現(xiàn)有的網(wǎng)格簡(jiǎn)化算法通常要求人為給定模型整體簡(jiǎn)化率或者設(shè)置幾何、顏色、紋理等屬性的約束，如何合理地設(shè)置這些閾值對(duì)沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)的用戶來(lái)說(shuō)比較困難。文中結(jié)合監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，構(gòu)建一個(gè)多層感知機(jī)模型來(lái)實(shí)現(xiàn)局部區(qū)域自適應(yīng)簡(jiǎn)化率的預(yù)測(cè)。該感知機(jī)模型能根據(jù)網(wǎng)格模型不同區(qū)域的局部幾何特性，提取出相應(yīng)的特征，并根據(jù)這些特征進(jìn)行分類。不同的分類對(duì)應(yīng)著不同的簡(jiǎn)化率，從而在簡(jiǎn)化網(wǎng)格時(shí)根據(jù)分類對(duì)不同區(qū)域設(shè)置不同的法線偏差閾值，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)簡(jiǎn)化率的網(wǎng)格簡(jiǎn)化算法。為證眀該算法的效果，實(shí)驗(yàn)中選擇不同種類和復(fù)雜程度的三維網(wǎng)格模型進(jìn)行了簡(jiǎn)化，并與基于QEM能量函數(shù)的簡(jiǎn)化算法進(jìn)行了整體簡(jiǎn)化率和簡(jiǎn)化后的視覺(jué)效果的實(shí)驗(yàn)對(duì)比，結(jié)果表明，相對(duì)于傳統(tǒng)整體簡(jiǎn)化算法，這種基于局部區(qū)域特征設(shè)置自適應(yīng)簡(jiǎn)化終止條件閾值的簡(jiǎn)化算法，能有效地根據(jù)幾何特性對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行自適應(yīng)簡(jiǎn)化，在保持模型細(xì)節(jié)的同時(shí)，提高了網(wǎng)格的整體簡(jiǎn)化率。