SIGGRAPH ASIA 2010   For Attendees Technical Papers
 
 테크니컬페이퍼 프로그램 소개
 
Rendering
 

세션: Rendering
의장/ 토론자:Tien-Tsin Wong
날짜: 2010년 12월 16일 목요일
시간: 후 2:15~ 4:00
장소: Room E1-E4

 




 
[제목]
 
동적인 안면 색상을 위한 실제적인 외관 모델
A Practical Appearance Model for Dynamic Facial Color
 
[요약]
 
This animatable appearance model for skin-color animation, based on real measurements of melanin and hemoglobin, is efficiently coupled with a geometric facial-animation rig.

멜라닌 및 혈색소의 실제적인 측정을 기반으로 한 피부 색 애니메이션을 위한 이 동적 외관 모델은 지오메트리 안면 애니메이션 장치와 효율적으로 결합된다.
 
[저자소개]
 

Jorge Jimenez

Universidad de Zaragoza

 

Timothy Scully

University College London

 

Nuno Barbosa

Universidade do Porto

 

Craig Donner

Leolux

 

Xenxo Alvarez

Face In Motion

 

Teresa Vieira

Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro

 

Paul Matts

Procter & Gamble

 

Veronica Orvalho

Instituto de Telecomuniçaões

 

Diego Gutierrez

Universidad de Zaragoza

 

Tim Weyrich

University College London

 
 
[제목]
 
일관성 있는 법선 보간
Consistent Normal Interpolation
 
[요약]
 
A simple modification of Phong normal interpolation that allows physically plausible reflections yet changes smoothly across the surface.

물리적으로 그럴듯한 반사를 허용하면서 표면에 걸쳐 매끄럽게 변화하는 Phong 법선 보간의 단순한 수정.
 
[저자소개]
 

Alexander Reshetov

Intel Corporation

 

Alexei Soupikov

Intel Corporation

 

William R Mark

Intel Corporation

 
 
[제목]
 
고위 조명 효과를 위한 전역 및 지역 조명 결합하기
Combining Global and Local Lights for High-Rank Illumination Effects
 
[요약]
 
This global-illumination solution for glossy inter-reflections handles the low-rank (dense) and high-rank (sparse) lighting components separately, using visibility clustering and a novel local-lights technique.

광택 있는 내부 반사를 위한 이 전역 조명 솔루션은 시각성 클러스터링 및 새로운 지역 조명 기법을 이용하여, 조밀한 하위 및 희박한 고위 조명 구성 요소를 나누어 처리한다.
 
[저자소개]
 

Tomas Davidovic

Universität des Saarlandes and Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH

 

Jaroslav Krivanek

Cornell University

 

Milos Hasan

Harvard University

 

Philipp Slusallek

Universität des Saarlandes and Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH

 

Kavita Bala

Cornell University

 
 
[제목]
 
광자 밀도 추정을 위한 점진적 오류 추정 프레임워크
A Progressive Error Estimation Framework for Photon Density Estimation
 
[요약]
 
A first-error estimation framework for photon-density estimation methods that works under complex and general light transport configurations

복잡하고 일반적인 빛 이동 구성 하에서 작용하는 광자 밀도 추정 방법들을 위한 최초오류 추정 프레임워크
 
[저자소개]
 

Toshiya Hachisuka

University of California, San Diego

 

Wojciech Jarosz

Disney Research Zürich

 

Henrik Jensen

University of California, San Diego

 
 
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