Advanced textural representation of materials appearance
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F11%3A00369913" target="_blank" >RIV/67985556:_____/11:00369913 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Advanced textural representation of materials appearance
Popis výsledku v původním jazyce
Multidimensional visual texture is the appropriate paradigm for physically correct material visual properties representation. The course will present recent advances in texture modelling methodology as applied in computer vision, pattern recognition, computer graphics, and virtual/augmented reality applications. Contrary to previous courses on material appearance, we will focus on materials whose nature allows the exploitation of texture modeling approaches. This topic is introduced in the wider and complete context of pattern recognition and image rocessing. It comprehends modeling of multi-spectral images and videos which can be accomplished either with multi-dimensional mathematical models or sophisticated sampling methods from the original measurements. The key aspects of the topic, i.e., different multi-dimensional data models with their corresponding benefits and drawbacks, optimal model selection, parameter estimation and model synthesis techniques, are discussed.
Název v anglickém jazyce
Advanced textural representation of materials appearance
Popis výsledku anglicky
Multidimensional visual texture is the appropriate paradigm for physically correct material visual properties representation. The course will present recent advances in texture modelling methodology as applied in computer vision, pattern recognition, computer graphics, and virtual/augmented reality applications. Contrary to previous courses on material appearance, we will focus on materials whose nature allows the exploitation of texture modeling approaches. This topic is introduced in the wider and complete context of pattern recognition and image rocessing. It comprehends modeling of multi-spectral images and videos which can be accomplished either with multi-dimensional mathematical models or sophisticated sampling methods from the original measurements. The key aspects of the topic, i.e., different multi-dimensional data models with their corresponding benefits and drawbacks, optimal model selection, parameter estimation and model synthesis techniques, are discussed.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BD - Teorie informace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2011
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of SA '11 SIGGRAPH Asia 2011 Courses
ISBN
978-1-4503-1135-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
84
Strana od-do
1-84
Název nakladatele
ACM
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Hong Kong
Datum konání akce
12. 12. 2011
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—