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圖學導向材質感知模型與感知最佳化材質處理演算法的開發

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計算機圖學的主要目標之一是產生具現實感知的圖像。然而,感知或許是人體中最複 雜和最神奇的功能。我們需要在視覺感知上有更好的瞭解,才能有效調整圖學演算法 來滿足使用者在視覺感知上的要求。因此,將感知評估機制納入計算機圖學演算法中, 可對於現實化的成像,有很大的助益。這個計劃的其中一個目標,即是在探討視覺感 知模型和計算機圖學演算法可行的整合機制。 材質是真實世界中非常常見的視覺現象。因此,材質長期以來一直是視覺感知和計算 機圖學領域中熱門的研究主題。然而,現有的材質感知模型,大多數是探討材質偵測 或分割,和針對人工材質發展出來的,它們並不適合使用在圖學的應用上。我們確實 需要的是一個由真實世界中的自然材質所建立出材質感知模型。最近在材質合成和操 作演算法的成功,我們已能控制自然材質,這使得自然材質刺激可以被使用在視覺感 知研究實驗中。此外,由於在神經科學和心理生理學上的進步,我們現在能測量和分 析人腦中神經系統的活動。這對於我們瞭解人腦中的感知和認知過程有很大地幫助。 由於以上這些領域的快速發展,開發適合計算機圖學應用的材質感知模型的時機,已 然成熟。 在本計劃中,我們提出一個圖學感知互作用的閉迴圈架構。它可以交互式地改進視覺 感知模型和計算機圖學演算法。根據這個架構,我們將結合心理物理學的方法、心理 生理學的測量(腦電圖和眼睛運動跟蹤)和計算機圖學演算法,開發一個針對圖學導向 的材質感知模型和符合感知最佳化的材質處理演算法。本計劃是第一個嘗試建立針對 圖學導向的材質感知模型的研究,和第一個展示出真實世界的材質刺激是可能受控制 和使用在人類視覺研究中的計劃。本計劃如果成功的話,將對計算機圖學和人類視覺 研究領域產生重要的影響。

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