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  1. 全国大会
  2. 85回
  3. 人工知能と認知科学

幾何減衰項の異方性を考慮したBRDFの因子分解

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230226
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230226
8659880b-b15d-4355-908c-2e893fcaf583
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-1X-01.pdf IPSJ-Z85-1X-01.pdf (839.0 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2023-02-16
タイトル
タイトル 幾何減衰項の異方性を考慮したBRDFの因子分解
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
和歌山大
著者所属
和歌山大
著者名 明石, 佳祐

× 明石, 佳祐

明石, 佳祐

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岩崎, 慶

× 岩崎, 慶

岩崎, 慶

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 CGの分野において,写実的な画像生成技術は重要な研究分野の一つである.物体表面での光の反射を記述するBRDFは,写実的なCG画像の生成において重要な要素の一つである.現実の素材の反射率を計測することで得られる計測BRDFは,計測した素材の質感を忠実に再現することが可能であるが,入射方向や出射方向を細かくサンプリングして計測する必要があるため,データ量が大きいという問題点がある.異方性スペクトラルBRDFを圧縮表現する手法は提案されているが,等方性幾何減衰項を用いているため精度が低いという問題がある.本研究では,異方性幾何減衰項を用いることで,異方性スペクトラルBRDFを因子分解し,計測BRDFを圧縮する手法を提案する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第85回全国大会講演論文集

巻 2023, 号 1, p. 881-882, 発行日 2023-02-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:14:13.246907
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