* Kết quả thực nghiệm: mô hình NURBS tổng quát ở công thức (2.9) và NURBS nâng cao ở công thức (2.12) vào mô phỏng tóc với số sợi, điểm điều khiển khác nhau.
Biểu đồ 2.1. So sánh thời gian tính toán giữa mô hình NURBS gốc ở công thức (2.9) và mô hình NURBS cải tiến ở công thức (2.12):
Trong biểu đồ 2.1 trên, so sánh về thời gian tính toán giữa NURBS gốc (2.9) và NURBS cải tiến (2.12) ứng với bốn mức khác nhau:
Mức 1, với cùng số điểm điều khiển là 6 và 50 sợi tóc thì NURBS cải tiến
(1:01:20) thực thi nhanh hơn NURBS gốc (1:20:00); Mức 2, với cùng số điểm điều
khiển là 8 và 90 sợi tóc thì NURBS cải tiến (3:17:20) thực thi nhanh hơn NURBS
gốc (5:31:19); Mức 3, với cùng số điểm điều khiển là 10 và 100 sợi tóc thì NURBS
cải tiến (13:01:12) thực thi nhanh hơn NURBS gốc (16:11:22); Mức 4, với cùng số
điểm điều khiển là 12 và 150 sợi tóc thì NURBS cải tiến (21:14:15) thực thi nhanh hơn NURBS gốc (26:31:21).
Như vậy, với độ phức tạp được so sánh như trên và biểu đồ 2.1, cho thấy NURBS cải tiến ở (2.12) (đường màu xanh) có lợi thế hơn hẳn về mặt thời gian so với NURBS gốc ở (2.9) (đường màu đỏ). Do việc đưa ra công thức cải tiến NURBS thực chất là giảm miền ảnh hưởng của các điểm điều khiển lên một điểm đang xét, việc thay đổi chỉ mang tính cục bộ chứ không ảnh hưởng lên toàn bộ mái tóc. Bên cạnh đó, việc cải tiến NURBS không chỉ đáp ứng yêu cầu về tăng tốc độ mô phỏng mà còn đáp ứng yêu cầu mô phỏng những đối tượng có đường và bề mặt với độ cong cục bộ khác nhau, chẳng hạn, yêu cầu về các đặc điểm về lỗ thủng, gờ cho cơ bám trên xương.
3.3.3. Kết quả thử nghiệm kỹ thuật mô phỏng sử dụng Mass-Springs
Dưới đây là một số kết quả thử nghiệm cài đặt kỹ thuật mô phỏng dựa vào Mass-Springs vào mô phỏng đối tượng dạng sợi, chương trình thực hiện trên trên máy tính PC với CPU Core(TM) i5 @ 2.60 GHz, 2 GB RAM bằng phần mềm Visual C++, thư viện OPENGL ứng với số lượng sợi tóc khác nhau.