Welnicka, Katarzyna

Analyse og processering af digitale 3D former er et betydeligt forskningsområde med mange medicinske og industrielle anvendelser samt anvendelser i underholdningsindustrien. Det er et område, der er vokset i betydning som metoder til optisk scanning har gjort opmålt 3D geometri langt mere almindeligt end tidligere. Det er også et område med store udfordringer. En væsentlig udfordring, der er et vigtigt emne i denne afhandling, omhandler udvikling af metoder der ved hjælpe af beregning klassificerer former på en måde som er samstemmende med menneskelig forståelse og klassifikation af former. I denne afhandling præsenterer vi først en form beskrivelse, der er baseret på diffusionsprocesser på overfladen af en form - autodiffusionsfunktionen. Når varme koncentreres i et punkt beskriver autodiffusionsfunktionen hvor meget af denne varme, der er tilbage i punktet efter et et tidsinterval. Denne metode gør det muligt at finde træk ved formen afhængigt af skala som igen er givet ved tidsparameteren. For eksempel er metoden sammen med Reeb graph metoden velegenet til at finde en skeletstruktur repræsentation af 3D modeller, der er givet som trekantsnet. Denne anden del af denne afhandling omhandler fænomenet stil. Et objekts stil bedømmes let af mennesker, men en beregningsmæssig metode til at finde et objekts stil er et vanskeligt problem. I stedet for at kode stilen eksplicit, hvilket kun kan gøres i en specifik sammenhæng, så udvikler vi en generel metode til at håndtere både stil og funktion som anvender den indlæring vi får fra et træningssæt og som kan evalueres med enhver formbeskrivelse, der giver et afstandsmål mellem forskellige former. Vores metode afkobler effekten af stil fra den som funktionen har og giver ydermere et mål for hvor egnet en formbeskrivelse er til at løse et specifikt problem.Analysis and processing of 3D digital shapes is a significant research area with numerous medical, industrial, and entertainment applications which has gained enormously in importance as optical scanning modalities have started to make acquired 3D geometry commonplace. The area holds many challenges. One such challenge, which is addressed in this thesis, is to develop computational methods for classifying shapes which are in agreement with the human way of understanding and classifying shapes. In this dissertation we first present a shape descriptor based on the process of diffusion on the surface of the shape – the auto diffusion function. When all heat is inserted at a single point, the function describes how much of that heat will remain at the same point after a period of time. This method allows for finding shape features at different scales related to time parameter. For instance, in conjunction with the method of Reeb graphs for skeletonization, it is an effective tool for generating scale dependent skeletons of shapes represented as 3D triangle meshes. The second part of the thesis aims at capturing the style phenomenon. The style of an object is easily recognized by humans but a computational method for finding the style of an object is elusive. Instead of codifying the style explicitly, which can be only done within a specific context, we develop a general method for dealing with both style and function which uses the supervision provided by a set of training examples and can be evaluated using any shape descriptor, that produces dissimilarity measures between different shapes. Our methods decouple the effect of style from the effect of function and assess how suitable a descriptor is to a specific problem

Online Research Database In Technology

Descriptor Based Analysis of Digital 3D Shapes

http://orbit.dtu.dk/ws/files/6487255/phd262_katg-net.pdf

Descriptor Based Analysis of Digital 3D Shapes

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Online Research Database In Technology