CEIG2022
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Browsing CEIG2022 by Author "López, Alfonso"
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Item Guided Modeling of Natural Scenarios: Vegetation and Terrain(The Eurographics Association, 2022) Collado, José Antonio; López, Alfonso; Pérez, Juan Roberto Jiménez; Ortega, Lidia M.; Jurado, Juan M.; Feito, Francisco; Posada, Jorge; Serrano, AnaThe generation of realistic natural scenarios is a longstanding and ongoing challenge in Computer Graphics. LiDAR (Laser Imaging Detection and Ranging) point clouds have been gaining interest for the representation and analysis of real-world scenarios. However, the output of these sensors is conditioned by several parameters, including, but not limited to, distance to scanning target, aperture angle, number of laser beams, as well as systematic and random errors for the acquisition process. Hence, LiDAR point clouds may present inaccuracies and low density, thus hardening their visualization. In this work, we propose reconstructing the surveyed environments to enhance the point cloud density and provide a 3D representation of the scenario. To this end, ground and vegetation layers are detected and parameterized to allow their reconstruction. As a result, point clouds of any required density can be modeled, as well as 3D realistic natural scenarios that may lead to procedural generation through their parameterization.Item Kalathos+: Construcción de datasets para la clasificación automática de fragmentos de vasijas cerámicas de torno(The Eurographics Association, 2022) Segura, Rafael J.; Rueda, Antonio J.; Ogáyar, Carlos J.; Fuertes, José M.; García-Fernández, Ángel L.; Lucena, Manuel J.; López, Alfonso; Moreno, Isabel; Molinos, Manuel; Posada, Jorge; Serrano, AnaEn los últimos años las técnicas de aprendizaje profundo se han convertido en una poderosa alternativa a técnicas clásicas de aprendizaje automático orientadas a tareas de clasificación. Esta tecnología se ha aplicado con gran éxito en diversos campos, si bien es necesaria la existencia de un conjunto de datos etiquetados muy grande para afrontar el entrenamiento de las mismas. En este trabajo se presenta un framework para la generación automática de fragmentos de vasijas de cerámica de torno, convenientemente etiquetados, de manera que permitan el entrenamiento de CNNs para la clasificación de dichos fragmentos, y su posterior utilización en tareas de reconstrucción.