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本論文では、3D幾何表面モデルを構築するためのデータ駆動型合成アプローチを調査します。ユーザーが3Dメッシュの大規模データベースを検索し、関心のある部分を見つけ、インテリジェントなハサミを使ってメッシュから希望の部分を切り出し、異なる方法でそれらを合成して新しいオブジェクトを形成する方法を提供します。このアプローチの主な利点は、学習が容易であり、高度に詳細な幾何モデルを生成できることです。新しいモデルの概念設計はユーザーから来る一方で、幾何的な詳細はデータベースの例から得られます。本論文の焦点は、提案されたアプローチによって動機づけられた主要な研究課題にあります:(1)3D表面のインタラクティブなセグメンテーション、(2)クエリに一致する部分を持つ3Dモデルを見つけるための形状ベースの検索、(3)新しいモデルを形成するための部分の合成です。これら3つのトピックに関する新しい研究貢献を提供し、それらをプロトタイプモデリングシステムに組み込みます。私たちのプロトタイプシステムでの経験は、未訓練のユーザーが興味深く詳細な3Dモデルを作成できることを示しています。
Funkhouser et al. (Sunが) この問題を研究しました。
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