척은 2가지 길이 있다. 첫번째 길은 6개의 극점의 좌표축을 찾는것이다. 6개점 바깥에는, 점쌍의 가장 먼곳이 선택된다. 구의 중심은 이 두점의 중점에 선택되며, 반지름은 그들의 반으로 설정된다.void MostSep..

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