本文關(guān)鍵詞：基于PSO-SVR的渲染時(shí)間預(yù)估研究

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【摘要】：渲染是指用三維軟件,(例如Maya、3ds Max等),將用嚴(yán)格定義的語言或者數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對(duì)三維物體的描述形成的包含幾何、視點(diǎn)、紋理和照明信息的模型生成數(shù)字圖像或者位圖圖像的過程。渲染時(shí)間指的是渲染過程總共花費(fèi)的時(shí)間,渲染時(shí)間的長(zhǎng)短與很多因素有關(guān),如幾何復(fù)雜度、分辨率、材質(zhì)等等。目前,很多渲染公司在分配渲染任務(wù)時(shí)是根據(jù)先來先服務(wù)的原則對(duì)集群的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行調(diào)度,這種方式有時(shí)會(huì)造成集群資源的浪費(fèi),因此如何制定一個(gè)合理高效的集群調(diào)度策略是目前渲染公司迫切需要解決的問題。針對(duì)上述問題,本文通過對(duì)使用V-Ray渲染器的渲染系統(tǒng)進(jìn)行深入分析,提取出影響渲染時(shí)間的參數(shù),并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法,研究了一種基于粒子群優(yōu)化支持向量回歸機(jī)(PSO-SVR)的渲染時(shí)間預(yù)估方法。根據(jù)得到的渲染時(shí)間制定合理的集群調(diào)度策略,這樣可以有效的利用資源,提高渲染效率,同時(shí)還能為設(shè)置渲染價(jià)格提供一種參考依據(jù)。本文的主要工作如下:1、詳細(xì)分析了渲染步驟和具體實(shí)現(xiàn)流程,從分辨率、幾何復(fù)雜度、材質(zhì)、燈光等方面對(duì)使用V-Ray渲染器的渲染系統(tǒng)進(jìn)行研究,通過實(shí)驗(yàn)提取出分辨率,幾何面數(shù),材質(zhì)數(shù)量,折/反次數(shù),燈光細(xì)分,燈光數(shù)量,適應(yīng)數(shù)量,噪波閥值,全局細(xì)分倍增,發(fā)光貼圖預(yù)設(shè),半球細(xì)分,最大細(xì)分,最小細(xì)分十三個(gè)影響渲染時(shí)間的因素,為本文研究的方法提供了樣本參數(shù),2、深入研究了支持向量回歸機(jī)的理論基礎(chǔ),由于支持向量回歸機(jī)的訓(xùn)練參數(shù)對(duì)其預(yù)測(cè)性能影響較大,為了獲取性能比較好的支持向量回歸機(jī),則需要得到較優(yōu)的參數(shù)組合。因此,本文引入一種先進(jìn)的粒子群算法,通過使用粒子群算法的隨機(jī)搜索策略優(yōu)化支持向量回歸機(jī)的核參數(shù)、懲罰因子和不敏感損失函數(shù),以此構(gòu)建了基于PSO-SVR的渲染時(shí)間預(yù)估模型。3、通過具體實(shí)例,對(duì)基于PSO-SVR的渲染時(shí)間預(yù)估模型的實(shí)際應(yīng)用效果進(jìn)行驗(yàn)證,并將該優(yōu)化模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、逐步回歸建立的時(shí)間預(yù)估模型進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果表明,在渲染時(shí)間預(yù)估中,PSO-SVR比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和逐步回歸預(yù)測(cè)精度高,泛化能力強(qiáng)。
【關(guān)鍵詞】：支持向量回歸機(jī) 粒子群優(yōu)化算法 渲染 渲染時(shí)間預(yù)估
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 緒論12-18
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容15-16
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)16-18
• 第2章 相關(guān)知識(shí)介紹18-26
• 2.1 渲染的基本原理和步驟18-19
• 2.1.1 渲染的基本原理18
• 2.1.2 渲染的基本步驟18-19
• 2.2 關(guān)于V-Ray渲染器19-25
• 2.2.1 V-Ray渲染器概述19-20
• 2.2.2 V-Ray渲染器優(yōu)勢(shì)20-21
• 2.2.3 光線跟蹤算法21-25
• 2.3 集群技術(shù)的介紹25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第3章 影響渲染時(shí)間的特征參數(shù)提取26-40
• 3.1 常用的三維建模軟件的介紹26-28
• 3.1.1 Maya26
• 3.1.2 SoftImage3D26-27
• 3.1.3 3ds Max27-28
• 3.2 特征參數(shù)提取28-38
• 3.2.1 分辨率29-30
• 3.2.2 幾何面數(shù)30
• 3.2.3 V-Ray材質(zhì)30-31
• 3.2.4 V-Ray燈光31-33
• 3.2.5 DMC采樣器33-35
• 3.2.6 全局光引擎35-36
• 3.2.7 圖像采樣器36-38
• 3.3 本章小結(jié)38-40
• 第4章 基于PSO-SVR的渲染時(shí)間預(yù)估模型的建立40-58
• 4.1 支持向量機(jī)理論介紹40-50
• 4.1.1 支持向量機(jī)的理論基礎(chǔ)40-43
• 4.1.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)40-41
• 4.1.1.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論41-43
• 4.1.2 支持向量機(jī)的基本概念43-44
• 4.1.3 支持向量分類機(jī)44-48
• 4.1.4 支持向量回歸機(jī)48-49
• 4.1.5 核函數(shù)49-50
• 4.2 粒子群算法理論介紹50-52
• 4.2.1 粒子群算法基本原理50-51
• 4.2.2 粒子群算法的數(shù)學(xué)描述51-52
• 4.3 PSO-SVR的算法設(shè)計(jì)52-56
• 4.3.1 PSO-SVR算法的基本思路52-54
• 4.3.2 PSO-SVR算法實(shí)現(xiàn)步驟54-56
• 4.4 本章小結(jié)56-58
• 第5章 基于PSO-SVR的渲染時(shí)間預(yù)估模型的實(shí)現(xiàn)58-68
• 5.1 支持向量機(jī)工具箱介紹58-60
• 5.1.1 Matlab軟件介紹58-59
• 5.1.2 Libsvm工具箱在Matlab中的安裝過程59-60
• 5.2 樣本數(shù)據(jù)的采集及預(yù)處理60-62
• 5.2.1 樣本數(shù)據(jù)采集60-61
• 5.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理61-62
• 5.3 粒子群優(yōu)化支持向量回歸機(jī)參數(shù)62
• 5.4 PSO-SVR渲染時(shí)間預(yù)估模型的實(shí)現(xiàn)過程62-64
• 5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與對(duì)比分析64-67
• 5.6 本章小結(jié)67-68
• 結(jié)論68-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文74-76
• 致謝76

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本文編號(hào)：1044041