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J-GLOBAL ID：201702278499114941   整理番号：17A1251084

手続きモデルと畳込みネットワークを用いたスケッチからの形状合成【Powered by NICT】

Shape Synthesis from Sketches via Procedural Models and Convolutional Networks

著者 (4件)： Huang Haibin (University of Massachusetts Amherst, Amherst, MA) ,  Kalogerakis Evangelos (University of Massachusetts Amherst, Amherst, MA) ,  Yumer Ersin (Adobe Research, San Jose, CA) ,  Mech Radomir (Adobe Research, San Jose, CA)
資料名： IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics  (IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics)
巻： 23  号： 8  ページ： 2003-2013  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0715A  ISSN： 1077-2626  CODEN： ITVGEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 手続きモデリング技法は,複雑なルールセットによる高品質ビジュアルコンテンツを生成することができる。しかし,設計目的のためのこれらの技術の出力を制御するこれらルール集合に含まれるパラメータの数が多いことに起因するユーザと得られた含有量への非線形関係にしばしばは非常に難しい。この問題を回避するために,手続きモデリングにスケッチベースアプローチを提案した。ユーザによって提供された近似と抽象手書き2Dスケッチを考慮すれば,我々のアルゴリズムは,モデルパラメータのセット,ユーザの入力スケッチに類似した複数の詳細な出力形状を生成を自動的に計算する。ユーザは,出力形状を選択し,または更なるスケッチを修正する代替案を探索することができる。提案アプローチの中心は,手続き的モデルパラメータに対するスケッチをマッピングするために訓練される深部畳込みニューラルネットワーク(CNN)である。ネットワークは大量の自動的に生成した合成線画のにより訓練される。直感的媒体を用いて,すなわち,入力,ユーザとしてのフリーハンドスケッチから手続きモデルパラメータを調整する手動自由設定し,それらは高品質コンテンツを生成できていない。人工と有機形状の設計を含む手続きモデリングシナリオの提案手法の精度と有効性を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *畳込み ,  媒質 ,  深部 ,  *ネットワーク ,  コンテンツ ,  ニューラルネットワーク ,  モデリング
準シソーラス用語： 線画 ,  モデルパラメータ ,  *スケッチ ,  手書き ,  高品質 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 手続き ,  モデル ,  畳込み ,  スケッチ