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PID2021-122392OB-I00

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VIRTUALIZACION Y VISUALIZACION DE AVATARES PERSONALIZADOS POR MEDIO DE APRENDIZA...

VIRTUALIZACION Y VISUALIZACION DE AVATARES PERSONALIZADOS POR MEDIO DE APRENDIZAJE AUTOMATICO EN ESTE PROYECTO INVESTIGAREMOS METODOS Y ALGORITMOS NOVEDOSOS PARA CREAR AVATARES DIGITALES PERSONALIZADOS Y REALISTAS QUE PUEDAN VISUALIZARSE EN MULTIPLES DISPOSITIVOS, DESDE RV HASTA TELEFONOS MOVILES. PRETENDEMOS CONTRIBUIR A... ver más

01/01/2021

URJC

214K€

Presupuesto del proyecto: 214K€

Líder del proyecto

Universidad Rey Juan Carlos No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1108

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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Participantes

URJC

Lider

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Líder del proyecto

Universidad Rey Juan Carlos No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1108

Presupuesto del proyecto 214K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EN ESTE PROYECTO INVESTIGAREMOS METODOS Y ALGORITMOS NOVEDOSOS PARA CREAR AVATARES DIGITALES PERSONALIZADOS Y REALISTAS QUE PUEDAN VISUALIZARSE EN MULTIPLES DISPOSITIVOS, DESDE RV HASTA TELEFONOS MOVILES. PRETENDEMOS CONTRIBUIR A LOS SIGUIENTES PROBLEMAS ABIERTOS EN LOS CAMPOS DE RENDERING, SIMULACION, APRENDIZAJE AUTOMATICO, VISUALIZACION DE DATOS Y REALIDAD VIRTUAL: - LA PERSONALIZACION DE AVATARES DE FACIL ADOPCION REQUERIRA LA ADQUISICION DE PROPIEDADES FISICAS A PARTIR DE SENSORES GENERALMENTE NO CALIBRADOS (POR EJEMPLO: FOTOGRAFIAS DE TELEFONOS MOVILES). ESTO IMPLICA NUEVOS MODELOS PARAMETRICOS MECANICOS Y DE RENDERIZADO PARA HUMANOS Y MATERIALES FISICOS COMPATIBLES CON APRENDIZAJE AUTOMATICO A PARTIR DE GRANDES BASES DE DATOS DE FOTOGRAFIAS HUMANAS. ACTUALMENTE SE CARECE DE BASES DE DATOS ESPECIFICAS (REALES O SINTETICAS) CON VARIACIONES DE MATERIAL, DEFORMACION, POSE E ILUMINACION DE UN MISMO SUJETO. - EL RENDER Y LA SIMULACION DE MODELOS PARAMETRICOS COMPLEJOS PRODUCEN GRANDES CONJUNTOS DE DATOS DEBIDO A LOS MULTIPLES GRADOS DE LIBERTAD EN LA CONFIGURACION DE LOS PARAMETROS, Y MAS AUN USANDO APLICACIONES INTERACTIVAS. LA EXPLORACION Y VISUALIZACION DE LOS DATOS DE ENTRADA Y DE SALIDA EXIGE REPRESENTACIONES SIGNIFICATIVAS DEL SUBESPACIO PARA LOS MODELOS DE MATERIALES Y SUPERFICIES, LO QUE PUEDE BENEFICIAR A MULTIPLES APLICACIONES DE GRAFICOS POR COMPUTADOR. - LOS SUBESPACIOS OBTENIDOS MEDIANTE APRENDIZAJE AUTOMATICO HAN DEMOSTRADO LA CAPACIDAD DE PRODUCIR SIMULACIONES EXPRESIVAS CON UN MENOR COSTE COMPUTACIONAL, PERO TIENEN DIFICULTADES PARA PRODUCIR DETALLES DE ALTA FRECUENCIA, COMO LAS ARRUGAS EN LA PIEL O LA TELA, ESPECIALMENTE CUANDO LOS METODOS CONVOLUCIONALES NO SON FACILMENTE APLICABLES. ADEMAS. LOS METODOS ACTUALES DE RENDERING Y SIMULACION HAN MOSTRADO UNA APLICABILIDAD LIMITADA, Y EN MUCHOS CASOS SOBREAJUSTADA A ESCENARIOS ESPECIFICOS, DONDE LAS RESTRICCIONES FISICAS NO SE LLEVAN MAS ALLA DE LOS DATOS DE ENTRENAMIENTO ORIGINALES. UN MODELO DE AVATAR INTERACTIVO Y REALISTA EMPUJARA LOS LIMITES HACIA UNA GENERALIZACION TANTO DE SUS ASPECTOS OPTICOS COMO MECANICOS, COMUNES A MUCHAS AREAS DE LOS GRAFICOS POR COMPUTADORE. - UNA EXPERIENCIA PLAUSIBLE DE VIRTUAL EMBODIMENT EN TODOS LOS DISPOSITIVOS REQUERIRA NUEVAS PROPUESTAS DE METODOS QUE EQUILIBREN TANTO LAS CAPACIDADES DE HARDWARE ESTANDAR, CON METODOS DE COMPUTACION DE ALTO RENDIMIENTO INCLUYENDO COMPUTACION MASIVAMENTE PARALELA, Y SUBESPACIOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO CON MODELOS DE SIMULACION Y RENDERING REALISTA PRECOMPUTADOS. OMPUTACION GRAFICA\REALIDAD VIRTUAL\COMPUTACION MASIVAMENTE PARALELA\SIMULACION\VISUALIZACION DE DATOS\APRENDIZAJE AUTOMATICO\RENDERING

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