Sequential Point Clusters: 大規模モデルに対する効率的なポイントベーストレンダリングシステム(推薦: 博士論文・卒業論文セッション優秀発表)
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概要
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モデリング技術の向上により, 大規模な3次元モデルの生成が容易になった反面, 生成された大規模モデルを効率的に描画することは困難になっている.そこで本論文では, Point Based Renderingによる効率的な描画システムの考察をし, Sequential Point Treesによる多重解像度描画アルゴリズムにデータの幾何的な位置によりクラスタ化することで, 描画データ量を削減するSequential Point Clustersへの拡張を提案する.実際に, 面数が数千万の大規模なモデルを用いて本手法の実用性を検証するとともに, 最適なクラスタサイズを探りその有効性を明らかにする.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-06-15
著者
-
池内 克史
東京大学生産技術研究所
-
池内 克史
東京大学
-
岡本 泰英
東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻
-
山崎 俊太郎
産業技術総合研究所
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岡本 泰英
東京大学生産技術研究所
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岡本 泰英
東京大学 生産技術研究所
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岡本 泰英
東京大学
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