3D Mesh Simplification. A survey of algorithms and CAD model simplification tests

Simplification of highly detailed CAD models is an important step when CAD models are visualized or by other means utilized in augmented reality applications. Without simplification, CAD models may cause severe processing and storage is- sues especially in mobile devices. In addition, simplified models may have other advantages like better visual clarity or improved reliability when used for visual pose tracking. The geometry of CAD models is invariably presented in form of a 3D mesh. In this paper, we survey mesh simplification algorithms in general and focus especially to algorithms that can be used to simplify CAD models. We test some commonly known algorithms with real world CAD data and characterize some new CAD related simplification algorithms that have not been surveyed in previous mesh simplification reviews.Siirretty Doriast

Il rilievo dell’Architettura tra identificazione tipologica e strutturazione semantica. La Certosa di San Lorenzo a Padula nella rappresentazione digitale per il Cultural Heritage.

La digitalizzazione delle testimonianze del patrimonio costruito ha animato una nuova sfida dell’epoca contemporanea: la creazione di sistemi intelligenti, efficienti e scalabili per l’indicizzazione, l’archiviazione, la ricerca e la gestione delle collezioni digitali e della relativa documentazione. La strutturazione delle informazioni, spazializzate in ragione di attributi semantici, risponde efficacemente alle esigenze di documentazione e interoperabilità, proprie degli studi interdisciplinari, potenziando la condivisione delle risorse e la creazione collaborativa di conoscenza. L’analisi degli approcci formalizzati finora, mostra diverse questioni aperte e spunti di riflessione connessi con le implicazioni teoriche di una segmentazione architettonica guidata dalla semantica, con le potenzialità espressive e applicative di una interazione più immediata con la rappresentazione digitale nonché con le modalità di accesso e recupero della documentazione spazializzata. Un primo scopo della ricerca è la definizione di una metodologia di annotazione semantica che risolva l’ambiguità e codifichi l’incertezza della etichettatura, affinando la qualità dell’informazione. Una seconda finalità è l’indagine di approcci che razionalizzino e ottimizzino il processo di annotazione, migliorando l’interoperabilità e l’interpretabilità da parte di Intelligenze Artificiali