Yüksek Lisans Adayı: Ümit Eronat

EABD: Çokluortam Bilişimi

Tarih: 29.11.2024 / 10:00

Yer: A-212

Özet: 3B modelleme, mimarlık, mühendislik, eğlence ve sanal gerçeklik gibi çeşitli alanlarda hayati öneme sahiptir; karmaşık yapı ve sistemlerin hassas görselleştirilmesini, simülasyonunu ve analizini mümkün kılarak tasarım doğruluğunu, yaratıcılığı ve yeniliği artırır. Yüksek düzeyde gerçekçilik sergilemek için ayrıntılı bir sanal 3B sahne tasvir etmek, öncelikle olağanüstü 3B modeller üretmeyi gerektirir. Bu tür olağanüstü 3B modellerin artan karmaşıklığı ve ayrıntısı, önemli veri tüketimine yol açar; bu da depolama, iletim ve gerçek zamanlı işlemede zorluklar doğurur. Bu büyük veri gereksinimi, hesaplama kaynaklarının verimliliğini zedeleyerek, düşük bant genişliği kapasitesine sahip kullanıcılar için erişilebilirliği sınırlar ve sanal gerçeklik, oyun ve dijital tasarım gibi 3B grafiklere dayalı uygulamaların performansını etkiler. Bu nedenle, 3B ağ örgü basitleştirme algoritmalarının misyonu, karmaşık geometrik modellerin temsilini optimize etmek; hesaplama yükünü azaltırken kritik görsel ve yapısal bütünlüğü koruyarak, performansı, verimliliği ve çeşitli uygulamalarda erişilebilirliği artırmaktır. Bu çeşitliliği bir uygulamada daraltarak, 3B sahnede belirli bir gerçeklik düzeyine ulaşmak için belirli bir görsel yanılsama kullanarak bu tez, model tasarımcılarına etkili stratejiler sunmak amacıyla çeşitli ağ örgü basitleştirme algoritmalarını karşılaştırmalı olarak analiz etme fikri etrafında odaklanmıştır. Bu çalışmanın temel amacı, i) ağ örgü basitleştirme algoritmalarının, yeni bir görsel yanılsama sürdürmek gibi zorlu bir görevde bile tatmin edici sonuçlar üretmeye nasıl devam ettiğini göstermek ve ii) bu algoritmaların etkinlik açısından birbirleriyle nasıl karşılaştırıldığını değerlendirmektir.