We present a new approach to detecting projective equivalences and symmetries of rational parametric 3D curves. To detect projective equivalences, we first derive two projective differential invariants that are also invariant with respect to the change of parameters called M\"obius transformations. Given two rational curves, we form a system consists of two homogeneous polynomials in four variables using the projective differential invariants. The solution of the system yields the M\"obius transformations, each of which corresponds to a projective equivalence. If the input curves are the same, then our method detects the projective symmetries of the input curve. Our method is substantially faster than methods addressing a similar problem and provides solutions even for the curves with degree up to 24 and coefficients up to 78 digits.


翻译:我们提出一种新的方法来检测合理参数3D曲线的预测等值和对称性。 为了检测预测等值, 我们首先得出两个预测差异, 这些差异与称为 M\'obius 的参数变化有关。 鉴于两个理性曲线, 我们形成一个系统, 由四个变量中的两个同质多元值组成, 使用预测差异值。 这个系统的解决方案产生 M\'obius 的变异, 每一个变异都与预测等值相对应。 如果输入曲线相同, 那么我们的方法将检测输入曲线的预测对称性。 我们的方法比解决类似问题的方法要快得多, 并且提供了解决方案, 甚至对于达到24度的曲线和达到78位数的系数。

0
下载
关闭预览

相关内容

3D是英文“Three Dimensions”的简称,中文是指三维、三个维度、三个坐标,即有长、有宽、有高,换句话说,就是立体的,是相对于只有长和宽的平面(2D)而言。
【2020新书】C++20 特性 第二版,A Problem-Solution Approach
专知会员服务
58+阅读 · 2020年4月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
目标检测中的Consistent Optimization
极市平台
6+阅读 · 2019年4月23日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
从群等变卷积网络到球面卷积网络
极市平台
5+阅读 · 2019年1月25日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code
统计学习与视觉计算组
6+阅读 · 2018年3月30日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月14日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月13日
Scale-Aware Trident Networks for Object Detection
Arxiv
4+阅读 · 2019年1月7日
VIP会员
相关VIP内容
【2020新书】C++20 特性 第二版,A Problem-Solution Approach
专知会员服务
58+阅读 · 2020年4月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
目标检测中的Consistent Optimization
极市平台
6+阅读 · 2019年4月23日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
从群等变卷积网络到球面卷积网络
极市平台
5+阅读 · 2019年1月25日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code
统计学习与视觉计算组
6+阅读 · 2018年3月30日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员