Aprendizado de modelos 3D deformáveis a partir de múltiplas vistas

• Processo: 09/00093-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Pesquisa
• Data de Início da vigência: 07 de janeiro de 2009
• Data de Término da vigência: 06 de abril de 2009
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Siome Klein Goldenstein
• Beneficiário: Siome Klein Goldenstein
• Pesquisador Anfitrião: Gabriel Taubin
• Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Brown University, Estados Unidos
• Assunto(s): Computação gráfica Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Captura De Movimento | Dinamica E Movimento | Modelos Deformaveis | Rastreamento Sem Marcadores | Reconstrucao 3D | Visão Computacional

Resumo

No período desta curta visita, estamos iniciando um projeto longo em que utilizaremos de técnicas de computação gráfica, visão computacional e inteligência artificial para o aprendizado de modelos deformáveis tridimensionais a partir de múltiplas vistas. O primeiro passo para este objetivo consiste em utilizar três tipos de informações: silhuetas, descontinuidades de profundidade e estereoscopia densa para reconstruir de forma instantânea o casco volumétrico instantâneo do modelo. Uma vez com os dados volumétricos capturados ao longo do tempo, desenvolveremos um algoritmo para a construção de modelos que sejam topologicamente coerentes ao longo do tempo, e cuja movimentação e deformação dinâmicas possam ser propriamente parametrizadas. Este método pode então ser refinado com o uso de modelos computacionais que restringem a família e dinâmica de movimentos ao que se espera de movimentos e comportamentos previamente estudados, como no caso de humanos. Finalmente, o modelo precisa ser representado, comprimido e transmitido para visualização em aplicações remotas, tais como teleconferência e análise de dados esportivos e biomecânicos. As metas para esses primeiro meses são bem claras e definidas: revisão da literatura e escrita de um artigo de "survey", preparação de dois projetos de pesquisa (NSF e HP), e a construção do hardware de um sistema de captura baseado em múltiplos dispositivos de estéreo em tempo real, cujo protótipo foi desenvolvido pelo grupo de Brown. (AU)