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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.100.2014.tde-17042014-151933
Document
Auteur
Nom complet
Jose Paulo Rodrigues de Lima
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2014
Directeur
Jury
Biscaro, Helton Hideraldo (Président)
Góis, João Paulo
Marques, Fátima de Lourdes dos Santos Nunes
Titre en portugais
Representação compressiva de malhas
Mots-clés en portugais
Compressão de malhas
Compressive sensing
Minimização norma L1
Resumé en portugais
A compressão de dados é uma área de muito interesse em termos computacionais devido à necessidade de armazená-los e transmiti-los. Em particular, a compressão de malhas possui grande interesse em função do crescimento de sua utilização em jogos tridimensionais e modelagens diversas. Nos últimos anos, uma nova teoria de aquisição e reconstrução de sinais foi desenvolvida, baseada no conceito de esparsidade na minimização da norma L1 e na incoerência do sinal, chamada Compressive Sensing (CS). Essa teoria possui algumas características marcantes, como a aleatoriedade de amostragem e a reconstrução via minimização, de modo que a própria aquisição do sinal é feita considerando somente os coeficientes significativos. Qualquer objeto que possa ser interpretado como um sinal esparso permite sua utilização. Assim, ao se representar esparsamente um objeto (sons, imagens) é possível aplicar a técnica de CS. Este trabalho verifica a viabilidade da aplicação da teoria de CS na compressão de malhas, de modo que seja possível um sensoreamento e representação compressivos na geometria de uma malha. Nos experimentos realizados, foram utilizadas variações dos parâmetros de entrada e técnicas de minimização da Norma L1. Os resultados obtidos mostram que a técnica de CS pode ser utilizada como estratégia de compressão da geometria das malhas.
Titre en anglais
Mesh Compressive Representation
Mots-clés en anglais
Compressive sensing
L1 norm minimization
Mesh compression
Resumé en anglais
Data compression is an area of a major interest in computational terms due to the issues on storage and transmission. Particularly, mesh compression has wide usage due to the increase of its application in games and three-dimensional modeling. In recent years, a new theory of acquisition and reconstruction of signals was developed, based on the concept of sparsity and in the minimization of the L1 norm and the incoherency of the signal, called Compressive Sensing (CS). This theory has some remarkable features, such as random sampling and reconstruction by minimization, in a way that the signal acquisition is done by considering only its significant coefficients. Any object that can be interpreted as a sparse sign allows its use. Thus, representing an object sparsely (sounds, images), you can apply the technique of CS. This work explores the viability of CS theory on mesh compression, so that it is possible a representative and compressive sensing on the mesh geometry. In the performed experiments, different parameters and L1 Norm minimization strategies were used. The results show that CS can be used as a mesh geometry compression strategy.
 
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Date de Publication
2014-07-01
 
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