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基于圖像的三維虛擬現(xiàn)實(shí)內(nèi)容生成

Category: STEM國際競(jìng)賽 Date: 2020年3月26日下午6:56

通常我們說的三維是指在平面二維系中又加入了一個(gè)方向向量構(gòu)成的空間系。三維既是坐標(biāo)軸的三個(gè)軸，即x軸、y軸、z軸，其中x表示左右空間，y表示上下空間，z表示前后空間，這樣就形成了人的視覺立體感。三維是由和一維二維組成的，二維即只存在兩個(gè)方向的交錯(cuò)，將一個(gè)二維和一個(gè)一維疊合在一起就得到了三維。今天小編要介紹的科研課題是耶魯科研課題：基于圖像的三維虛擬現(xiàn)實(shí)內(nèi)容生成。

課題簡(jiǎn)介

計(jì)算機(jī)圖形學(xué)（英語：computer graphics，縮寫為CG）是研究計(jì)算機(jī)在硬件和軟件的幫助下創(chuàng)建計(jì)算機(jī)圖形的科學(xué)學(xué)科，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支領(lǐng)域，主要關(guān)注數(shù)字合成與操作視覺圖形的相關(guān)內(nèi)容。計(jì)算機(jī)圖形學(xué)包括了二維和三維圖形、圖像和視頻的處理與繪制等內(nèi)容，目前在人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的潮流中迎來了又一波高速發(fā)展。

在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺中，基于圖像的建模和渲染（IBMR）方法需要先從場(chǎng)景的二維圖像來生成三維模型，然后才能呈現(xiàn)出該場(chǎng)景的新視圖。計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的傳統(tǒng)方法已被應(yīng)用于在三維中創(chuàng)建幾何模型，并嘗試將其重新映射到二維圖像上。相反，計(jì)算機(jī)視覺主要集中在檢測(cè)、分組和提取給定圖片中的特征（邊緣，面部等），然后嘗試將它們解釋為三維線索。基于圖像的建模和渲染可以使用多個(gè)二維圖像直接生成新穎的二維圖像，跳過手動(dòng)建模階段，比傳統(tǒng)方法更為便捷和人性化。

例如，全景照片為公眾提供了全新的視角，促使相關(guān)的相機(jī)和拍照軟件（如RICOH Theta、微軟Photosync）吸引了越來越多的用戶。但是，全景圖的表現(xiàn)形式仍然有待探索。
在本項(xiàng)目中，我們基于最新的研究成果，將全景圖片和常規(guī)圖片通過幾何上的算法處理后，重建出一個(gè)三維場(chǎng)景。本項(xiàng)目有著較為廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景，可以應(yīng)用于在魔方上渲染全景圖、創(chuàng)造虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景、制作立體插畫冊(cè)等方面。

科研方法

AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研

使用人工智能（AI）算法，收集、處理、分析具體學(xué)科（X）的海量數(shù)據(jù)，并基于此進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而獲得科學(xué)發(fā)現(xiàn)的研究方法。與傳統(tǒng)的、基于實(shí)驗(yàn)或邏輯推理的研究方式相比，AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研可以借助AI算法強(qiáng)大的運(yùn)算能力，高效地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，具有投入產(chǎn)出比高、適用范圍廣的優(yōu)點(diǎn)。

AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研已被廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，利用AI算法研究基因數(shù)據(jù)，從而進(jìn)行早期的癌癥篩查便是其中一例。基因組與癌癥病患的數(shù)據(jù)千千萬萬，使用傳統(tǒng)的科研方式對(duì)其進(jìn)行分析，工程量大、過程繁瑣，在客觀上難以實(shí)現(xiàn)。

但借助AI算法這一便捷的工具，生命科學(xué)家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎(chǔ)，建立數(shù)據(jù)庫，與過往的研究成果進(jìn)行對(duì)照，快速、準(zhǔn)確地在兩者中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、建立聯(lián)系，從而使癌癥診斷的“標(biāo)準(zhǔn)化”成為可能。