三维空间面对象相邻关系判断算法CRAR与CRAR-DF

"三维空间中面对象相邻关系的判断算法 (2011年) - 孙晓明，吉根林 - 南京师范大学计算机科学与技术学院，江苏省信息安全保密技术工程研究中心" 这篇论文《三维空间中面对象相邻关系的判断算法》由孙晓明和吉根林共同撰写，发表于2011年。研究主要集中在三维空间中的拓扑分析，特别是对面对象之间相邻关系的精确和高效判断。 在三维空间中，理解和处理物体之间的相邻关系对于许多领域至关重要，如计算机图形学、地理信息系统、CAD建模等。论文提出了两种算法：CRAR（可能是"Region Adjacency Recognition"的缩写）和CRAR-DF。CRAR算法是基础方法，用于计算空间中的面对象与其他空间对象之间的距离。如果这些距离小于预设的阈值，就认为两个面对象相邻。 CRAR-DF算法则在CRAR的基础上进行了优化，它利用了距离函数来实现相邻关系的快速判断。这种方法可以显著提高效率，对于处理大规模或复杂的三维数据集尤其有用。实验结果显示，CRAR和CRAR-DF都能够准确判断面对象的相邻关系，而CRAR-DF在性能上更胜一筹。 关键词包括“三维拓扑分析”，强调了算法在处理三维空间的几何和拓扑结构时的重要性；“相邻关系”是研究的核心，指相邻的面对象如何相互连接；“面对象”是算法操作的基本单元，可能代表三维空间中的平面或曲面。 这篇论文的发表对当时的工程技术领域，尤其是涉及三维空间分析和处理的部分，提供了新的理论和技术支持。通过这种邻接关系的判断算法，研究人员和开发者能够更有效地处理和分析三维数据，这对于构建精确的三维模型、进行空间数据的查询和分析等应用有着深远的影响。