Procesado en Geometría

Créditos
6
Tipos
Complementaria de especialidad (Gráficos y Realidad Virtual)
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos , pero tiene capacidades previas
Departamento
CS
Este curso explora algunos de los algoritmos más importantes para el procesamiento de mallas poligonales (principalmente mallas triangulares). Los principales temas que se abordarán incluirán la construcción de mallas a partir de objetos reales, el filtrado de ruido geométrico y topológico, la parametrización de mallas, su deformación y edición, y su compresión.

Profesorado

Responsable

Otros

Horas semanales

Teoría
2.5
Problemas
0.5
Laboratorio
1
Aprendizaje dirigido
0
Aprendizaje autónomo
7.54

Competencias

Competencias Técnicas de cada especialidad

Computer graphics and virtual reality

  • CEE1.1 - Capacidad de comprender y saber aplicar las tecnologías actuales y las que en el futuro se utilicen para el diseño y evaluación de aplicaciones gráficas interactivas en tres dimensiones, tanto cuando prime la calidad de imagen como cuando lo haga la interactividad o la velocidad, así como comprender los compromisos inherentes y las razones que los ocasionan.
  • CEE1.2 - Capacidad de comprender y saber aplicar las tecnologías actuales y las que en el futuro se utilicen para la evaluación, implementación y explotación de entornos de realidad virtual y/o aumentada, y de interfaces de usuario 3D basadas en dispositivos de interacción natural.

    • Competencias Técnicas Genéricas

    Genéricas

  • CG3 - Capacidad para el modelado matemático, cálculo y diseño experimental en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación e innovación en todos los ámbitos de la Informática.

    • Competencias Transversales

    Razonamiento

  • CTR6 - Capacidad de razonamiento crítico, lógico y matemático. Capacidad para resolver problemas dentro de su área de estudio. Capacidad de abstracción: capacidad de crear y utilizar modelos que reflejen situaciones reales. Capacidad de diseñar y realizar experimentos sencillos, y analizar e interpretar sus resultados. Capacidad de análisis, síntesis y evaluación.

    • Básicas

  • CB6 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.

    • Objetivos

    1. Al finalizar este curso, el estudiante comprenderá los principales procesos y algoritmos detrás del procesamiento geométrico actual. Más específicamente, será
      Competencias relacionadas: CB6, CTR6, CEE1.1, CEE1.2, CG3,
      Subcompetences
      • capaz de comprender las principales herramientas para filtrar el ruido geométrico y topológico en mallas
      • capaz de implementar y/o utilizar los principales mecanismos para deformar y editar mallas complejas
      • capaz de evaluar, comprender, implementar y utilizar métodos para comprimir mallas geométricas

    Contenidos

    1. Matemáticas preliminares
      Revisar los conceptos que los estudiantes ya deben conocer, establecer la notación e introducir algún material nuevo que será necesario para el curso, incluida la geometría diferencial continua y discreta elemental de curvas y superficies.
    2. Adquisición de modelos; reconstrucción, registro, cierre
      Discusión de las técnicas mediante las cuales podemos capturar mallas geométricas complejas a partir de objetos físicos.
    3. Reparación de mallas
      Dificultades encontradas en los modelos adquiridos y necesidad de correcciones. Algunas técnicas para reducir automáticamente los artefactos de malla.
    4. Suavizado
      Presentación de técnicas para filtrar el ruido y mejorar la calidad de las mallas. Ruido geométrico y topológico. Preservación de características.
    5. Mallas sintéticas
      Presentación de algunos de los métodos disponibles para generar formas complejas y suaves de forma sintética.
    6. Parametrización de mallas. Remallado y simplificación de mallas.
      Importancia de las parametrizaciones. Métodos para lograr una parametrización fluida. Parametrizaciones y remallado.
    7. Deformación de mallas y animación
      Métodos basados ¿¿en esqueletos y cajas para deformar mallas.

    Actividades

    Actividad Acto evaluativo


    Implementación de algoritmos seleccionados

    Se asignará una selección de algoritmos relevantes para implementar en sesiones de laboratorio y por su cuenta. Es posible que deba presentar su solución en clase. Debe entregar código fuente completamente funcional que funcione en Linux o macOS.

    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    13h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    36h

    Presentación de contenidos de la asignatura

    El material se presentará en clases magistrales a lo largo del trimestre. Se espera que realices lecturas complementarias y, ocasionalmente, se asignarán ejercicios para presentarlos posteriormente o entregarlos.
    Objetivos: 1
    Teoría
    30h
    Problemas
    3.5h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    42h

    Examen final

    Al final del semestre tendrás un examen final.

    Semana: 18
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Resolución de problemas

    Debes desarrollar soluciones a los problemas que se asignarán en clase; estas se presentarán y discutirán en una fecha posterior o se entregarán para su calificación.

    Teoría
    0h
    Problemas
    3h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    20h

    Metodología docente

    The course will consist in lectures on the theoretical foundations of GP, which will include discussions of problems and applications. There will also be lab sessions where the students will tackle specific problems assigned to them, and will hand in working programs addressing these problems.

    Método de evaluación

    The students will be marked for their attendance and participation in class, yielding a grade "Class".

    Another grade will stem from the student's implementations of selected algorithms (potentially including their presentation of their solution in a laboratory class), yielding a mark "Lab".

    Students will also receive a third mark based on their performance in a final exam, yielding "Exam". This exam will also include a section that will reference the algorithms implemented in the labs, resulting in a fourth grade "LabExam".

    The final grade for the course will be computed as

    Final Grade = 0.1 Class + 0.35 Lab + 0.4 Exam + 0.15 LabExam.

    Bibliografía

    Básico

    Complementario

    Capacidades previas

    Se presentará o revisará material de base según sea necesario a lo largo del curso, pero se valoran conocimientos generales de álgebra lineal, rudimentos de geometría diferencial y optimización. En concreto, se valoran nociones de espacios vectoriales, transformaciones, cambios de base, autovalores y autovectores, descomposición en valores singulares (SVD) y elementos de geometría diferencial de curvas y superficies para maximizar el beneficio de este curso.
    Por ejemplo, completar GTCG debería proporcionar suficiente formación.
    Se recomiendan conocimientos de C++ para poder realizar los laboratorios.