Browsing by Author "Ortega, Lidia"

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    Generación de fenómenos naturales mediante la simulación realista de sólidos deformables en Bifrost
    (The Eurographics Association, 2021) Cruz, José; Jurado, Juan Manuel; Jiménez-Pérez, J. Roberto; Ortega, Lidia; Ortega, Lidia M. and Chica, Antonio
    La simulación de fluidos y sólidos deformables ha sido ampliamente estudiada en Informática Gráfica. Existen diferentes soluciones que posibilitan una simulación cada vez más realista en entornos del mundo real. Para ello, los objetos se modelan geométricamente utilizando una malla de partículas. Esto permite la deformación de medios continuos asociando un conjunto de atributos a cada partícula que determinan su comportamiento y el de sus vecinas. En este trabajo se propone una herramienta interdisciplinar con la que generar simulaciones de fenómenos naturales como avalanchas o inundaciones. Gracias a este tipo de simulaciones físicamente realistas se consigue una manera efectiva de predecir y evaluar con un alto nivel de detalle el impacto producido por distintos tipos de desastres naturales.
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    Generation Process of Intrinsic Images Dataset Through Physically-based Rendering
    (The Eurographics Association, 2021) Rodríguez, Ignacio Moral; López, Alfonso; Jiménez-Perez, J. Roberto; Feito, Francisco R.; Ortega, Lidia; Jurado, Juan M.; Ortega, Lidia M. and Chica, Antonio
    El problema denominado Intrinsic Image Decomposition sigue siendo un desafío por resolver en informática gráfica. Aunque el uso de arquitecturas de aprendizaje profundo supondría un avance significativo, los conjuntos de datos de entrenamiento utilizados son aún reducidos. En este estudio se presenta una metodología para la generación de imágenes y su descomposición en varios canales haciendo uso del motor de renderizado Mitsuba2. Para ello, se ha modelado un escenario natural en el que coexisten distintos tipos de vegetación sobre un terreno. En torno a este escenario, se define una trayectoria sobre la que orbita la cámara para generar un conjunto de imágenes desde distintos puntos de vista de forma automática. Como resultado, se proporcionan conjuntos de datos obtenidos a partir de entornos naturales sintéticos formados por las siguientes capas para cada imagen: mapa de normales, iluminación, albedo y mapa de profundidad. Este desarrollo supone un punto de partida para el estudio del cálculo de la iluminación en entornos reales complejos mediante enfoques basados en aprendizaje profundo.