Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  3D mesh
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The article presents experiments in realistic modelling of facial expressions using volume morphing. The experiments use a variable number of points and face features. As the results are shown meshes deviations (between goal mesh and morphed shape). Experiments have shown that it is impossible to carry out a fully realistic morphing based on existing software. At the same time, even imperfect morphing allows you to show the expected emotional facial expression.
PL
Artykuł prezentuje wyniki eksperymentów dla przestrzennej siatki twarzy z jednego jej wyrazu (ekspresji) do drugiego. Dla eksperymentów wykorzystano dane pozyskane przy pomocy skanera 3dMD, obejmujące kilka twarzy, z których część przedstawia różne stany emocjonalne. Ograniczono się przy tym, do wyraźnie rozróżnialnych stanów (śmiech, skupienie, smutek). Do przekształcania siatek wykorzystano procedurę 'polygon morphing' pakietu RapidForm2006. W trakcie prac skupiono się na zagadnieniu wyboru zestawu znaczników (punktów charakterystycznych), niezbędnego dla realistycznego modelowania wyrazu emocjonalnego twarzy przy pomocy morfingu. Uzyskane wyniki poddano porównaniu z docelową siatką. Rozkład błędów dopasowania wskazuje na te części twarzy, które nie zostały odpowiednio dopasowane. Rozkład ten pozwala wnioskować na temat istotnych obszarów twarzy, które wymagają zdefiniowania dodatkowych punktów charakterystycznych. Definiowanie punktów charakterystycznych napotyka dwa ograniczenia: • ograniczenie programowe, związane z wykorzystywanym oprogramowaniem (maksymalnie pięćdziesiąt par punktów charakterystycznych); • ograniczenia rozpoznawalnych cech charakterystycznych, które mogą zostać wskazane przez operatora. W trakcie prac osiąnięto pewien kompromis, ograniczając się do mniej niż 50 punktów charakterystycznych, które odtwarzają najważniejsze elementy twarzy istotne dla przedstawienia emocji. Uzyskany wynik nie jest jednak w pełni zadowalający, gdyż część elementów twarzy, zwłaszcza okolice ust, pozostaje bardzo plastycznych, nie zapewniając jednocześnie potencjalnych punktów charakterystycznych.
EN
The article compares some algorithm for object comparison, that can be used for searching 3D objects in database. There are tested: basic D2, TH, and EGI algorithms. The algorithms use histograms as descriptors of 3D shape. The techniques were tested using cultural heritage objects and objects from Shape Princeton Benchmark. Additional test use the same object represented with different accuracy. The tests give us conclusions about the restricted usefulness of the algorithms and suggest the important parameters for searching in database.
PL
Artykuł prezentuje wyniki trzech serii testów, które przeprowadzono dla sprawdzenia możliwości wykorzystania algorytmów D2, TH i EGI w zastosowaniu do rozpoznawania przestrzennych modeli obiektów dziedzictwa kulturowego w bazie danych takich obiektów. Algorytm D2 opiera się na porównywaniu histogramów długości połączeń między punktami na powierzchni obiektów. Dla każdego obiektu, po jego przeskalowaniu (sprowadzeniu do wspólnych wymiarów) wyznaczamy zadaną liczbę punktów na powierzchni. Punkty są wyznaczane losowo, przy czym zakładamy stałą gęstość rozkładu. Histogram długości tworzony jest dla wszystkich par punktów. W pierwszej serii testów wykorzystano także wariant algorytmu D2, który opiera się na histogramie odległości punktów powierzchniowych od środka ciężkości obiektu. Algorytm TH (ang. thickness histogram) stanowi wariant algorytmu D2 i opiera się na histogramie iloczynów wektorowych odcinków łączących punkty powierzchniowe (wyznaczane jak w przypadku algorytmu D2), oraz normalnych do odpowiadających im powierzchni. W przypadku EGI (ang. Extended Gaussian Image) wyznacza się powierzchnię obiektu odpowiadającą danej orientacji - stanowi to odpowiednik histogramu dla określonej liczby orientacji (wektorów normalnych, wyznaczonych na sferze gaussowskiej). We wszystkich wariantach algorytmów porównanie histogramów wykonywane jest za pomocą metody EMD (ang. Earth Mover's Distance), której zaletą jest odporność na drobne błędy w przeskalowaniu obiektów (dla algorytmów D2 i TH). W przypadku pierwszej serii testów porównano także inne techniki wyznaczania odległości między histogramami (odległość euklidesową, zsumowaną euklidesową, oraz Manhattan) - odległości euklidesowa i zsumowana euklidesowa nie wykazały jednak znacząco lepszych wyników pracy niż EMD, która powinna cechować się większą odpornością na błędy przeskalowania obiektów, odległość zaś Manhattan okazała się miarą znacząco gorszą. W pierwszej serii testów przeanalizowano odległości wyznaczone dla trzech koralików pochodzących z naszyjnika będącego znaleziskiem archeologicznym, pochodzą-cym z kręgu kultury łużyckiej. Testy wykazały, że wszystkie trzy warianty algorytmu D2 pozwalają poprawnie rozpoznać rozpoznawać obiekty, przy czym wykorzystanie odległości od środka ciężkości prowadzi do ograniczeń dokładności (co częściowo rekompensuje niższą złożonością obliczeniową, rosnącą liniowo wraz z liczbą punktów). Wyniki testów algorytmu TH sugerowały możliwość wykorzystania go dla realizacji zadania klasyfikacji. Testy wykazały także, że jakość odpowiedzi (tj. różnica między najgorszymi spasowaniami obiektu ze swoimi kopiami i z obiektami innymi, pozwalająca na określenie wartości progowej dla rozpoznania obiektu) rośnie wraz z liczbą wykorzystanych punktów powierzchniowych. W przypadku algorytmu EGI nie osiągnięto podobnych wyników - wszystkie rodzaje koralików różniły się w podobnym stopniu. Drugą serię testów przeprowadzono na danych pochodzących z bazy Shape Princeton Benchmark, a ich celem było sprawdzenie możliwości wykorzystania algorytmu TH dla podziału bazy danych na klasy. Uzyskane wyniki nie potwierdziły takiej możliwości, choć przeglądy bazy (rys. 8-10) wskazały na pewne rozróżnienie grup obiektów. Należy jednak zauważyć, że ze względu na rozmiar bazy (1815 obiektów) i jej zróżnicowanie (złożoność od 16 do 316498 trójkątów) ograniczono liczbę wykorzystanych punktów do maksymalnie 6000. Analiza możliwości klasyfikacji przy wykorzystaniu technik TH i D2 wymaga więc dalszych prac. Podobne wyniki uzyskano przy pomocy algorytmu EGI, przy czym listy najbardziej podobnych obiektów różniły się w przypadku algorytmu EGI i D2, co może sugerować wykorzystanie złożenia obu algorytmów do stworzenia bardziej złożonego deskryptora. Celem trzeciej serii testów była weryfikacja wpływu jakości reprezentacji siatki na uzyskane wyniki. Testy potwierdziły, że algorytmy D2 i EGI poprawnie radzą sobie z różnicami między różnymi reprezentacjami tego samego obiektu (różniącymi się liczbą trójkątów, a co za tym idzie także cechującymi się pewnym zróżnicowaniem kształtu), podczas gdy algorytm TH okazał się wrażliwy na takie zmiany, co przy testowej liczbie punktów (maksymalnie 12000) czyni go nieprzydatnym dla porównań. Przypuszczalnym powodem takiego zróżnicowania jest większy, w przypadku algorytmu TH, wpływ nachylenia trójkątów powierzchni na uzyskane rezultaty. Artykuł kończy podsumowanie, ukazujące jednocześnie kierunki dalszych potencjalnych prac - analizy technik klasyfikacji przy wykorzystaniu większej liczby punktów dla utworzenia histogramu oraz do testów porównań fragmentów powierzchni z kompletnymi obiektami.
3
Content available remote Progressive 3D meshes transmission: traffic generating and simulation evaluation
EN
The paper presents issues related to the progressive transmission of 3D meshes in clientserver architecture. A tool generating network traffic for different 3D scenes and scenarios is presented. The objective was to evaluate the transmission dynamics and possible impact of 3D traffic on the amount of data available in VR browsing client, which relates to browsing QoE (Quality of Experience). Simulation studies were carried out and HMM model of traffic generated by 3D server was worked out, planned for use in modeling works on future internet protocols, servicing 3D traffic.
PL
W pracy przedstawiono zagadnienia związane z transmisją progresywnych siatek 3D w architekturze klient-serwer. Opisano opracowane narzędzie do generowania ruchu w sieci dla różnych scenariuszy eksploracji. Celem pracy była ocena dynamiki takiej transmisji w sieci i możliwy wpływ tej dynamiki na jakość reprezentacji sceny 3D dla obserwatora. W oparciu o generator przeprowadzono eksperymenty symulacyjne (z wykorzystaniem OMNeT++). Stworzony został też model HMM ruchu generowanego przez serwer 3D, przeznaczony do zastosowania w pracach nad modelowaniem przyszłych protokołów i aplikacji sieciowych, ukierunkowanych do obsługi ruchu 3D.
4
Content available remote Building the Models of Cultural Heritage Objects Using Multiple 3D Scanners
EN
Our main goal is building of 3D model of cultural heritage objects using 3D scanners. We have tested four scanners: Konica-Minolta VI-9i, Faro LS880 HE80, Faro Laser ScanArm, and Portable 3dMDface System. Their features were utilized in the multiscanning process and that gives us new possibilities to modelling of complex objects. Scans are processed and integrated using Geomagic Studio (we also relate to Rapid Form, FARO Scene and Gexcel Reconstructor software packages). The tests give us hints and conclusions about the proper way of usage of the scanners. We also propose the scheme of multi scanning.
PL
Artykuł podejmuje problem skanowania obiektów dziedzictwa kulturowego przy pomocy skanerów przestrzennych. Obiekty dziedzictwa kulturowego stanowią szeroką klasę obiektów przestrzennych: rzeźby, płaskorzeźby, obiekty architektoniczne. Obiekty te różnią się wielkością, złożonością i dostępnością. Zakładamy, że obiekty nie zmienią swojego kształtu w czasie skanowania. Ograniczenia w digitalizacji takich obiektów związane są m.in. z brakiem możliwości nanoszenia dodatkowych warstw matowiących. Istotnym czynnikiem jest konieczność akwizycji tekstury powierzchni w wielu analizowanych przypadkach. W swoich badaniach ograniczyliśmy się do obiektów stosunkowo niewielkich (o wymiarach rzędu kilkudziesięciu centymetrów w każdym wymiarze), co pozwalało prowadzić czasochłonne testy w laboratorium. Testom poddano cztery różne skanery przestrzenne: Konica-Minolta VI-9i, Faro LS880 HE80, Faro Laser ScanArm, oraz Portable 3dMDface System. Zastosowanie poszczególnych skanerów odpowiada charakterowi zadań, do których zostały zbudowane – najwyrazistsze przykłady to: Faro LS880 HE80, przeznaczony do skanowania dużych przestrzeni (do odległości ok. 76 m), co jednak wiąże się z mniejszą dokładnością i gęstością próbkowania i utrudnia łączenie skanów z tego skanera z innymi testowanymi urządzeniami; Portable 3dMDface System, którego główną zaletą jest szybkie wykonanie skanu 3D, co pozwala na minimalizację błędów skanowania związanych z odkształcaniem obiektu (system przystosowany do skanowania twarzy). W przypadku dwóch pozostałych skanerów – Minolta Vi-9i i Faro Laser ScanArm zakres skanowanego obszaru się nakłada, choć różnią się dostępnością do szczegółów obiektu i dokładnością. Pierwszy z nich pozwala lepiej odwzorować ogólną geometrię skanowanego obiektu, drugi jest bardziej mobilny i cechuje się większą tolerancją na barwę i albedo powierzchni. Każdy z testowanych obiektów: popiersie Hermesa, odcisk godła Polski, oraz model samochodu stanowią odrębny przypadek, ze względu na możliwe do stosowania metody – wybór obiektów testowych miał umożliwić weryfikację funkcjonowania skanerów i oprogramowania w zastosowaniu do typowych obiektów dziedzictwa kulturowego, jak też wypracowanie schematów postępowania. Zaproponowano schemat skanowania obiektu w oparciu o kilka skanerów: 1. Wybierz pierwszy skan do integracji (rozpoczynając od skanowania skanerem Minolta, ze względu na jego charakterystykę). Tak pozyskany skan stanowi nasz tymczasowy model. 2. Importuj kolejne skany (przetwarzając je w miarę potrzeby). Uwaga: skany muszą posiadać wspólne części z istniejącym modelem. 3. Dokonaj manualnej rejestracji nowego skanu z istniejącym modelem. 4. Sprawdź jakość modelu. Jeśli to konieczne: przetwarzaj model. Jeśli wciąż istnieją różnice między skanami (np. identyczne powierzchnie w modelu okazują się równoległe do siebie), to wykonaj rejestrację globalną. 5. Jeśli wciąż mamy skany, które należy dołączyć do modelu – wracamy do punktu 2. 6. Opcjonalnie łączymy skany w jeden model. Procedura łączenia różnych skanerów podczas skanowania tego samego obiektu poprawia zeskanowany obszar, mimo jednak zaproponowania w artykule schematu postępowania dla skanowania wielu skanerami, wciąż sama procedura w znacznej mierze zależy od doświadczenia operatorów skanerów.
PL
W niniejszym opracowaniu przedstawiona została problematyka pozyskiwania kształtów trójwymiarowych wykorzystywanych do budowy wirtualnych scenerii gier i prezentacji 3D. Powszechnie wiadomo, iż jednym ze źródeł takich materiałów (modeli 3D) jest skanowanie trójwymiarowe obiektów fizycznych. Nie każdy model 3D jest natychmiast zdatny do wykorzystania w silniku 3D. Często konieczne jest przeprowadzenie procedury jego adaptacji, niejednokrotnie żmudnej i pracochłonnej. W artykule zaproponowano przekształcenia usprawniające takie procedury poprzez wprowadzenie automatycznej eliminacji licznych wad siatek 3D, z jakimi można się spotkać. Szczególny nacisk postawiono na przetwarzanie siatek 3D pozyskiwanych drogą skanowania rotacyjnego. Wyniki przetestowano na licznych próbkach trójwymiarowych kształtów i z użyciem szybkiego silnika 3D napisanego przez autora nad biblioteką OpenGL.
EN
In this paper a method was presented to improve quality of three-dimensional shapes used in the construction of virtual scene presentation or 3D games. It's well known that one of the sources for such material (3D models) is a three-dimensional scanning of real objects. Not every 3D model is immediately suitable for use with an 3D engine. Sometimes it is necessary to adapt its contents in a very arduous way. The paper proposes improved methods for 3D mesh conversion, providing an automatic process able to eliminate some 3D mesh flaws we can meet. Particular emphasis was made for the processing of 3D nets obtained by scanning rotation. Results has been tested with multiple mesh samples improved and checked in a rapid 3D engine written by the author.
PL
W artykule rozważone zostały zalety kilku opracowanych przez autora rozwiązań, mających na celu uproszczenie wykorzystania teorii gramatyk kształtu do generowania złożonych siatek 3D, reprezentujących obiekty trójwymiarowe. Wykorzystanie gramatyk kształtu w tym kierunku polega na przekształcaniu dostarczanych do obróbki kształtów z użyciem tranzycji kształtów opisanych regułami takich gramatyk (produkcjami). Podstawowym problemem w takim procesie jest prawidłowa interpretacja brył wejściowych (zwanych kształtami początkowymi), umożliwiająca w konsekwencji prowadzenie transformacji w sposób kontrolowany i deterministyczny. Zgodnie z teorią gramatyk kształtu aktywacja reguł kształtu i w konsekwencji realizacja tranzycji kształtu występuje w momencie dopasowania reguły kształtu do kształtu obrabianego. Podstawą takiego dopasowania jest treść samej reguły, niosąca dość skąpą i często niewystarczającą informację na temat kryteriów takiego dopasowania. Powoduje to powstawanie ograniczeń w możliwościach sterowania procesem generowania kształtu. Tu otwiera się pole do eksperymentalnych modyfikacji gramatyk kształtu, mających na celu ulepszenie ich formuły - niwelujące owe ograniczenia. W opracowaniu zaproponowano rozwiązania, pozwalające na prowadzenie przekształceń siatek 3D bez napotykania przedstawionych problemów.
EN
This article discusses some advantages of Shape Grammars theory modifications - used for simplified 3D-Mesh creating. Generally - application of a Shape Grammar to that kind of task is based on multiple shape transitions performed on a 3D-Mesh. Those transitions are described with a set of Shape-Rules, defined in a Shape Grammar. The main problem to solve here is to provide correct input shape interpretation, so the rules could be launched in a correct order. That will also provide control for a mesh generation process and will avoid non-deterministic behavior. It will also remove some annoying limitations for the method. To achieve the goal many experimental Shape Grammar modifications will be needed. In the end experiment results should establish a new Modified Shape Grammar formula without described limitations.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.