Image-Based Crowd Rendering
Bildbasierte Darstellung von Menschenmengen in Echtzeit
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Heutige Echtzeit-Darstellungen von Städten leiden oft darunter, dass sie menschenleer sind. Ein naiver Ansatz mehrere tausend Menschen zu rendern scheitert leider an dem übermäßigen Geometrieaufkommen, um detaillierte Menschen darzustellen. Dieses Buch soll ein Verfahren untersuchen, das die Komplexität dieses Problems durch einen bildbasierten Ansatz zu reduzieren versucht. Hierzu werden für eine Gruppe von Menschen eine Menge von Impostors in einem vorverarbeitenden Schritt erzeugt. Zum Rendering muss anschließend ein geeignetes Bild daraus ausgewählt werden. Um Popping-Artefakte zu ...
Heutige Echtzeit-Darstellungen von Städten leiden oft darunter, dass sie menschenleer sind. Ein naiver Ansatz mehrere tausend Menschen zu rendern scheitert leider an dem übermäßigen Geometrieaufkommen, um detaillierte Menschen darzustellen. Dieses Buch soll ein Verfahren untersuchen, das die Komplexität dieses Problems durch einen bildbasierten Ansatz zu reduzieren versucht. Hierzu werden für eine Gruppe von Menschen eine Menge von Impostors in einem vorverarbeitenden Schritt erzeugt. Zum Rendering muss anschließend ein geeignetes Bild daraus ausgewählt werden. Um Popping-Artefakte zu vermeiden wird ein auf Hauptachsentransformation basierendes Verfahren verwendet, das die Bild-Ebene des Impostors optimal wählt. Die Impostors werden so erstellt, dass eine nachträgliche Beleuchtung und Farbänderung, z.B. der Kleidung, möglich ist. Dies lässt eine Anpassung der dargestellten Personen an die gegebene Lichtsituation in der Stadt und auch eine höhere Variationsvielfalt zu. Für die autonomen Bewegungen der Menschen wird ein reaktiver Ansatz als Bewegungsmodell verfolgt.
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