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    Del 27 de marzo al 12 de abril de 2013.

    Profesor: Dr. Gabriel Taubin (Brown University, EEUU).

    Descripción/Objetivos: Los objetivos del curso son: que los estudiantes de computación adquieran conocimientos básicos sobre métodos y sistemas para la captura, reconstrucción, y procesamiento de objetos en 3D, así como sus fundamentos matemáticos y de los método usando cámaras y proyectores. También, que adquieran el conocimiento necesario para implementar y calibrar sistemas de bajo costo; y diseñen e implementen algoritmos para la captura, reconstrucción, y procesamiento de objetos en 3D.

    Puntaje: 1 para la licenciatura (aprobada por CODEP) y 2 para doctorado (a confirmar).

    Carga horaria total: 15-20 horas.

    Horario: 17 a 18.30hs, todos los días hábiles del 27 de marzo al 12 de abril de 2013.

    Prerrequisitos: Métodos Numéricos (sugerida).

    Modo de evaluación: Entrega de Trabajo Práctico e Informe Final.

    Inscripción: Pre-inscripción por mail a dcosta (at) dc.uba.ar; luego a través del sistema de inscripciones.

    Nota: Las clases serán dadas en castellano, pero los materiales estarán en inglés.

     

    Programa:

    1. Introducción. Temas del curso, objetivos y motivación general. Una breve revisión de los actuales scanners 3D comerciales y académicos, incluyendo sistemas activos y pasivos. Los scanners 3D específicos que se van a discutir y construir en este curso. De que manera los conceptos de triangulación rayo-plano y triangulación rayo-rayo vinculan los sistemas existentes y los que se presenta en este curso. Las limitaciones de estos scanners 3D, en particular, la restricción a la superficies sólidas. La organización general del proceso de 3D scanning.
    2. Las matemáticas de la triangulación 3D. Las matemáticas generales de la triangulación rayo-plano y la triangulación rayo-rayo. Cámaras y proyectores son tratados como dispositivos utilizados para medir cantidades geométricas, tales como puntos, líneas y planos. Los detalles de calibración serán cubiertos en una sección posterior. Representación paramétrica e implícita de líneas y planos en 3D. Soluciones de cuadrados mínimos para reconstrucción de puntos en 3D.
    3. 3D scanning con barrido de planos. Detalles de la aplicación práctica para dos 3D scanners específicos basados en la triangulación rayo-plano: (1) el clásico slit-scanner consta de una sola cámara digital y un puntero láser puntero modificado para proyectar una línea recta, y (2) el sistema de bajo costo propuesto por Bouguet y Perona en 1998. En ambos casos un método espacio-temporal se puede usar para establecer la correspondencia entre rayos (píxeles de la cámara) y planos (líneas proyectadas).
    4. Calibración. Las matemáticas y software necesarios para calibrar la cámara y la iluminación utilizada en los métodos anteriores basados en barrido de plano. La calibración intrínseca y extrínseca se consigue utilizando un patrón de tablero de ajedrez plano.
    5. Reconstrucción y visualización usando nubes de puntos. Densas nubes de puntos en 3D se reconstruyen utilizando los 3D scanners basados en barrido de planos. Formatos de archivo y métodos para visualizar y manipular las nubes de puntos.
    6. Iluminación Estructurada. Iluminación estructurada es un método popular para superar algunas limitaciones de los 3D scanners basados en barrido de planos. Como diseñar los patrones de iluminación para minimizar el tiempo de adquisición. Códigos de Gray. Métodos para decodificación
    7. Calibración del Proyector. Como calibrar un proyector indirectamente usando el mismo método para calibración de cámaras e imágenes virtuales de un tablero de ajedrez desde el punto de vista del proyector.
    8. Combinación de Nubes de Puntos Obtenidos desde Múltiples Puntos de Vista. Como crear correctamente un modelo completo de un objeto en 3D mediante la fusión de múltiples nubes de puntos obtenidas desde múltiples puntos de vista. El algoritmo iterativo de punto más próximo (Iterative Closed Point - ICP) para la alineación de múltiples nubes de puntos.
    9. Reconstrucción de Superficies a Partir de Nubes de Puntos. Métodos y software para la interpolación o aproximación de nubes de puntos por mallas poligonales.
    10. Introducción al Procesamiento de Malla Poligonales. Estructuras de datos y algoritmos básicos para el procesamiento de mallas poligonales. Los temas clave incluyen la estructura de datos media-arista (half-edge). Smoothing. Simplification. Optimization.

     

    Bibliografía:

    1. Real-time Acquisition and Rendering of Large 3D Models Szymon Rusinkiewicz. Ph.D. Dissertation, Stanford University, August 2001. Defense slides, as PPT.
    2. Stripe Boundary Codes for Real-Time Structured-Light Range Scanning of Moving Objects by Olaf Hall-Holt, and Szymon Rusinkiewicz, in Proceedings of the Eighth International Conference on Computer Vision, ICCV 2001.
    3. Real-time 3D Model Acquisitionby Szymon Rusinkiewicz, Olaf Hall-Holt, and Marc Levoy; in ACM Transactions on Graphics (TOG) Volume 21, Issue 3 (July 2002) Proceedings of ACM SIGGRAPH 2002
    4. High-resolution, Real-time 3D Shape Acquisition by Song Zhang and Peisen Huang; in Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW04)
    5. High-Resolution, Real-Time 3d Absolute Coordinate Measurement Based On A Phase-Shifting Method by Song Zhang and Shing-Tung Yau; in Optics Express, Vol. 14, Issue 7, pp. 2644-2649, 2006
    6. Real-time range acquisition by adaptive structured light by T.P. Koninckx, and L. Van Gool, in: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 28, No. 3, pp. 432-445, March 2006
    7. Generic nonsinusoidal phase error correction for three-dimensional shape measurement using a digital video projector by Song Zhang and Shing-Tung Yau; in Applied Optics, Vol. 46, No. 1, January 2007.
    8. Realtime 3D geometry video scanner (YouTube video) by Song Zhang and Shing-Tung Yau

     

    Acerca del profesor:

    Prof. Gabriel Taubin

    El Prof. Gabriel Taubin es Licenciado en Ciencias Matemáticas de la Universidad de Buenos Aires, Argentina, y posee un doctorado en Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Brown, EEUU. En 1990 se incorporó a IBM, donde durante una carrera de trece años en la División de Investigación ocupó diversos cargos, entre ellos miembros de personal investigador y Director de Investigación. En 2003 se incorporó a la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Brown como Profesor Asociado de Ingeniería y Ciencias de la Computación.

    En el año 2012, en un año sabático de Brown durante el semestre de primavera de 2010, fue nombrado profesor Profesor Visitante Asociado en Artes y Ciencias de Medios del MIT. El Prof. Taubin fue nombrado Fellow de IEEE por sus contribuciones al desarrollo de la tecnología tridimensional de compresión de geometría y estándares multimedia.

    El Prof. Taubin ha hecho importantes aportes teóricos y prácticos en el campo que ahora se llama procesamiento de la geometría digital: captura de forma 3D y reconstrucción de la superficie, modelado geométrico, compresión de geometría, transmisión progresiva, procesamiento de señales, y visualización de superficies discretas. La tecnología de compresión de geometría 3D que desarrolló con su grupo fue incorporado en el estándar MPEG-4, y se convirtió en parte integral de productos de IBM.

    Los principales intereses de investigación del Prof. Taubin caen dentro de las siguientes disciplinas: Geometría Computacional Aplicada, Computación Gráfica, Modelado Geométrico, Fotografía 3D y Visión por Computadora. Durante su permanencia en IBM enfatizó tecnologías que permitan el uso de modelos 3D para aplicaciones basadas en Web, pero en años recientes ha estado interesado en cámaras inteligentes, sistemas integrados y redes de sensores visuales y, en particular, en algoritmos de procesamiento de señales en tiempo real de audio/video distribuidos y sus aplicaciones.

    Página personal: http://mesh.brown.edu/taubin/