研究論文：Saliency detection for large-scale mesh decimation

点群テータなどをもとに、3Dオブジェクトの複雑で高密度なポリゴンモデルを用いることは今や必要不可欠です．したがって複雑なポリゴンモデルを効率よくコンパクトに表現するためのポリゴン削減技術のニーズが高まっています．特に、もともとの高精細モデルが捉えた複雑で特徴的な領域は保持しつつ、全体としては大幅にボリゴン数を減らしてくれる方法が切望されます．しかしながら従来はアーティストがボリゴン削減プロセスを制御できず、削減率のみを指定することが一般的でした．

本手法は、
(1) 特徴的で詳細な領域を抽出・保持しつつ、全体のポリゴン数を大幅に削減するアルゴリズムを提供し、かつ
(2) アーティストによる反復使用が短時間で可能となる、という新しいアプローチとなっています．

例えば数百万ポリゴン以上の高密度ポリゴンモデルに対しても、安定かつ高速な計算を保証し、実験では従来の手法に比べて最大で3桁の高速化を達成しました．アーティスト評価でも、実データに適用可能であることを確認しています．