2014级博士生周文的论文“S-LPM: Segmentation Augmented Light-weighting and Progressive Meshing for the Interactive Visualization of Large Man-made Web3D Models”被CCF-B类期刊World Wide Web Journal(WWWJ)录用。WWWJ是互联网与Web Services方面的旗舰级期刊，也被中国计算机学会认定为CCF-B类期刊。

该论文是对实验室已提出的基于模型级别的轻量级Web3D渐进式网格算法(LPM)工作的进一步拓广，针对大规模（Man-made）人造模型存在大量重复性相似的几何构件这一现象，提出了一套全新的基于构件级的轻量级渐进式网格算法框架(Segmentation-LPM)，该框架包括基于单源最短路径的迪杰斯特拉分割算法、基于体素化的模型重用性检测算法和基于流式化的渐进式网格传输方法。通过这些算法实现了（Man-made）人造模型的自动分割，将单个整体模型分割为多个具有重用性特点的构件级模型，然后对这些构件级模型进行相似性重用检测，获取更多的相似构件集合，网络传输时相似构件仅仅传输其变换矩阵，轻量化后的场景模型的数据量得以进一步降低，最后整个模型被组织成细粒度化场景图（Fine-grained Scene Graph）。在浏览器端再来对细粒度场景图进行从场景级→模型级→构件级→网格级的多层次解析以及实例化的Web3D在线渲染。从而使得大规模人造模型在移动互联网上能够实现高效率、低时延、低成本、轻量级的实时网页在线交互式展示。

该论文被录用使得我中心在Web3D方面的研究成果相继在图形学、视觉、网络、图像、多媒体、仿真、Web Services领域顶级期刊或会议上发表了论文，获得了越来越多国际学术界的高度认可，为Web3D关键技术理论框架奠定了较为扎实的研究基础，具有很高的学术价值和实践应用价值。

这是我中心首次在WWWJ上发表论文，特此向周文同学表示热烈祝贺，也希望我中心同学们继续团结努力，取得更卓越的科研成就！