《海量數據驅動的高維材質外觀建模方法》是依託浙江大學，由吳鴻智擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：海量數據驅動的高維材質外觀建模方法
- 依託單位：浙江大學
- 項目負責人：吳鴻智
- 項目類別：青年科學基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
高維材質外觀是計算機圖形學領域近年來一個重要的研究方向。它從本質上刻畫了光與材料之間的互動作用，因此越來越多地被運用到真實感繪製中，給電影和遊戲中的物體賦予了逼真的材質效果。然而目前對真實世界材料的外觀進行數位化建模是一件十分耗時耗力的任務，面向普通用戶的低成本快速高維材質外觀建模仍然是一個有待探索的領域。受網際網路上相關海量數據不斷快速增長的啟發，本項目以構建一個海量數據驅動的、包含常用自然和人造材料的大規模高維材質外觀資料庫為目標，擬對網際網路上材質外觀相關數據的高效採集處理、基於海量圖片的高維材質外觀建模方法、真實材料外觀空間的理論分析和大規模材質外觀資料庫的相關套用這幾個關鍵科學問題開展研究，並提出海量數據驅動的基於最大後驗機率估計的高維材質建模核心算法。本項目擬根本上解決阻礙真實材質外觀實用化的障礙，將有力推進高維材質外觀在工業界中的大規模套用。
結題摘要
高維材質外觀是計算機圖形學領域近年來一個具有挑戰性的重要研究方向。相關研究在電影、遊戲以及當前熱門的虛擬/增強現實等領域中的有著廣泛的套用前景。高維材質外觀刻畫了光與材質之間的互動作用，因此越來越多地被運用到真實感繪製中，賦予虛擬物體逼真的材質效果。然而目前對真實世界材質外觀進行建模是相當耗時耗力的任務，極大地阻礙了真實感材質外觀的大規模套用。本課題構建面向普通用戶的真實感外觀建模技術為目標，在基於消費級深度攝像機的材質外觀建模、基於少量照片的虛擬化身外觀建模、超高解析度微觀高維材質外觀建模、以及基於心理感知的高效材質外觀濾波處理等方向上開展了研究。並解決了非精確輸入條件下的高維材質、照相機位置、環境光照和法向量的聯合最佳化框架、稀疏照片輸入下的可形變動態幾何表達形式、超高解析度高維材質採集的穩定性維護、以及不同濾波策略下的高維材質外觀呈現的心理感知等科學問題。這些研究成果的完成，對於推動面向普通用戶的真實感外觀建模具有重要意義。本課題的研究首先針對非精確弱輸入條件的特點，在圖形學領域首次實現了僅僅使用單個消費級深度攝像機就可以對日常物體的幾何與高維材質外觀進行高精度重建；還首次構建了達到亞微米級超高解析度的高維材質外觀採集系統；同時首次揭示並量化了對高維材質外觀函式進行各種不同的濾波策略後人腦對材質外觀感知所受到的影響。相關研究成果發表在ACM SIGGRAPH / SIGGRAPH Asia等領域內頂級學術會議上，並通過在這些會議上的論文宣講以及與國際同行的交流擴大了影響。這些成果還被ACM Transactions on Graphics, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, Computer Graphics Forum等領域內權威國際期刊所收錄。課題組在材質外觀建模方向的研究已經申請了兩項專利，為進一步在工業界推廣打下了基礎。
