基于智能手机的三维模型重建方法研究
三维模型质量分析的实践方法研究
三维模型质量分析的实践方法研究三维模型质量分析的实践方法研究三维模型质量分析是在三维模型设计和开发过程中对其质量进行评估和改进的重要步骤。
以下是一个基于实践方法的三维模型质量分析的步骤解析。
第一步：定义质量指标在开始分析前，需要明确定义三维模型的质量指标。
这些指标可以包括几何精度、模型结构、模型拓扑、纹理质量等方面。
根据具体应用需求和用户期望，选择适当的质量指标进行分析。
第二步：收集数据收集三维模型的数据是质量分析的关键步骤。
可以通过模型导入软件或者三维扫描设备来获取模型数据。
确保数据的准确性和完整性，以便后续的分析工作。
第三步：数据清洗和预处理在进行实际分析之前，需要对收集到的数据进行清洗和预处理。
这包括去除异常点、修复模型表面的缺陷、解决模型中的重叠部分等。
通过数据清洗和预处理，可以提高模型的准确性和可靠性。
第四步：指标计算和分析根据定义的质量指标，对清洗和预处理后的数据进行计算和分析。
可以使用软件工具或自定义的算法来计算指标。
这些指标可以帮助评估模型的几何精度、拓扑结构等方面的质量。
第五步：结果评估和改进根据分析结果，评估模型的质量是否满足需求，并确定需要改进的方面。
如果模型存在质量问题，可以采取相应的措施进行改进，例如重新建模、优化拓扑结构等。
在改进后，需要再次进行数据收集和质量分析，以确保模型质量的提升。
第六步：文档和报告在完成质量分析后，需要将结果进行文档化和报告。
这有助于记录分析的过程和结果，并为后续的模型开发和使用提供参考。
报告可以包括模型的质量指标、分析结果、改进措施等内容。
综上所述，三维模型质量分析是一个多步骤的过程，需要定义质量指标、收集数据、清洗预处理、计算分析、评估改进，并最终完成文档和报告。
通过这个实践方法，可以有效提高三维模型的质量，满足用户的需求和期望。
基于PCL技术的三维点云重建方法研究
基于PCL技术的三维点云重建方法研究三维点云重建是计算机视觉和图形学领域的一个重要研究方向。
随着激光扫描及三维传感器技术的发展和成熟，获取和重建三维点云数据已经成为现实。
PCL（Point Cloud Library）是一个开源的用于处理三维点云数据的通用库，提供了一系列用于点云处理和分析的算法和工具。
本文通过介绍基于PCL技术的三维点云重建方法的研究，希望能够使读者更好地了解这一领域的最新进展和挑战。
一、引言三维点云重建是将一系列离散的三维点云数据转换成连续的三维模型或场景的过程。
这一过程通常包括点云的预处理、特征提取、点云配准和重建等步骤。
PCL是一个功能强大且灵活的工具库，为研究人员和工程师提供了丰富的算法和工具，方便他们进行点云数据处理和重建的研究工作。
二、点云预处理点云预处理是将原始的三维点云数据进行去噪、滤波和采样等操作，以提高点云数据的质量和准确性。
PCL中提供了多种预处理算法，如去除离群点的Statistical Outlier Removal、滤波算法（如Moving Least Squares Filter和Voxel Grid Filter）以及采样算法（如Uniform Sampling和Random Sampling）等。
这些算法可以根据具体任务的需求，对点云数据进行有效的优化和处理。
三、特征提取特征提取是将点云数据中的特定特征（如表面法线、边缘、平面等）提取出来，以进行后续的配准和重建等操作。
PCL中的特征提取算法包括了表面法线估计（如Normal Estimation）、边缘检测（如Boundary Estimation）以及关键点提取（如Harris Keypoint和SIFT Keypoint）等。
这些算法可以根据点云数据的几何和拓扑特征，提取出符合需求的关键信息。
四、点云配准点云配准是将多个局部的点云数据对齐到一个全局坐标系中的过程。
在PCL中，提供了多种点云配准算法，包括基于特征的配准（如Point-to-Plane ICP和Fast Global Registration）和基于体素的配准（如NDT（Normal Distributions Transform））等。
图形学中的三维模型渲染技术
图形学中的三维模型渲染技术数字化时代，三维模型的应用越来越广泛。
如果想要在虚拟空间中重建一个真实的物体或场景，不可避免地需要通过三维建模技术来进行处理，但是三维建模之后的模型却仍然是一个无生命的物体，而如何让其更真实地呈现在视觉上，进而产生跨足现实和虚拟的奇妙体验呢？这个问题涉及到图形学（Graphics）很深的领域，而三维模型渲染技术便是图形学中的重要分支之一。
本文将以三维模型渲染技术为切入点，深入探讨渲染的背景、分类、算法和优化等方面。
一、背景三维图形渲染正是计算机图形领域中的最富挑战性和热门的研究领域，特别是在虚拟现实、游戏等领域的应用非常广泛。
渲染技术的基本任务是将3D场景中的物体用2D的方式展现出来。
自1990年代后期以来，计算机的运算性能、图形硬件和图形算法都得到了很大进展，开发者们得以采用飞快的现代计算机处理更为复杂的3D场景，开发更具交互性和感染力的游戏和虚拟现实应用。
大量的研究工作也被投入到了三维渲染领域，许多优秀的三维渲染算法和引擎被开发出来，并广泛应用于游戏、电影、动画等等领域。
二、分类三维模型渲染技术的基本分类主要包括离线渲染和实时渲染两类。
- 离线渲染方法为了得到更为逼真的图像，通常使用离线渲染方法，目的是真正摆脱实时硬件的限制，采用计算密集型的算法，在数据采集完成之后，利用计算机大量的时间来完成最优化的渲染工作。
三维场景需要先行建模，并将其储存到计算机内部。
随后需要进一步定义光线位置和各种照明条件等环境参数，才能在渲染引擎死缓存入正确的渲染流程。
- 实时渲染方法区别于离线渲染相对不需要高性能的实时渲染，是通过一些特别的技巧和算法，在几乎没有延迟的时间里，渲染出更有趣的3D 场景和物体。
通常情况下运用实时渲染技术的核心设备是电脑或在手机、智能电视等便携式设备。
实时渲染技术能够实现复杂的纹理效果、计算照明、使用真正的物理模拟和支持挤出模型。
同时，基于着色器编程的编码必须能够利用现有的图形外部引用库。
三维物体重建的建模及纹理处理方法研究
三维物体重建的建模及纹理处理方法研究摘要：近年来，随着信息技术、数字技术和网络技术的发展，数字城市、虚拟城市等被相继提出并得到迅速发展，在城市模型的创建中三维建筑物的重建受到最多重视，三维物体重建的目的在于获取三维空间信息，建立物体的三维模型。
本文介绍了二次开发的AutoCAD的建模方法及过程，并研究了应用Photoshop 进行建筑物侧面纹理图像处理的具体做法，从而在JX－3D系统中实现建筑物的三维重建。
Abstract: In recent years, along with information technique, number technique and network technical development, number city, virtual city etc. is one after another put forward and get a quick development, the reconstruction of 3D building is subjected to the most values in establishing of model in the city, the 3D object rebuilds of the purpose lie in obtaining a 3D space information and build up the 3D model of object.This text introduced two model method and processes of AutoCADs of developments, and studied the concrete way of doing that applied Photoshop carries on the building on the side veins picture processing, carry out the 3D reconstruction of building in the D JX-3 system thus.关键词：三维重建AutoCAD建模纹理图像处理JX-3D系统Keyword: The 3D reconstruction AutoCAD model veins picture handles D JX-3 system1三维物体重建三维物体重建的目的在于建立物体的三维模型，三维模型的构建需要真三维的空间数据(包括平面位置、高程或高度数据)和真实的影像数据(包括建筑物的侧面的纹理)。
基于5G+AR技术的三维大场景定位在智能运维中的应用
基于5G+AR技术的三维大场景定位在智能运维中的应用中国移动粤港澳大湾区(广东)创新研究院有限公司摘要：随着设备智能化程度的提成，其复杂度也越来越高，造成运维工作难以开展。
运用5G+AR虚拟现实方法可以实现复杂设备的智能巡检，降低现场检修成本。
本文基于5G+AR虚拟现实方法实现的三维大场景下的物体定位技术。
该技术结合体轮廓识别和动态三维模型追踪技术，可对对象类建立信息识别库，然后获得物体的更深度信息进行处理，得到物体位置从而定位，进而支持智能设备的运维工作。
此外，本文还分析了5G+AR虚拟现实算法在智能巡点检方面的应用及价值意义，论证了5G+AR虚拟现实技术未来的发展前景。
关键词：5G+AR；增强现实；物体轮廓识别0引言目前，我国十三五信息化规划、互联网+、中国制造2025等已将虚拟现实列入文件，国家对虚拟增强产业和虚拟现实的支持力度不断加大，各级政府也在不断推动细腻现实产业发展。
相关政策由科技部、文化部、工业和信息化部、发展和改革委员会、商务部等部门发布，此外，在广州、南昌、青岛、上海、北京、深圳等城市也不断出台相关政策。
国家不断的战略引导促进了各城市对未来科技，前沿技术等相关产业的扶持[1]。
随着如今的工业设备种类很多，机械设备智能化程度也在大幅提升，随之而来的设备复杂性也越来越高，以致设备运维工作难度大，技术支持和上门服务非常依赖设备原厂。
由于工业厂区的面积通常很大，在这种复杂的三维大场景中，微信电话及二维图像难以解决复杂的现场问题，专家资源稀缺导致现场指导成本居高不下，多人协同作业也很困难，调度和检修完成的时间更长，所以会造成企业亏损，生产也会因此被耽误。
将增强现实技术应用到智能设备的厂区的三维大场景智能化巡检过程中，快速、低成本、大批量地识别出三维大场景中的目标物体，可以极大改善设备运维的效率，提高企业设备的管理效率。
1关键技术为了实现复杂设备的智能化运维，三维空间定位算法是近几年研究的热点。
基于mimics软件的三维重建技术在断层解剖实验教学中的应用
基于mimics 软件的三维重建技术在断层解剖实验教学中的应用张华1吴欣妍2张丽2董玲宏2肖如辉3（1川北医学院人体解剖学教研室，四川南充637100）（2川北医学院影像学院，四川南充637100）（3川北医学院附属医院，四川南充637007）实验教学是断层影像解剖的主要教学手段，通过操作与观察，在培养学生断面与整体相结合、标本实物与影像相结合思维模式的过程中起着重要作用[1，2]。
在传统教学中学生通常在老师的指导下进行标本和影像断面的观察和学习，部分实验标本不够清晰、某些部位不易辨认，且学生动手机会较少；对动手能力的提升有限[3，4]。
三维重建能在一定程度上改善以上教学方法的缺点。
医学影像处理软件mimics 界面友好，重建图像清晰，可用于解剖教学。
本研究拟在学生中建立科研小组，采用mimics 软件建立丘脑等结构的三维重建模型，在实践过程中提升学生的动手能力，提高学生兴趣与教学质量，作为传统的实验教学手段的有益补充。
1材料与方法1.1一般材料选取于川北医学院附属医院进行磁共振成像（MRI ）检查者或体检者中符合纳入标准的志愿者38例纳入本研究，其中男21例，女17例，平均年龄分别为（45.4±14.7）和（45.6±14.6）岁。
纳入标准：经常规体检无异常，头颅常规MR 未见异常，无任何神经系统疾病的症状和体征；无心脑血管和中枢神经系统疾病史；无长期服用能影响神经系统药物史，近1年内未服用任何能影响神经系统的药物；无吸毒，酗酒史；无家族遗传病史。
排除标准：MRI 扫描发现任何脑内病变；有神经系统疾病及家族遗传疾病；有吸毒、酗酒及依赖影响神经系统药物；所采集的图像不符合研究要求。
所有受试者签署知情同意书。
1.2实验器材与软件环境硬件系统：笔记本电脑（宏基E1-570G ，Windows1064位操作系统，中央处理器）；内存（DDR3，8G ，1333MHz ）；显卡（NVIDIA GeFore GT 740M ）；硬盘【摘要】目的探讨基于mimics 软件的三维重建技术在断层解剖实验教学中的应用。
三维动画场景文献综述范文模板例文
三维动画场景文献综述范文模板例文在本文综述中，我们对三维动画场景进行了详细的研究和文献综述。
我们主要关注了三维动画场景的设计、建模、渲染和动画效果等方面的研究。
我们选择了以下几篇相关文献进行综述，并对它们的研究方法、实验结果和创新点进行了详细的描述和分析。
1. 文献1：《基于虚拟场景的三维模型重建方法研究》这篇文献主要介绍了一种基于虚拟场景的三维模型重建方法。
作者首先对场景进行了拍摄和扫描，然后使用计算机视觉和图像处理技术对这些数据进行处理，最终生成了高质量的三维模型。
文章中提到了一些关键技术，如点云配准、表面重建和纹理映射等。
实验结果表明，该方法能够有效地重建复杂的三维场景，并获得真实感和逼真度较高的模型。
2. 文献2：《基于物理模拟的三维动画场景设计方法研究》这篇文献介绍了一种基于物理模拟的三维动画场景设计方法。
作者通过使用物理引擎和动力学模拟技术，可以模拟真实世界中的物理效应，如重力、碰撞和流体动力学等。
文中对于如何使用物理模拟来设计复杂的场景进行了详细的描述，并提供了一些实际案例和实验结果。
结果表明，该方法能够有效地改善三维动画场景的真实感和逼真度。
3. 文献3：《基于光线追踪的三维动画场景渲染方法研究》这篇文献提出了一种基于光线追踪的三维动画场景渲染方法。
作者通过模拟光线在场景中的传播和反射，可以模拟真实世界中的光照效果和阴影效果。
文中详细介绍了光线追踪算法的原理和实现方法，并给出了一些实验结果和比较分析。
实验结果表明，该方法具有较高的渲染质量和真实感，能够有效地提高三维动画场景的视觉效果。
综上所述，以上三篇文献对于三维动画场景的设计、建模、渲染和动画效果等方面进行了重要的研究。
它们提供了一些创新的方法和技术，能够有效地提高三维动画场景的真实感和逼真度。
未来的研究可以进一步探索和改进这些方法，并将其应用于实际的三维动画制作中。
立体重构技巧旋转法
立体重构技巧旋转法1.引言1.1 概述概述部分可以介绍立体重构技巧旋转法的背景和基本概念。
以下是一个示例：立体重构技巧旋转法是一种常用的图像处理技术，主要用于将二维图像转换为三维模型。
通过旋转法，我们可以利用已知的二维图像信息来还原物体的三维结构，从而实现对物体形态、尺寸和位置等特征的获取。
这项技术在计算机视觉、医学影像、工程设计和虚拟现实等领域具有广泛的应用。
立体重构技巧旋转法的基本思想是，在旋转过程中观察物体的变化，从而得到物体在三维空间中的坐标信息。
通过不同角度的观察，我们可以获取多个二维图像，在对这些图像进行处理的同时，还原物体的三维结构。
这种方法可以通过多个视图的组合来准确地还原物体的形状、轮廓和纹理等信息，从而更加真实地呈现给用户。
在立体重构技巧的应用中，旋转法是其中一种常见的实现方式。
通过将物体放置在旋转平台上，我们可以将物体旋转到不同的角度，再通过相机等设备进行拍摄和记录。
通过对这些图像进行处理和分析，我们可以推断出物体在三维空间中的位置、形状和尺寸等重要信息。
这种技术在实践中已经得到广泛的验证，具有较高的可靠性和准确性。
通过立体重构技巧旋转法，我们可以在不直接观察物体的情况下，获取到物体的三维模型，并对其进行进一步的分析和处理。
这为实现虚拟现实、增强现实、物体识别和追踪等应用提供了重要的基础。
随着技术的不断发展和优化，立体重构技巧旋转法将在各个领域得到更加广泛的应用和推广。
1.2 文章结构本文将按照以下结构进行分析和探讨立体重构技巧的旋转法：1. 引言：在引言部分，将对立体重构技巧的重要性和应用背景进行概述，以引起读者的兴趣。
同时，也会明确本文的目的和意义。
2. 正文：正文部分将详细介绍立体重构技巧和旋转法的原理、方法和应用。
其中，2.1小节将讨论立体重构技巧的基本概念、相关技术和实施步骤，为读者提供必要的理论基础。
2.2小节将重点探讨旋转法在立体重构中的具体应用，包括旋转法的原理、实现步骤和优缺点等方面。
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2. 基于智能手机的三维模型重建方法
2.1. 相机标定
在对目标物拍摄之前，相机标定是必不可少的步骤之一。使用同一个相机对同一个黑白棋盘进行不 同角度的拍摄，通过点的三维世界坐标和二维相机平面像素坐标来求解图像平面的单应性矩阵 H，从而 得到内部参数和外部参数[3]。 基本原理：
X u X Y = = s v K [ r1r2 r3t ] 0 K [ r1r2t ] Y 1 1 1
Open Access
1. 引言
如今随着科技的发展，越来越多的三维影像产品出现在人们的生活中。一般的三维模型重建方法是 利用专用的设备如深度扫描仪等来获取三维数据，或者利用如 3DSMAX，CAD 以及 MAMY 等专业软件 来构造三维模型。这样的方法大多都有着操作复杂，效率低，周期长，成本高等问题，无法适用于广泛 的日常生活中。 而基于智能手机的三维模型重建是利用智能手机对同一物体在不同角度进行拍摄，通过一系列照片 对物体进行三维模型重建[1] [2]。这种方法自动化程度高，实用性好，降低了建模成本与条件，适用于任 何场景的重建。本文概括介绍了基于智能手机三维重建的各阶段及整体流程。
m ( x, = y)
(( L ( x + 1, y ) − L ( x − 1, y )) + ( L ( x, y + 1) − L ( x, y − 1))
2
1 2 2ຫໍສະໝຸດ )θ ( x, y ) = tan −1
L ( x, y + 1) − L ( x, y − 1) L ( x + 1, y ) − L ( x − 1, y )
3. 实验验证及分析
3.1. 数据准备
在进行三维模型重建之前需要对相机进行相机标定，本文使用的是张正友标定法来标定得到手机摄 像头的内参矩阵[6] [7]。使用手机对黑白棋盘进行不同角度的拍摄用于相机标定的棋盘格，之后提取内角 点进行标定得到标定误差及内参矩阵。 在对目标物进行拍摄时，应 360˚全方位拍摄，同时保证每张相片拍摄时的拍摄角度和拍摄距离基本 一致，还要注意相邻照片之间的交叠面积和摄像头分辨率。本文对校内孔子雕像如图 2 所示进行模型重
Research on 3D Model Reconstruction Method Based on Smart Phone
Hang Cao*, Zhiwei Qiu, Wei Xin, Dandan Fu
Huaihai Institute of Technology, Lianyungang Jiangsu Received: Aug. 5 , 2018; accepted: Aug. 20 , 2018; published: Aug. 28 , 2018
DOI: 10.12677/csa.2018.88137 1271 计算机科学与应用
曹航 等
2.2. 特征点的提取和匹配
特征点的提取和匹配是利用两幅图像中的对应点来求取两个相机的相对关系。对于图像差别较大的 情况，推荐使用 SIFT 特征，因为 SIFT 对旋转、尺度、透视都有较好的鲁棒性。如果差别不大，可以考 虑其他更快速的特征，比如 SURF、ORB 等。 2.2.1. 基于 SIFT 算子的特征点的提取 SIFT 算法是一种能够在尺度、亮度和视点变化的情况下提取稳定的特征点，并且生成具有良好匹配 性特征点的方法[4]。提取过程分为四步： 1) 尺度空间极值检测 利用高斯核函数对图像进行尺度变换，获得图像在尺度空间下的多尺度序列表示。
以每个特征点为中心，采用梯度方向直方图的方法，在 8 × 8 的领域中对梯度在 36 个离散方向上进行高斯 加权， 统计整个领域内的梯度方向。 最后将梯度模型的极大值或者多个极大值作为该特征点的主方向或次方向。 4) 生成 SIFT 特征描述子 SIFT 特征描述子是一个包含特征点领域信息的高维向量。它是将特征点领域内像素的 0 度方向旋转 为该领域的主方向，以消除旋转变换的影响，然后在 4 × 4 的区域内统计 8 个方向的梯度方向直方图。最 后将 SIFT 特征描述子进行归一化处理，以消除光照变化的影响。 2.2.2. 基于 SIFT 的特征匹配 SIFT 匹配方法是在具体的点的匹配上采用欧式距离算法。对于匹配图像中的特征点，采用最近邻法 搜索参考图像中的特征点，在参考图像中找到距离最近的和次近的两个特征点，如果最近距离和次近距 离的比值小于设定的阈值，则接受这一对匹配点。在得到初始匹配结果时，会有一些误匹配，因此需要 使用对极几何约束的方法来进行约束匹配，最后利用 RANSAC 模型剔除误匹配点[4] [5]。
摘
*
要
三维重建一直是计算机视觉中的重要的研究领域，这是突破现有数字计算机的信息处理能力，将其扩展
通讯作者。
文章引用: 曹航, 邱志伟, 辛威, 付丹丹. 基于智能手机的三维模型重建方法研究[J]. 计算机科学与应用, 2018, 8(8): 1270-1276. DOI: 10.12677/csa.2018.88137
曹航 等
Figure 1. Binocular reconstruction 图 1. 双目重建
在已知两个相机之间的变换矩阵，还有每一对匹配点的坐标，通过这些已知信息来还原匹配点在空 间当中的坐标。根据公式：
sx2 K ( RX + T ) =
整理可得到一个关于空间坐标 X 的线性方程：
X xK [ R T ] = 0 1
DOI: 10.12677/csa.2018.88137 1273 计算机科学与应用
求出 X 左边矩阵的零空间，再将最后一个元素归一化到 1，即可求得 X。由于只是两张照片的重建 因此重建过程中会丢失许多三维数据信息，因此需要加入更多的图片来进行多目重建。 2.3.2. 多目重建 通过双目重建后，我们可以得到一些特征点的空间坐标。之后加入第三张相片，与第二张相片进行 匹配得到特征点，其中部分特征点同样属于相片一与相片二的特征点。这样我们在已知这些特征点的空 间坐标和在第三张相片中像素坐标的情况下， 通过 solve PnP 便可得到第三个相机在世界坐标系下的位置， 即相机三到相机一的变换矩阵。 在得到相机三的变换矩阵后，通过 triangulate Points 方法将相三和相二之间的匹配点三角化，得到 其空间坐标。同时将新得到的空间点和之前的三维点云融合。对之后的相片反复操作便可完成多目重 建。
= H h1h2 h3 ] [=
λ K [ r1r2 t ]
r1 根据旋转矩阵的性质， 即 r1T r2 = 0 和 =
T 1 −T
= r2 1 ， 每幅图像可以获得以下两个对内参数矩阵的基本约束：
−1
h k k h2 = 0
T −T −1 h1T k −T k −1h1 = h2 k k h2
由于摄像机有 5 个未知内参数，所以当所摄取得的图像数目大于等于 3 时，就可以线性唯一求解出 K 得到内参矩阵。
曹航 等
为能处理多维信息的重要途径之一。针对三维模型重建成本高、操作繁琐、周期长等问题，提出了一种 基于智能手机的三维模型重建方法。利用智能手机拍摄物体，通过计算相机内部参数和目标物体的三维 信息，生成物体表面的密集点云数据，并根据点云数据建立三维模型。最终以三维激光扫描结果为基础 对模型进行分析评价。 实验结果表明， 该方法可以快速建立高精度的三维模型， 具有简单、 高效的特点， 可应用于各个领域。
关键词
智能手机，三维重建，点云数据
Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
Keywords
Intelligent Mobile Phone, Three-Dimensional Reconstruction, Point Cloud Data
基于智能手机的三维模型重建方法研究
曹 航*，邱志伟，辛 威，付丹丹
淮海工学院，江苏 连云港
收稿日期：2018年8月5日；录用日期：2018年8月20日；发布日期：2018年8月28日
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Abstract
3D reconstruction has always been an important research field in computer vision, which is one of the important ways to break through the information processing ability of the existing digital computer and extend it to multidimensional information. Aiming at the problems of high cost, cumbersome operation and long cycle of 3D model reconstruction, a 3D model reconstruction method based on smart phone is proposed. Using the intelligent mobile phone to shoot the object, the dense point cloud data on the surface of the object is generated by calculating the internal parameters of the camera and the three-dimensional information of the target object, and a three-dimensional model is established according to the point cloud data. The experimental results show that the method can quickly establish a high-precision 3D model, which is simple and efficient, and can be applied to various fields.