Éclairage indirect des forêts en exploitant les GPUs - Abbas, Fayçal
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L'illumination globale en temps réel des scènes naturelles à l'instar d'une forêt fait partie des problèmes les plus complexe à résoudre à cause des multiples inter-réflexions entre lumière-matière des objets composant la scène, le problèmes major qui se pose est le problème de calcul de visibilité, en effet le calcul de visibilité est effectué pour toutes l'ensemble des feuilles visible depuis un point donné. Vue le nombre énorme des feuilles présents dans un arbre, ce calcul est effectué pour chaque feuille de l'arbre ce qui également réduit les performances.Dans le cadre de thèse nous…mehr

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Produktbeschreibung
L'illumination globale en temps réel des scènes naturelles à l'instar d'une forêt fait partie des problèmes les plus complexe à résoudre à cause des multiples inter-réflexions entre lumière-matière des objets composant la scène, le problèmes major qui se pose est le problème de calcul de visibilité, en effet le calcul de visibilité est effectué pour toutes l'ensemble des feuilles visible depuis un point donné. Vue le nombre énorme des feuilles présents dans un arbre, ce calcul est effectué pour chaque feuille de l'arbre ce qui également réduit les performances.Dans le cadre de thèse nous décrivons une nouvelle approche qui permet d'approximer les requêtes de visibilités qui procède en deux étapes : la première étape consiste à générer un nuage de points représentant les feuilles, nous supposons que le nuage de points est composé de deux classes (visible, non-visible) non linéairement séparable, la seconde étape consiste à effectuer une classification de nuage de points en appliquant la fonction noyau à base radiale Gaussienne qui mesure la ressemblance en terme de distance entre chaque feuille et une feuille noyau.
Autorenporträt
Fayçal Abbas obteve seu PhD em ciência da computação nas áreas de síntese de imagens e vida artificial na Universidade de Biskra Argélia em 2018. Atualmente é professor no Departamento de Ciência da Computação na Universidade de Khenchela Argélia. Seus interesses de pesquisa são renderização realista e aprendizado profundo.