Microsoft PowerPoint - CEDEC_HorizonBasedAmbientOcclusiony_J.pptx [Read-Only]
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- まいか かみこ
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1 Image-Space Horizon- Based Ambient Occlusion Bryan Dudash
2 空からの光 最も簡単なアンビエントオクルージョン (AO) 光源 = 空 ( 球体光源 ) AO 二つの定義 AO = 空の照明による拡散光 [Landis 02] [Christensen 03] AO = 空の照明による影 (sky illumination) [Pharr and Green 04] [Hegeman et al. 06] ただ 屋外のシーンに限られている シーン 球体光源
3 アンビエントオクルージョン 光源 = ローカルな半球 現在の面上の点を中心に 半径 = ユーザー設定 レイトレーシングにより 描画できる [Gelato] [Mental Ray] シーン n P ローカルな球体光源
4 アンビエントオクルージョン 深さ 曲面性 距離感をモデルに与えるのが特徴 AO なし AO あり
5 スクリーン空間上のアンビエントオクリージョン 下記の報告にはじめて紹介された [Shanmugam and Orikan 07] [Mittring 07] [Fox and Compton 08] 入力 = Z- バッファー + 法線 ダイナミックなシーンを対象に 前処理なしで AO の近似値が描画できる 目 イメージ平面 Z- バッファー Z-Buffer = ハイトフィールド z = f(x,y)
6 地平のマッピング [Max 86] 1 次元のハイトフィールドだと -Z 地平角度 P +X サンプリング ( 標本化 ) の方向
7 地平を検出する ハイトフィールドのマーチング -Z P S 0 地平角度 +X サンプリング方向
8 地平を検出する ハイトフィールドのマーチング -Z P S 0 +X S 1 サンプリング方向
9 地平を検出する ハイトフィールドのマーチング -Z S 2 地平角度 P S 0 +X S 1 サンプリング方向
10 地平を検出する ハイトフィールドのマーチング -Z S 3 地平角度 S 2 P S 0 +X S 1 サンプリング方向
11 接線の平面 点 (P) と P の法線 (n)) だと -Z n P XY 平面 接線のベクトル 接線角度
12 地面ベースのアンビエントオクルージョン -Z 地面ベクトル H 地面角度 [-π/2, π/2] h(h) = atan(h.z / H.xy ) P 接線ベクトル T XY 平面 接線角度 [-π/2, π/2] t(t) = atan(t.z / T.xy ) AO = sin h sin t
13 アンビエントオクルージョンの半径 目の空間上で定義されたアンビエントオクルージョンの半径 シーン = 深さのイメージ 光源の球体をテクスチャー空間へと投射する 球体の投射を円で近似化する 円を UV 空間に投射する P 目 R 球体光源 イメージ平面
14 深さイメージのサンプリング ピクセル毎の方向が正常分布になっているとする 方向毎のサンプルを固定 ピクセル毎のランダム化 ピクセル毎 方向をランダムに回転させる ランダムなオフセットでサンプルをジッターさせる ( ランダム化 ) v P ピクセル毎に 4 つ方向の例 u
15 法線 ピクセル単位で法線を保存する 補完された法線ではない 間違った遮蔽が発生してしまう 面の法線になる 間違った遮蔽 補完された法線 面の法線 ジオメトリのパスで目空間上の座標に対して ddx/ddy 命令を利用する P
16 コアなアルゴリズム 2 次元上 AO の積分を取る 複数の 2 次元方向で AOの平均値を取る AO(θ) = sin h(θ) - sin t(θ) θ -Z h(θ) 面上の点 P XY 平面 t(θ)
17 折り目に見られるアンビエントオクルージョン
18 低三角化による問題 θ -Z n XY 平面 AO > 0 間違った遮蔽 サンプリング方向 接線の平面
19 解 : 角度のバイアス Mental Rayでの Spread パラメーターに似ている 接線平面周辺の遮蔽を無視する θ -Z 有効な接線平面 n t(θ) + bias XY 平面 AO == 0 サンプリング方向 t(θ) 接線平面 ( 符号付き角度 )
20 角度ビアスの実例 角度バイアスなし 角度バイアスあり = 30 度
21 スクリーン外のサンプリング 視錐台外では シーン情報がない 辺固定と角度バイアスを用いて間違った遮蔽を除外した 角度バイアス = 0 角度バイアス = 30 度
22 非連続性の問題 -Z -Z n S 1 n S 1 Pixel P 0 S 0 隣 Pixel P 1 AO(P 0 ) = sin h sin t AO(P 1 ) = sin h sin t = = sin 0 sin 0 = 0 = sin(45deg) sin 0 = 0.7 P 0 と P 1 の間 非連続が発生する
23 減衰の関数 放射関数 W(r) により AO のウェートを付ける obscurances に似ているアプローチ [Zhukov et al. 98] [Gelato] と [Mental Ray] では Falloff のパラメーター step 1-r 基準化した距離 r = S P / R 減衰関数 W(r) = 1 - r r^
24 サンプル単位の減衰 WAO = 0と 初期化 サンプル S 1 の後 AO(S 1 ) = sin Φ(S 1 ) sin t WAO += W(S1 )AO(S) 1 ) サンプル S 2 の後 もし Φ(S )>Φ(S P 2 1 ) AO(S 2 ) = sin Φ(S 2 ) sin t WAO += W(S 2 2) (AO(S( 2 2) - AO(S 1 1)) Φ(S 2 ) S 2 Φ(S 1 ) R S 1 P 1 サンプリング方向
25 減衰ありとなしの例 減衰あり W(r) = 1 - r 2 減衰なし W(r) = 1
26 ノイズ ピクセル毎のランダム化によるノイズ AO: 6 方向 x 方向毎に 6 ステップ
27 Cross Bilateral Filter AO をぼかす 深さ依存性のガウスのブラ [Petschnigg et al. 04] [Eisemann and Durand 04] 辺のぼかしが防止できる 厳密には 非分離型のフィルターだが X 方向と Y 厳密 非分離ィ 方方向にそれぞれ与える
28 Cross Bilateral Filter 深さ依存のぼかし ぼかしフィルターなし 15x15 のぼかしフィルター
29 半解像度の AO AO はほとんど低周波数 半解像度の描画も可能 半解像度の深さイメージを読み込む ぼかし処理は まだ全解像度を対象にする 辺での色滲みを防止する 目上の深さを全解像度で読み込む [Kopf et al. 07]
30 描画パイプライン 不透明モデルの描画 目空間の法線 目空間の深さ Unprojectionのパラメーター (fovyとアスペクト比) 色 AOの描画 ( 全解像度または半分 ) X 上 AOをぼかす Y 上 AO をぼかす 目空間上の半径 R 方向の数方向当たりのステップ数角度バイアス Kernel 半径 Spatial sigma Range sigma 色の調整
31 デモ
32 パフォーマンス 主な要因 スクリーンの解像度 アンビエントオクルージョンの解像度解像度 サンプル数 ( 方向 * ステップ ) ぼかしフィルターの大きさ
33 半解像度の AO イメージサイズ 1600x1200 AO 解像度 800x600 ぼかし解像度 1600x1200 半解像度 AO GeForce GTX 280 ジオメトリ 1.0 ms AO 3.5 ms ぼかし 2.5 ms 合計 7.0 ms 143 fps 6 directions per pixel 6 steps per direction 15x15 Blur Size
34 全解像度の AO イメージサイズ 1600x1200 AO 解像度 1600x1200 Blur 解像度 1600x1200 Full Res AO GeForce GTX 280 Geometry 1.0 ms AO 30.0 ms Blur 2.5 ms Total 33.5 ms 30 fps 6 方向 / ピクセル 6 ステップ / 方向 15x15 ぼかしのサイズ
35 半解像度のAO 6x6 サンプル / AO ピクセル Blur なし AO = x600 GeForce GTX 280 上
36 半解像度のAO 6x6 サンプル / AO ピクセル 15x15 Blur AO = x600 Blur = x1200 GeForce GTX 280 上
37 全解像度のAO 6x6 サンプル / AO ピクセル 15x15 Blur AO = x600 Blur = x1200 GeForce GTX 280 上
38 全解像度のAO 16x16 サンプル / ピクセル Blurなし
39 全解像度のAO 16x32 サンプル / ピクセル Blurなし
40 結論 DirectX10 SDK のサンプル developer.nvidia.com にて配信中ビデ ビデオと技術白書も ゲームエンジンに組み込みやすい! 入力 = 目空間上の深さと法線 後処理のパスで描画する 更に詳しくは ShaderX 7 ( 掲載予定 )
41 Medusa デモ
42 Acknowledgments NVIDIA Rouslan Dimitrov, Samuel Gateau, Michael Thompson, Ignacio Castano, the demo team Models Dragon - Stanford 3D Scanning Repository Sibenik Cathedral - Marko Dabrovic
43 Q&A コードのサンプルの以下のアドレスまで
44 ありがとう ございました! 10:40-12:00 Displacement Subdivision Surfaces in DX11 Takayuki Kazama 13:00-14:20 GPU Physics and CUDA Kitty Vongsay 14:50-16:10 Real time Hair Rendering Bryan Dudash 16:40-18:00 Horizon Based Ambient Occlusion Bryan Dudash developer.nvidia.com
45 References [Max 86] MAX, N. L Horizon mapping: Shadows for bumpmapped surfaces. In Proceedings of Computer Graphics Tokyo 86 on Advanced Computer Graphics. [Zhukov et al. 98] Sergej Zhukov, Andrej Inoes, Grigorij Kronin, An ambient light illumination model. In Rendering Techniques 98, G. Drettakis and N. Max, Eds., Eurographics, [Landis 02] Landis, Production-Ready Global Illumination, In ACM SIGGRAPH Course #16. [Christensen 03] Christensen, P. H Global illumination and all that. In ACM SIGGRAPH Course 9.
46 References [Eisemann and Durand 04] Elmar Eisemann and Frédo Durand, Flash Photography Enhancement via Intrinsic Relighting, ACM SIGGRAPH [Petschnigg et al. 04] Petschnigg, Szeliski, Agrawala, Cohen, Hoppe, Toyama, Digital photography with flash and no-flash image pairs. ACM SIGGRAPH [Schüler 05] Christian Schüler, Eliminate surface acne with gradient shadow mapping, ShaderX 4 : Advanced Rendering Techniques. [Gelato] Gritz, L Gelato 2.1 Technical Reference. NVIDIA. [Mental Ray] mental ray Shader Reference, November 2007.
47 References [Mittring i 07] MITTRING, M Finding next gen: Cry Engine 2. In SIGGRAPH 07: ACM SIGGRAPH 2007 courses. [Shanmugam and Orikan 07] SHANMUGAM, P., AND ARIKAN, O Hardware accelerated ambient occlusion techniques on GPUs. In I3D 07: Proceedings of the 2007 symposium on Interactive 3D graphics and games. [Kopf et al. 07] Johannes Kopf, Michael F. Cohen, Dani Lischinski, Matt Uyttendaele, Joint Bilateral Upsampling, SIGGRAPH '07: ACM SIGGRAPH 2007 papers. [Fox and Compton 08] Megan Fox and Stuart Compton, Ambient Occlusive Crease Shading, Game Developer Magazine, March 2008.
48 目空間上の位置を計算する 座標 (u,v) にあるサンプルの S だと uv 空間 u,v snap to s,t unproject s,t テクスチャー読み込み 目空間 x,y z uv st ピクセルの中央点に移動させる 再構築の (x,y) とサンプルの z のすれ違いを防止するた再構築 (,y) サンすれ違を防するめ uv を移動させる
49 接線角度 接線角度の T では 平面上の T(θ) t(θ) = atan(t.z / T.xy ) 平面の基底を計算する 基底 = (dp/du,dp/dv) dp/dv) T = dp/du u + dp/dv v 勾配シャドーマッピング [Schüler 05] n XY P t(θ) in [-π/2,π/2] 接線ベクトル T(θ)
す 局所領域 ωk において 線形変換に用いる係数 (ak 画素の係数 (ak bk ) を算出し 入力画像の信号成分を bk ) は次式のコスト関数 E を最小化するように最適化 有さない画素に対して 式 (2) より画素値を算出する される これにより 低解像度な画像から補間によるアップサ E(
IR E-mail: hf@cs.chubu.ac.jp Abstract IR RGB ( ) IR IR IR RGB RGB PSNR 1 Time-Of- Flight(TOF)[1] Kinect [2] TOF LED TOF [3] [6] [4][5] 2 [6] RGB ( ) Infrared(IR) IR 2 2.1 1 す 局所領域 ωk において 線形変換に用いる係数 (ak
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応用数学A
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1 GPU GPGPU GPU CPU 2 GPU 2007 NVIDIA GPGPU CUDA[3] GPGPU CUDA GPGPU CUDA GPGPU GPU GPU GPU Graphics Processing Unit LSI LSI CPU ( ) DRAM GPU LSI GPU
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コンピュータグラフィックス
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平成 年 月 7 日 ( 土 第 75 回数学教育実践研究会アスティ 45 ビル F セミナールーム A 札幌医科大学 年 P ab, を正の定数とする 平面上において ( a, を中心とする円 Q 4 C と (, b を中心とする円 C が 原点 O で外接している また P を円 C 上の点と
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EGunGPU
Super Computing in Accelerator simulations - Electron Gun simulation using GPGPU - K. Ohmi, KEK-Accel Accelerator Physics seminar 2009.11.19 Super computers in KEK HITACHI SR11000 POWER5 16 24GB 16 134GFlops,
表 1. インテル Core m7-6y75 プロセッサーにおけるサンプルの 2 つのシーンのカリング時間 ( ミリ秒 ) システム構成 : インテル Core m7-6y75 プロセッサー 1.20GHz TDP 4.5W 2 コア 4 スレッド 8GB DDR3 インテル HD グラフィックス
ソフトウェアによるオクルージョン カリング この記事は インテル デベロッパー ゾーンに公開されている Software Occlusion Culling の日本語参考訳です サンプルコードのダウンロード (Web サイト ) 更新 2016/1/15 更新 2013/9/6 更新 2013/3/22 概要 この記事は ソフトウェアによるオクルージョン カリング ( 視界に入らないオブジェクトを描画しない
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WebGL 2014.04.15 X021 2014 3 1F Kageyama (Kobe Univ.) Visualization 2014.04.15 1 / 57 WebGL OpenGL GLSL Kageyama (Kobe Univ.) Visualization 2014.04.15 2 / 57 WebGL Kageyama (Kobe Univ.) Visualization 2014.04.15
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1,a) 2 2 2011 10 21, 2012 5 12 A Study of Simulating Log-aesthetic Curved Surfaces under Various Light Source Environments with Augmented Reality Ryo Hirano 1,a) Toshinobu Harada 2 Kohe Tokoi 2 Received:
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. 三角関数 基本関係 t cot c sc c cot sc t 還元公式 t t t t t t cot t cot t 数学 数学 t t t t t 加法定理 t t t 倍角公式加法定理で α=β と置く. 三角関数 数学. 三角関数 5 積和公式 6 和積公式 数学. 三角関数 7 合成 t V v t V v t V V V V VV V V V t V v v 8 べき乗 5 6 6
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Microsoft PowerPoint - Lec22 [互換モード]
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情報デザイン専攻 画像情報処理論及び演習 II 計算 Photography Artistic Stylization HDR 画像 NPR 今日の授業内容 www.riken.jp/brict/yoshizawa/lectures/index.html www.riken.jp/brict/yoshizawa/lectures/lec22.pdf 1. High Dynamic Range (HDR)
臨床画像技術学Ⅱ
核医学機器工学概論 2 断層画像 CT( Computed Tomography) を得る方法 1. フィルタ重畳逆投影法 FBP ( Filtered Back Projection ) 2. 逐次近似再構成法 Iterative Reconstruction MLEM (Maximum Likelihood Expectation Maximization) OSEM ( Ordered Subsets
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24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 NEXT 37 38 39 40 1 2 3 4 5 6 1 1 1 42 2 1 43 1 DIGITAL 44 1 2 3 45 2 1 2 46 3 DIGITAL 4 47 2 1 1 DIGITAL 48 1 2 3 49 2 1 2 50 1 2 3 51 4 5 52 6 7 8 53 1 2 54 3 1
Chap2.key
. f( ) V (V V ) V e + V e V V V V ( ) V V ( ) E. - () V (0 ) () V (0 ) () V (0 ) (4) V ( ) E. - () V (0 ) () V (0 ) O r θ ( ) ( ) : (r θ) : { r cos θ r sn θ { r + () V (0 ) (4) V ( ) θ θ arg( ) : π π
Honda 3) Fujii 4) 5) Agrawala 6) Osaragi 7) Grabler 8) Web Web c 2010 Information Processing Society of Japan
1 1 1 1 2 Geographical Feature Extraction for Retrieval of Modified Maps Junki Matsuo, 1 Daisuke Kitayama, 1 Ryong Lee 1 and Kazutoshi Sumiya 1 Digital maps available on the Web are widely used for obtaining
コンピューターグラフィックスＳ
今日の内容 コンピューターグラフィックス S 第 8 回 () システム創成情報工学科尾下真樹 28 年度 Q2 前回の復習 演習 (2): ポリゴンモデルの描画 変換行列 の概要 座標系 視野変換 射影変換 のまとめ 教科書 ( 参考書 ) コンピュータグラフィックス CG-ATS 協会編集 出版 2 章 ビジュアル情報処理 -CG 画像処理入門 - CG-ATS 協会編集 出版 章 (-2~-3
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コンピュータビジョン特論 Advanced Computer Vision 第 4 回 画像特徴 ( 点 直線 領域 ) の検出と識別 -1 画質の改善エッジの検出 濃度ヒストグラム (Histogram) 画素数 8 6 4 2 濃度ヒストグラム (Histogram) は 画像の濃度値を横軸に その濃度値を持つ画素数を縦軸に取った ヒストグラム 19 38 57 76 95 114 133 152
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14 2 5 i ii Surface Reconstruction from Point Cloud of Human Body in Arbitrary Postures Isao MORO Abstract We propose a method for surface reconstruction from point cloud of human body in arbitrary postures.
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0 21 カラー反射率 slope aspect 図 2.9: 復元結果例 2.4 画像生成技術としての計算フォトグラフィ 3 次元情報を復元することにより, 画像生成 ( レンダリング ) に応用することが可能である. 近年, コンピュータにより, カメラで直接得られない画像を生成する技術分野が生まれ, コンピューテーショナルフォトグラフィ ( 計算フォトグラフィ ) と呼ばれている.3 次元画像認識技術の計算フォトグラフィへの応用として,
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Wavefront Sensor 法による三角共振器のミスアラインメント検出 齊藤高大 新潟大学大学院自然科学研究科電気情報工学専攻博士後期課程 2 年 214 年 8 月 6 日 1 はじめに Input Mode Cleaner(IMC) は Fig.1 に示すような三角共振器である 懸架鏡の共振などにより IMC を構成する各ミラーが角度変化を起こすと 入射光軸と共振器軸との間にずれが生じる
コンピュータグラフィクス論
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<4D F736F F D2094F795AA8C608EAE8E478B4C92A08250>
微分形式雑記帳 1 ベクトルの内積と外積 次元ベクトルを A a, a, a, B b, b, b とする A a, a, a の長さを A a a a と定義する AB A B cos を A と B の内積とよぶ ただ し はベクトル A と B がなす角度である e1 1, 0, 0, e 0,1, 0, e 0, 0,1 は互いに直交しているので e 1 e 0, e 1 e 0 であり e
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A
A04-164 2008 2 13 1 4 1.1.......................................... 4 1.2..................................... 4 1.3..................................... 4 1.4..................................... 5 2
相関係数と偏差ベクトル
相関係数と偏差ベクトル 経営統計演習の補足資料 07 年 月 9 日金沢学院大学経営情報学部藤本祥二 相関係数の復習 r = s xy s x s y = = n σ n i= σn i= n σ n i= n σ i= x i xҧ y i തy x i xҧ n σ n i= y i തy x i xҧ x i xҧ y i തy σn i= y i തy 式が長くなるので u, v の文字で偏差を表すことにする
1. ( ) 1.1 t + t [m]{ü(t + t)} + [c]{ u(t + t)} + [k]{u(t + t)} = {f(t + t)} (1) m ü f c u k u 1.2 Newmark β (1) (2) ( [m] + t ) 2 [c] + β( t)2
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212 1 6 1. (212.8.14) 1 1.1............................................. 1 1.2 Newmark β....................... 1 1.3.................................... 2 1.4 (212.8.19)..................................
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85 4
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最新 Visual Studio と DirectX 9.0 Ex で戦う 3D プログラミング
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untitled
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修士論文の和文要旨 研究科 専攻大学院情報理工学研究科情報 通信工学専攻博士前期課程 氏名春田英和学籍番号 1231074 論文題目 さわれる拡張現実感システムの検討 要 旨 本研究では,AR(Augmented Reality,AR) と様々な入力デバイスを用いた 3DCG モデリングシステムを実装し, さらに物理エンジンと組み合わせることで, さわれる拡張現実感 (AR) システムの有効性を確認した.
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OpenGL ES Agenda DMP OpenGL ES OpenGL ES 1.1 OpenGL ES 2.0 OpenGL OpenGL OpenGL ES EGL KTX DMP IP OpenGL ES E- PICA200 GPU DMP DMP www.dmprof.com D D JR 2 2002 7 OpenGL ES ULTRAY 2000 Chip (SIGGRAPH 2005)
SPring-8ワークショップ_リガク伊藤
GI SAXS. X X X X GI-SAXS : Grazing-incidence smallangle X-ray scattering. GI-SAXS GI-SAXS GI-SAXS X X X X X GI-SAXS Q Y : Q Z : Q Y - Q Z CCD Charge-coupled device X X APD Avalanche photo diode - cps 8
観測的宇宙論workshop.pptx
名古屋 大学宇宙論論研究室 嵯峨承平 ( 共同研究者 : 市來來淨與, 杉 山直 ) 2013/12/4 観測的宇宙論論 workshop 1/20 目次 1. イントロ 2. 2 次摂動論論 3. 重 力力波 ( 線形摂動 ) 4. 重 力力波 (2 次摂動 ) 5. まとめ 2/20 1. イントロ 非ガウス性 重 力力レンズ効果 2 次ドップラー効果 2 次重 力力波 磁場 Mode coupling
VR Copyright 2006 by Hiroshi Yabu
JAIST Reposi https://dspace.j Title 直感的身体動作を用いた VR アプリケーションに関する 研究 Author(s) 薮, 博史 Citation Issue Date 2006-03 Type Thesis or Dissertation Text version author URL http://hdl.handle.net/10119/266 Rights
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(8) 2017.6.7 電気通信大学大学院情報理工学研究科末廣尚士 9. ロボットアームの逆運動学 ( 幾何 学的 ( 解析的 ) 解法 ) 何をしたいか 手首, 手先, ツールの 3 次元空間での位置や姿勢から, それを実現する関節角度を計算する. アームソリューション, アームの解とも呼ぶ 何のために たとえばビジョンで認識された物をつかむ場合, 物の位置 姿勢は 3 次元空間で表現されることが普通である.
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暫定版修正 加筆の可能性あり ( 付録 球面波 回折 (. グリーンの定理. キルヒホッフの積分定理 3. ホイヘンスの原理 4. キルヒホッフの回折公式 5. ゾンマーフェルトの放射条件 6. 補足 付録 (90~904 のアプローチ : 回折 (diffaction までの道標. 球面波 (pheical wave のみ対象 : スカラー表示. 虚数単位 i を使用する 3. お詫び : 自己流かつ説明が飛躍する場面があります
1 Table 1: Identification by color of voxel Voxel Mode of expression Nothing Other 1 Orange 2 Blue 3 Yellow 4 SSL Humanoid SSL-Vision 3 3 [, 21] 8 325
![1 Table 1: Identification by color of voxel Voxel Mode of expression Nothing Other 1 Orange 2 Blue 3 Yellow 4 SSL Humanoid SSL-Vision 3 3 [, 21] 8 325](/thumbs/91/105378470.jpg "1 Table 1: Identification by color of voxel Voxel Mode of expression Nothing Other 1 Orange 2 Blue 3 Yellow 4 SSL Humanoid SSL-Vision 3 3 [, 21] 8 325")
社団法人人工知能学会 Japanese Society for Artificial Intelligence 人工知能学会研究会資料 JSAI Technical Report SIG-Challenge-B3 (5/5) RoboCup SSL Humanoid A Proposal and its Application of Color Voxel Server for RoboCup SSL
WISS 2018 [2 4] [5,6] Query-by-Dancing Query-by- Dancing Cao [1] OpenPose 2 Ghias [7] Query by humming Chen [8] Query by rhythm Jang [9] Query-by-tapp
![WISS 2018 [2 4] [5,6] Query-by-Dancing Query-by- Dancing Cao [1] OpenPose 2 Ghias [7] Query by humming Chen [8] Query by rhythm Jang [9] Query-by-tapp](/thumbs/91/107555259.jpg "WISS 2018 [2 4] [5,6] Query-by-Dancing Query-by- Dancing Cao [1] OpenPose 2 Ghias [7] Query by humming Chen [8] Query by rhythm Jang [9] Query-by-tapp")
Query-by-Dancing: WISS 2018. Query-by-Dancing Query-by-Dancing 1 OpenPose [1] Copyright is held by the author(s). DJ DJ DJ WISS 2018 [2 4] [5,6] Query-by-Dancing Query-by- Dancing Cao [1] OpenPose 2 Ghias
Chap3.key
区分求積法. 面積 ( )/ f () > n + n, S 長方形の和集合で近似 n f (n ) リーマン和 f (n ) 区分求積法 リーマン和 S S n n / n n f ()d リーマン積分 ( + ) + S (, f ( )) 微分の心 Zoom In して局所的な性質を調べる 積分の心 Zoom Ou して大域的な性質を調べる 曲線の長さ 領域の面積や体積 ある領域に含まれる物質の質量
SIGGRAPH 2012 CG 2012/12/3
SIGGRAPH 2012 CG 2012/12/3 39th LosAngeles SIGG SIG = Special Interest Group 83 countries 21,212 registers 1200 speakers SIG+GRAPH 8/5-8/9 LosAngeles Convention Center LA Art Gallery Birds of a Feather
名称未設定
Parallel Interactive Volume Rendering Kenji ONO Intelligent Modeling Laboratory, Dept. of Mech. Eng. University of Tokyo keno@{iml.u-tokyo.ac.jp, riken.jp} Engineering and Vis. 車両設計のシミュレーション - 研究から設計へ
Microsoft Word - SKY操作マニュアル.doc
2. 使用方法 SKY の使用方法について説明する前に 画面構成について説明する SKY は図 c-2 に示すようにシングルインターフェースドキュメント (SDI) で作成しており 図 3 に示すメニュバーに機能拡張処理を実行可能な項目を作成している また メニューの構成を図 4 に示すとおり 1ファイル 2イメージ 3 設定 4フィルタの4つの大きな項目に分かれる 1 図 2 SKY のメイン画面
ShadowingPlane_CamereReady.dvi
Fast Shading and Shadowing of Virtual Obects Using Shadowing Planes in Mixed Reality y yy yy Tetsuya Kakuta y,takeshi Oishi yy and Katsushi Ikeuchi yy Abstract We have developed a fast shading and shadowing
回転.rtf
ベクトルの回転の定義は A A rot A ΔS 0 n ΔS (5.) : ounter dl 図 5. ベクトルの回転 であり, 回転量を調べる演算子である. ローテーションA, カールA,Aの回転とも読む. 図 5.のように, 閉曲線 に沿ってベクトル Aの線積分を行うものとする. 線積分はベクトル Aと線素 dl の内積だから, ある大きさ ( スカラー量 ) が得られる. その大きさをもち,
文書番号 :PFA012 Revision :1.01 Photonfocus 社 PFRemote 機能 Window 株式会社アプロリンク
Photonfocus 社 PFRemote 機能 Window 株式会社アプロリンク 目次 はじめに... 2 1 バージョン確認... 3 2 Window タブ... 4 2-1 Region of Interest... 4 2-2 Decimation... 5 2-3 Crosshairs... 6 2-4 Multi-ROI... 7 改定履歴... 9 1 はじめに この度は株式会社アプロリンク取り扱い製品をご使用いただき誠にありがとうございます
2009 Aida et al. Caries Res 2006;40 2000 100 % 78.7 88.0 96.6 98.8 98.8 98.8 100.0 100.0 100 75 69.4 50 75.3 74.8 73.3 73.1 73.0 72.4 71.8 71.7 51.7 40.2 69.4 68.8 73.6 25 22.3 32.8 21.9 22.9 22.1
27 24 24115059 i 1 1 2 4 2.1...................... 4 2.1.1.............................. 5 2.1.2...................... 7 2.2............................ 9 2.2.1.................................. 10 2.2.2...............................
proc.dvi
The Great Buddha Project Λ1 Λ2 Λ2 Λ2 Λ3 Λ2 Λ1 Λ2 Λ3 ( (VR) VR (1) (2) (3) modeling-from-reality (MFR) The Great Buddha Project Digital archive of large-scale cultural heritage Ryo Kurazume Λ1 Ko Nishino
IPSJ SIG Technical Report Vol.2014-CG-156 No /9/16 2.5D 1,a) D 2.5D 2 2 3D 2.5D 2.5D Modeling from Illustrations of Different Views Abs
2.5D 1,a) 2 1 2 2.5D 2.5D 2 2 3D 2.5D 2.5D Modeling from Illustrations of Different Views Abstract: When artists design characters, they draw illustrations viewed from the front, side or slant views. In