The evolution of 3D visual content calls for innovative methods for modelling shapes based on their intended usage, function and role in a complex scenario. Even if different attempts have been done in this direction, shape modelling still mainly focuses on geometry. However, 3D models have a structure, given by the arrangement of salient parts, and shape and structure are deeply related to semantics and functionality. Changing geometry without semantic clues may invalidate such functionalities or the meaning of objects or their parts. Here, the problem is approached by considering semantics as the formalised knowledge related to a category of objects; the geometry can vary provided that the semantics is preserved. The semantics and the variable geometry of a class of shapes is represented through the parametric template: an annotated 3D model whose geometry can be deformed provided that some semantic constraints remain satisfied. In this work, the design and development of a framework for the semantics-aware modelling of shapes is presented, offering the user a single application environment where the whole workflow of defining the parametric template and applying semantics-aware deformations can take place. In particular, the system provides tools for the selection and annotation of geometry based on a formalised contextual knowledge; shape analysis methods to derive new knowledge implicitly encoded in the geometry, and possibly enrich the given semantics; a set of constraints that the user can apply to salient parts and a deformation operation that takes into account the semantic constraints and provides an optimal solution. The framework is modular so that new tools can be continuously added.


翻译:3D 视觉内容的演进需要基于其预期用途、功能和复杂情景中作用的建模形状的创新方法。 即使在这一方向上做了不同的尝试, 形状建模仍然主要侧重于几何。 但是, 3D 模型有一个结构, 由突出部分的排列所决定, 形状和结构与语义和功能有着深刻的联系。 改变几何而没有语义线索可能会使这些功能或物体或其部位的含义失去意义。 在这里, 将语义学作为与某类物体有关的正规化知识来看待这一问题。 只要保留语义学, 几何几何方法可以不同。 某类形状的语义和可变几何几何方法通过参数模板来体现: 一个附加注释的 3D 模型, 其形状和结构与功能性功能和结构。 在这项工作中, 设计和开发一个语义- 有意识的形状建模框架, 向用户提供一个单一的应用环境, 用来定义整类物体的模版图和运用语义- 变形学变法的操作, 通过参数模模模模质模板的模型选择一个精度的精度和深度分析工具, 。 具体的系统的精度分析方法可以提供一种精度的精度和精度的精度的精度的精度的精度的精度分析, 的精度的精度和精度的精度的精度的精度的精度的精度, 。

0
下载
关闭预览

相关内容

通过学习、实践或探索所获得的认识、判断或技能。
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月4日
Arxiv
0+阅读 · 2022年9月30日
Arxiv
0+阅读 · 2022年9月30日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员