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컴퓨터 생성 이미지 - 영화와 애니메이션에서 컴퓨터 생성 이미지가 사용되는 방식 - cover

컴퓨터 생성 이미지 - 영화와 애니메이션에서 컴퓨터 생성 이미지가 사용되는 방식

Fouad Sabry

Translator Baek Hyun

Publisher: 10 억 지식이 걸립니다 [Korean]

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Summary

컴퓨터 생성 이미지란?
 
예술 작품, 인쇄 매체, 비디오 게임, 시뮬레이터, 컴퓨터 애니메이션 및 영화, TV 프로그램, 단편, 광고 및 비디오의 시각 효과를 컴퓨터 생성 이미지(CGI라고도 함)라고 합니다. "CGI"라는 단어는 "CGI 애니메이션"으로 정의되는 영화 및 TV에서 캐릭터, 장면 및 특수 효과를 생성하는 데 사용되는 3D 컴퓨터 그래픽을 가리키는 데 가장 일반적으로 사용되지만 그림은 동적이거나 정적일 수 있습니다. , 2차원(2D)일 수 있습니다.
 
혜택
 
(I) 다음 주제에 대한 통찰력 및 검증:
 
1장: 컴퓨터 생성 이미지
 
2장: 컴퓨터 애니메이션
 
3장: 디지털 아트
 
4장: Autodesk 3ds Max
 
5장: 시각 효과
 
6장: 과학적 시각화
 
7장: 시각화(그래픽)
 
8장: 비- 실사 렌더링
 
9장: 실시간 컴퓨터 그래픽
 
10장: 가상 영화
 
11장: 3D 렌더링
 
12장 : 3D 컴퓨터 그래픽
 
13장: 프로젝션 증강 모델
 
14장: 컴퓨터 그래픽(컴퓨터 과학)
 
15장: 컴퓨터 그래픽
 
챕터 r 16: 프랙탈 생성 소프트웨어
 
17장: 3D 컴퓨터 그래픽 소프트웨어 목록
 
18장: 컴퓨터 애니메이션의 역사
 
19장: 3D 모델링
 
20장: 비주얼 컴퓨팅
 
21장: 가상 인간
 
(II) 컴퓨터 생성 이미지에 대한 대중의 주요 질문에 답하기
 
(III) 다양한 분야에서 컴퓨터 생성 이미지를 사용하는 실제 사례.
 
(IV) 컴퓨터 생성을 360도 완전하게 이해할 수 있도록 각 산업의 266가지 신기술을 간략하게 설명하는 17개의 부록 이미지' 기술.
 
이 책의 대상자
 
전문가, 학부생 및 대학원생, 열광자, 애호가 및 기본 지식을 넘어서고자 하는 사람 또는 모든 종류의 컴퓨터 생성 이미지에 대한 정보입니다.
Available since: 12/20/2022.
Print length: 381 pages.

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    귀하가 얻을 수 있는 혜택
     
    (I) 통찰력 , 그리고 다음 주제에 대한 검증:
     
    1장: 전쟁 관광
     
    2장: 관광
     
    3장: 관광 명소
     
    4장: 폴란드 관광
     
    5장: 철원군
     
    6장: 멕시코 관광
     
    7장: 문화유산 관광
     
    8장: 영국 관광
     
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    가장자리 감지란 무엇입니까?
     
    가장자리 감지는 이미지의 밝기가 갑자기 변하거나 더 공식적으로는 불연속성을 포함하는 디지털 이미지의 곡선으로 정의되는 가장자리를 인식하는 것을 목표로 하는 수학적 기술의 모음입니다. 1차원 신호에서 불연속성을 발견하는 어려움을 단계 감지라고 하며, 시간에 따른 신호 불연속성을 찾는 문제를 변화 감지라고 합니다. 이 두 기술은 모두 신호의 불연속성을 찾는 데 사용됩니다. 가장자리 감지 방법은 이미지 처리, 머신 비전, 컴퓨터 비전 분야, 특히 특징 감지 및 특징 추출 분야에서 필수적인 도구입니다.
     
    당신이 얻을 수 있는 혜택
     
    (I) 다음 주제에 대한 통찰력 및 검증:
     
    1장: 가장자리 감지
     
    2장: 디지털 이미지 처리
     
    3장: 소벨 연산자
     
    4장: 로버츠 크로스
     
    5장: 캐니 에지 검출기
     
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    10장: 프레윗 연산자
     
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    주변 지능이란 무엇인가
     
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    혜택
     
    (I) 다음 주제에 대한 통찰 및 검증:
     
    1장: 주변 지능
     
    2장: 유비쿼터스 컴퓨팅
     
    3장: 상황 인식
     
    4장: 스마트 기기
     
    5장: Calm 기술
     
    6장: 스마트 환경
     
    7장: 지능형 환경
     
    8장: 상황 인식 퍼베이시브 시스템
     
    9장: 사물 인터넷
     
    10장: Anind Dey
     
    11장: AmbieSense
     
    12장: 스마트 개체
     
    13장: 시각적 프라이버시
     
    14장: 위치 인식
     
    15장: 리빙 랩
     
    16장: 공간 상황 인식
     
    17장: 원격 협력 사무실
     
    18장: 모바일 클라우드 컴퓨팅
     
    19장: Albrecht Schmidt(컴퓨터 과학자)
     
    20장: Eli Zelkha
     
    21장: Joëlle Coutaz
     
    (II) 주변 지능.
     
    (III) 다양한 분야에서 주변 지능을 사용하는 실제 사례.
     
    (IV) 각 산업에서 266개의 최신 기술을 간략하게 설명하는 17개의 부록 주변 지능의 기술을 360도로 완전히 이해하고 있습니다.
     
    이 책의 대상자
     
    전문가, 학부생 및 대학원생, 열광자, 애호가 및 모든 종류의 주변 지능에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람
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    Fouad Sabry

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    날씨 전쟁이란 무엇입니까?
     
    기상전은 군사 목적으로 구름 씨 뿌리기와 같은 기상 변형 기술을 사용하는 것입니다.
     
    당신이 얻을 수 있는 혜택
     
    (i) 다음 주제에 대한 통찰력 및 검증:
     
    1장: 기상 전쟁
     
    2장: 환경 개선 협약
     
    3장: 국제 환경 협약 목록
     
    4장: 화학전
     
    5장: 제네바 의정서
     
    6장: 제4차 제네바 협약
     
    7장: 전쟁의 법칙
     
    8장: 날씨 변화
     
    9장: 구름 씨 뿌리기
     
    10장: 프로토콜 i
     
    (ii) 기상 전쟁에 관한 대중의 주요 질문에 답변합니다.
     
    이 책은 누구를 위한 책인가
     
    전문가, 학부 및 대학원생, 열성팬, 취미생활자, 모든 종류의 기상 전쟁에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들.
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  • 컴퓨터 스테레오 비전 - 컴퓨터 비전의 깊이 인식 탐구 - cover

    컴퓨터 스테레오 비전 - 컴퓨터 비전의 깊이 인식 탐구

    Fouad Sabry

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    컴퓨터 스테레오 비전이란 무엇입니까
     
    컴퓨터 스테레오 비전은 CCD 카메라로 얻은 것과 같은 디지털 이미지에서 3D 정보를 추출하는 것입니다. 두 시점에서 장면에 대한 정보를 비교함으로써 두 패널에 있는 객체의 상대적인 위치를 조사하여 3D 정보를 추출할 수 있습니다. 이는 입체시의 생물학적 과정과 유사합니다.
     
    혜택을 받는 방법
     
    (I) 다음 주제에 대한 통찰력 및 검증:
     
    1장: 컴퓨터 스테레오 비전
     
    2장: 3D 재구성
     
    3장: 활성 윤곽 모델
     
    4장: 해리스 아핀 영역 검출기
     
    5장: 전경 감지
     
    6장: 행렬 체르노프 경계
     
    7장: 유사성
     
    8장: 구조적 유사성
     
    9장: 분산 함수
     
    10장: Fréchet 시작 거리
     
    (II) 컴퓨터 스테레오 비전에 관한 대중의 주요 질문에 답변합니다.
     
    (III) 다양한 분야에서 컴퓨터 스테레오 비전을 사용하는 실제 사례
     
    이 책은 누구를 위한 책인가요?
     
    전문가, 학부 및 대학원생, 매니아, 취미생활자 및 모든 종류의 컴퓨터 스테레오 비전에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들.
     
     
     
     
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  • 기하학적 해싱 - 이미지 인식 및 매칭을 위한 효율적인 알고리즘 - cover

    기하학적 해싱 - 이미지 인식 및 매칭을 위한 효율적인 알고리즘

    Fouad Sabry

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    기하학적 해싱이란
     
    컴퓨터 과학에서 기하학적 해싱은 확장을 통해 아핀 변환을 거친 개별 점으로 표현된 2차원 개체를 효율적으로 찾는 방법입니다. 다른 객체 표현 및 변환에도 존재합니다. 오프라인 단계에서 객체는 각 점 쌍을 기하학적 기반으로 처리하여 인코딩됩니다. 나머지 점은 두 개의 매개변수를 사용하여 이 기준에 대해 불변 방식으로 표현될 수 있습니다. 각 포인트에 대해 양자화 변환된 좌표는 해시 테이블에 키로 저장되고 기본 포인트의 인덱스는 값으로 저장됩니다. 그런 다음 새로운 기준점 쌍이 선택되고 프로세스가 반복됩니다. 온라인(인식) 단계에서는 무작위로 선택된 데이터 포인트 쌍이 후보 베이스로 간주됩니다. 각 후보 베이시스에 대해 나머지 데이터 포인트는 베이시스에 따라 인코딩되며 개체의 가능한 대응 관계는 이전에 구성된 테이블에서 찾습니다. 충분히 많은 수의 데이터 포인트가 일관된 개체 기반을 색인화하는 경우 후보 기반이 허용됩니다.
     
    혜택을 받는 방법
     
    (i) 통찰력, 및 다음 주제에 대한 검증:
     
    1장: 기하학적 해싱
     
    2장: 분석 기하학
     
    3장: 직교 좌표계
     
    4장: 2d 컴퓨터 그래픽
     
    5장: 좌표계
     
    6장: 변환(기하학)
     
    7장: 허프 변환
     
    8장: 척도 불변 특성 변환
     
    9장: 호모그래피
     
    10장: 기하학적 특성 학습
     
    (ii) 다음에 대한 대중의 주요 질문에 답하기 기하학적 해싱.
     
    (iii) 다양한 분야에서 기하학적 해싱을 사용하는 실제 사례.
     
    이 책의 대상 독자
     
    전문가, 학부생 및 대학원생, 열정가, 취미생활자 및 모든 종류의 기하학적 해싱에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들.
     
     
     
     
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