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J-GLOBAL ID：202002226597417684   整理番号：20A0852772

最小侵入を用いた視覚駆動大域最適化による人工メッシュの修復【JST・京大機械翻訳】

Repairing man-made meshes via visual driven global optimization with minimum intrusion

著者 (4件)： Chu Lei (The University of Hong Kong and Microsoft Research Asia) ,  Pan Hao (Microsoft Research Asia) ,  Liu Yang (Microsoft Research Asia) ,  Wang Wenping (The University of Hong Kong)
資料名： ACM Transactions on Graphics  (ACM Transactions on Graphics)
巻： 38  号： 6  ページ： 1-18  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0137A  ISSN： 0730-0301  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： 人間のユーザによって作成された3Dメッシュモデルは,最近,オンラインプラットフォームとデータセットを通して共有された。大規模構造と複雑な詳細の両方を持つ視覚的に魅力的な形状のモデリングにおいて,一般的に大規模な努力が行われているが,多くのメッシュは,ヒューマンエラーとソフトウェア不整合の両方を含む複数の要因により,重複顔,誤配向領域,分離パッチなどの観点から不幸に剥がされている。これらすべてのアーチファクトは,豊富なデータセットに適用できる可能性のある低レベルで高レベルの処理タスクを厳しく制限している。本研究では,これらの人工メッシュを固定するための新しい手法を提案した。これにより,出力が元の構造を保存し,可能な限り大きくて小さい指向多様体メッシュになるように保証される。著者らの重要な観察は,モデルがすべて視覚的に意味があるということである。それは,常に視覚的品質を保存している間,欠陥を修復する著者らの戦略に導く。著者らは,オリジナルメッシュの最小侵入を達成するために必要な局所精密化と除去だけを適用して,出力を確実にするためのロバスト最適化を通してのグローバル調整は,最適接続を有する有効多様体メッシュであった。大規模3Dデータセットに対するアプローチをテストし,さらに幾何学処理タスクに対してより容易に利用できる品質メッシュを得た。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アーチファクト ,  多様体 ,  *視覚 ,  精密化 ,  ヒューマンエラー ,  ソフトウェア ,  三次元 ,  不整合
準シソーラス用語： ミスオリエンテーション ,  オンライン ,  メッシュモデル ,  *大域的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： グローバル最適化 ,  メッシュ修理 ,  最小侵入 ,  モデルネット ,  出力保証 ,  Shapenet ,  視覚駆動

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 侵入 ,  視覚 ,  大域最適化 ,  人工 ,  メッシュ ,  修復