Методи тривимірної реконструкції моделей об'єкта з послідовності фотозображень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДанилов, Валерій Якович
dc.contributor.authorСкришевський, Остап Едуардович
dc.date.accessioned2020-02-28T14:08:30Z
dc.date.available2020-02-28T14:08:30Z
dc.date.issued2019-12
dc.description.abstractОб’єкт дослідження - методи тривимірної реконструкції моделей. Предмет дослідження - використання модуля ідентифікації особливих точок на базі згорткових нейронних мереж у задачах тривимірної реконструкції. Мета роботи - дослідити сучасні методи реконструкції об’єктів у тривимірному просторі. З ціллю проведення дослідження було розроблено програмний модуль, призначену для тривимірної реконструкції будинку з використання системи ідентифікації особливих точок на базі згорткових нейронних мереж. В роботі досліджено наступні методи: SIFT та LIFT та їх модифіувції. Обрані методи досліджувалися з використанням opensource набору даних. Результатами роботи є розроблений модуль, отриманий в результаті дослідження тривимірної реконструкції обєктів, показники ефективності отриманого методу та напрямки для подальших досліджень. Наукова новизна полягає в виділенні ідей та напрямків подальшого дослідження з метою отримання нових рішень в галузі фотографметрії.uk
dc.description.abstractenObject of study - methods of three-dimensional reconstruction of models. The subject of the study is the use of the module of identification of singular points based on convolutional neural networks in the problems of three-dimensional reconstruction. The purpose of the work is to explore modern methods of reconstruction of objects in three-dimensional space. For the purpose of the study, a software module was developed designed for three-dimensional home reconstruction using a system of singular point identification based on convolutional neural networks. The following methods are investigated in the paper: SIFT and LIFT. Selected methods were investigated using the opensource dataset. The results of the work are a developed module, obtained as a result of the study of three-dimensional reconstruction of objects, performance indicators of the obtained method and directions for further research. Scientific novelty is to identify ideas and directions for further research in order to obtain new solutions in the field of photometry.uk
dc.format.page102 с.uk
dc.identifier.citationСкришевський, О. Е. Методи тривимірної реконструкції моделей об'єкта з послідовності фотозображень : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Скришевський Остап Едуардович. - Київ, 2019. - 102 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/32014
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectштучні нейронні мережіuk
dc.subjectглибоке навчанняuk
dc.subjectвиявлення об’єктівuk
dc.subjectрежим реального часуuk
dc.subjectartificial neural networksuk
dc.subjectdeep learninguk
dc.subjectobject detectionuk
dc.subjectface detectionuk
dc.subjectmobile devicesuk
dc.subjectrealtimeuk
dc.subjecttensorflowuk
dc.subjecttensorflow objectuk
dc.subjectdetection apiuk
dc.subjectgoogle cloud ml engine.uk
dc.subject.udc004.8uk
dc.titleМетоди тривимірної реконструкції моделей об'єкта з послідовності фотозображеньuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Skryshevsky_magistr.pdf
Розмір:
1.54 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи