Geometry Processing

几何处理

基本信息

  • 批准号:
    CRC-2021-00228
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 7.29万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Canada Research Chairs
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2022-01-01 至 2023-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Tools for designing digital 3D shapes boast sophisticated functionality and produce marvelous artifacts. Unfortunately, these tools are enjoyed by the small fraction of the population who possess not just creative inspiration but also esoteric technical skills. This proposal will pursue a novel approach to 3D digital expression along three complementary tracks:Reliable and accessible:1. physical simulation of 3D geometry,2. geometric modeling decoupled from underlying data structures, and3. user interfaces for direction manipulation of geometric data.Nature effortless creates rich three-dimensional motion and complex geometric forms. Existing computational methods either focus on accurate reproduction of observed behaviors or rely on carefully setting a large number of unintuitive parameters. Instead, the proposed research will investigate how to artistically and expressively control physical simulations with a small number of user-friendly parameters. The impact of this improved computational reality span immersive tele-experiences including education and computational fabrication including consumer customization via advanced manufacturing techniques.Existing digital 3D modeling tools struggle to break away from low-level, technical user-interfaces. These tools have been hamstrung by their insistence on particular, classic surface representations. The proposed research will go "off road" by reimagining 3D geometric modeling by directly targeting high-level user interactions on deliberately non-standard shape representations and ultimately on shapes whose representation may change during the interaction depending on context or available resources. This work both depends on and contributes to our state of understanding of deep learning techniques from artificial intelligence in the context of 3D geometry.Computer aided-design has successfully transformed the objects around us, the buildings we inhabit, and the digital images we enjoy. However, this extremely practical motivation has led to narrow digital design workflows suffered by a minority of the population. Most 3D modeling tools are notoriously difficult and seen as a means-to-an-end. In this proposal, we consider the intrinsic value in digital 3D design workflow as opposed to created artifacts. Our hypothesis is that by studying and increasing the value of the act of 3D creation we will transform digital 3D design into widespread 3D expression, enjoyed by everyone.
用于设计数字3D形状的工具具有复杂的功能并产生奇妙的艺术品。不幸的是,这些工具只为一小部分人所喜爱,他们不仅拥有创造性的灵感,还拥有深奥的技术技能。这项提议将沿着三个互补的轨道寻求一种新的3D数字表达方法:可靠和可访问的:1.3D几何的物理模拟,2.从底层数据结构解耦的几何建模,以及3.用于几何数据方向操作的用户界面。自然轻松地创建了丰富的三维运动和复杂的几何形状。现有的计算方法要么侧重于精确再现观察到的行为,要么依赖于仔细设置大量非直观的参数。相反,这项拟议的研究将研究如何用少量用户友好的参数来艺术地和富有表现力地控制物理模拟。这种改进的计算现实的影响跨越了沉浸式的远程体验,包括教育和计算制造,包括通过先进制造技术的消费者定制。现有的数字3D建模工具努力摆脱低水平的技术性用户界面。这些工具由于坚持使用特定的、经典的曲面表示而受挫。这项拟议的研究将通过重新想象3D几何建模,通过直接将高级用户交互直接对准故意非标准的形状表示,并最终针对其表示可能在交互过程中根据上下文或可用资源而改变的形状,来重新想象3D几何建模。这项工作依赖于并有助于我们在3D几何背景下理解人工智能的深度学习技术。计算机辅助设计成功地改变了我们周围的物体、我们居住的建筑和我们享受的数字图像。然而,这种极其实际的动机导致了少数人遭受的数字设计工作流程狭窄。大多数3D建模工具都是出了名的困难,被视为达到目的的手段。在这个提案中,我们考虑了数字3D设计工作流程中的内在价值,而不是创建的人工产物。我们的假设是,通过研究和增加3D创作行为的价值,我们将把数字3D设计转变为广泛的3D表达,为每个人所享受。

项目成果

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Jacobson, Alec其他文献

Surface Simplification using Intrinsic Error Metrics
使用固有误差度量进行表面简化
  • DOI:
    10.1145/3592403
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.2
  • 作者:
    Liu, Hsueh-Ti Derek;Gillespie, Mark;Chislett, Benjamin;Sharp, Nicholas;Jacobson, Alec;Crane, Keenan
  • 通讯作者:
    Crane, Keenan
Robust Inside-Outside Segmentation using Generalized Winding Numbers
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2013-07-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.2
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  • 通讯作者:
    Sorkine-Hornung, Olga
Bounded Biharmonic Weights for Real-Time Deformation
  • DOI:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.2
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    Sorkine, Olga
Generalized Matryoshka: Computational Design of Nesting Objects
  • DOI:
    10.1111/cgf.13242
  • 发表时间:
    2017-08-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Jacobson, Alec
  • 通讯作者:
    Jacobson, Alec
Bounded Biharmonic Weights for Real-Time Deformation
  • DOI:
    10.1145/2578850
  • 发表时间:
    2014-04-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    22.7
  • 作者:
    Jacobson, Alec;Baran, Ilya;Sorkine-Hornung, Olga
  • 通讯作者:
    Sorkine-Hornung, Olga

Jacobson, Alec的其他文献

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Digital 3D Expression for 8 Billion People
为 80 亿人提供数字 3D 表达
  • 批准号:
    RGPIN-2022-04680
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 7.29万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Robust Geometry Processing for Big Dirty Data
大脏数据的鲁棒几何处理
  • 批准号:
    RGPIN-2017-05235
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 7.29万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Geometry Processing
几何处理
  • 批准号:
    CRC-2016-00122
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 7.29万
  • 项目类别:
    Canada Research Chairs
Robust Geometry Processing for Big Dirty Data
大脏数据的鲁棒几何处理
  • 批准号:
    RGPIN-2017-05235
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 7.29万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Geometry Processing
几何处理
  • 批准号:
    CRC-2016-00122
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 7.29万
  • 项目类别:
    Canada Research Chairs
Geometry Processing
几何处理
  • 批准号:
    CRC-2016-00122
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  • 资助金额:
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Robust Geometry Processing for Big Dirty Data
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  • 批准号:
    RGPIN-2017-05235
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 7.29万
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Robust Geometry Processing for Big Dirty Data
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  • 批准号:
    507938-2017
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    2019
  • 资助金额:
    $ 7.29万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Accelerator Supplements
Robust Geometry Processing for Big Dirty Data
大脏数据的鲁棒几何处理
  • 批准号:
    507938-2017
  • 财政年份:
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  • 资助金额:
    $ 7.29万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Accelerator Supplements
Geometry Processing
几何处理
  • 批准号:
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    2018
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    Canada Research Chairs

相似国自然基金

Sirt1通过调控Gli3 processing维持SHH信号促进髓母细胞瘤的发展及机制研究
  • 批准号:
    82373900
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
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  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
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  • 项目类别:
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相似海外基金

Geometry Processing Approaches for Defective Discrete Surfaces
有缺陷的离散曲面的几何处理方法
  • 批准号:
    RGPIN-2019-05252
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 7.29万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
HCC: Medium: Grid-Free Monte Carlo Methods for Digital Geometry Processing
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    2212290
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 7.29万
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Geometry Processing Approaches for Defective Discrete Surfaces
有缺陷的离散曲面的几何处理方法
  • 批准号:
    RGPIN-2019-05252
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 7.29万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Robust Geometry Processing for Big Dirty Data
大脏数据的鲁棒几何处理
  • 批准号:
    RGPIN-2017-05235
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 7.29万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Geometry Processing
几何处理
  • 批准号:
    CRC-2016-00122
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 7.29万
  • 项目类别:
    Canada Research Chairs
Collaborative Research: Applications of Symplectic Geometry to Frame Theory and Signal Processing
合作研究:辛几何在框架理论和信号处理中的应用
  • 批准号:
    2107700
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 7.29万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Geometry Processing Summer Institute 2021
几何处理暑期学院 2021
  • 批准号:
    2103933
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 7.29万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CAREER: Modeling Uncertainties for Geometry Processing
职业:几何处理的不确定性建模
  • 批准号:
    2047677
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 7.29万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Collaborative Research: Applications of Symplectic Geometry to Frame Theory and Signal Processing
合作研究:辛几何在框架理论和信号处理中的应用
  • 批准号:
    2107808
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 7.29万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Real-time Geometry Processing for Motion Capture using Depth Cameras
使用深度相机进行运动捕捉的实时几何处理
  • 批准号:
    550743-2020
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 7.29万
  • 项目类别:
    University Undergraduate Student Research Awards
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作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了