Aquest curs introduirà les diverses tècniques que permeten la visualització interactiva i la manipulació d'objectes i escenes molt complexos. Si bé hi ha hagut un salt en la potència del maquinari de gràfics, és possible generar conjunts de dades més complexos a través dels avenços en el modelatge 3D, simulació i captura de dades. Per tant, la necessitat de tractar aquests models massius sorgeix en camps com ara la visualització científica, CAD, el patrimoni cultural, motors de videojocs i altres. Els estudiants estaran exposats a una representació jeràrquica d'escenes, la simplificació de models i algorismes de visibilitat. Com a resultat, s'obtindrà una visió global del problema i un ampli coneixement de les solucions actuals.
Professorat
Responsable
Antonio Chica Calaf (
)
Altres
Marta Fairen Gonzalez (
)
Oscar Argudo Medrano (
)
Hores setmanals
Teoria
2
Problemes
0
Laboratori
1
Aprenentatge dirigit
0
Aprenentatge autònom
5
Competències
Competències Tècniques de cada especialitat
Gràfics i realitat virtual
CEE1.1 - Capacitat de comprendre i saber aplicar les tecnologies actuals i les que en el futur es facin servir per al disseny i avaluació d'aplicacions gràfiques interactives en tres dimensions, tant quan prevalgui la qualitat d'imatge com quan ho faci la interactivitat o la velocitat, així com comprendre els compromisos inherents i les raons que els ocasionen.
Competències Tècniques Generals
Genèriques
CG3 - Capacitat per al modelatge matemàtic, càlcul i disseny experimental en centres tecnològics i d'enginyeria d'empresa, particularment en tasques de recerca i innovació en tots els àmbits de la Informàtica.
Competències Transversals
Actitud adequada davant el treball
CTR5 - Tenir motivació per a la realització professional i per a afrontar nous reptes, tenir una visió àmplia de les possibilitats de la carrera professional en l'àmbit de l'enginyeria en informàtica. Sentir-se motivat per la qualitat i la millora contínua, i actuar amb rigor en el desenvolupament professional. Capacitat d'adaptació als canvis organitzatius o tecnològics. Capacitat de treballar en situacions de carència d'informació i/o amb restriccions temporals i/o de recursos.
Raonament
CTR6 - Capacitat de raonament crític, lògic i matemàtic. Capacitat de resoldre problemes en la seva àrea d'estudi. Capacitat d'abstracció: capacitat de crear i utilitzar models que reflecteixin situacions reals. Capacitat de dissenyar i realitzar experiments senzills, i analitzar-ne i interpretar-ne els resultats. Capacitat d'anàlisi, de síntesi i d'avaluació.
Bàsiques
CB8 - Que els estudiants sàpiguen comunicar les seves conclusions i els coneixements i raons darreres que les sustenten- a públics especialitzats i no especialitzats d'una manera clara i sense ambigüitats.
CB9 - Que els estudiants posseeixin les habilitats d'aprenentatge que els permetin continuar estudiant d'una manera que haurà de ser en gran mesura autodirigida o autònoma.
Objectius
Ús de models geomètrics jeràrquics per a la visualització de models molts grans.
Competències relacionades:
CEE1.1,
CG3,
CTR5,
CTR6,
Algorismes per la simplificació de malles de triangles.
Competències relacionades:
CEE1.1,
CG3,
CTR5,
CTR6,
Algorismes de càlcul de visibilitat.
Competències relacionades:
CEE1.1,
CG3,
CTR5,
CTR6,
Models geomètrics jeràrquics
Algorismes de subdivisió de l'espai (regular grids, octrees, BSP trees, Kd-trees), subdivisió de l'escena (BVHs) i estructures de dades basades en memoria externa.
Estructures de representació de malles
Estructures de representació de malles triangulars i poligonals: Independent face set, Indexed face set, Adjacency lists, Winged edge, Half edge, Corner table.
Simplificació de malles de triangles
Introducció als conceptes i operacions bàsiques i les mètriques d'error usades en simplificació de geometria i topologia. La seva aplicació a la simplificació amb conservació de l'aparença i simplificació de models gegants en memòria externa.
Nivell de detall
Introducció a la idea de nivell de detall a nivell d'objecte i a la seva aplicació a escenes composades per múltiples models (time critical rendering). Tipus d'estratègies: discretes, continues, i depenents de la vista. Prevenció de popping.
Càlcul de visibilitat
Introducció als conceptes bàsics i algorismes per al càlcul de visibilitat, incloent preprocessament de visibilitat, visibilitat des de punt i regió, i el càlcul de la visibilitat usant la GPU. Compressió de PVS.
Navegació interactiva en entorns complexos
Com estructurar models gegants per a la visualització en memòria externa d'escenes de grans dimensions. L'ús de visualització dependent de la vista. Algorismes per a la detecció de col·lisions en models molt grans.
Each student has to prepare the corresponding presentation and a supporting document, which have to sent to the course coordinator before the session. Objectius:1342 Setmana:
15 Tipus:
entrega
Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
3h
Aprenentatge autònom
6h
Problemes
Conjunt de problemes plantejats durant el curs destinats a avaluar l'adquisició de coneixements de l'estudiant al llarg del curs.
Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
9h
Metodologia docent
Aquest curs està estructurat en tres tipus de sessions:
* Sessions T (teoria): presentació donada pel professor corresponent. El professor demanarà als alumnes que facin alguns exercicis breus sobre els temes tractats en aquestes sessions.
* Sessions D (discussió): sessions dutes a terme pel professor, en què alguns alumnes resoldran exercicis o presentaran articles prèviament distribuïts. Cada estudiant ha de preparar la presentació corresponent i un document de suport, que s'han de trametre al coordinador del curs abans de la seva sessió D.
* Sessions L (laboratori): en aquestes sessions els alumnes hauran de resoldre problemes pràctics programant alguns dels algorismes presentats a les sessions de teoria.
SIGGRAPH '08: ACM SIGGRAPH 2008 classes -
David Kasik, Andreas Dietrich, Enrico Gobbetti, Fabio Marton, Dinesh Manocha, Philipp Slusallek, Abe Stephens, and Sung-Eui Yoon, Association for Computer Machinery ,
2008.
Capacitats prèvies
Per a poder cursar aquesta assignatura cal conèixer OpenGL i haver cursat alguna assignatura de gràfics amb anterioritat.