Representing time-varying surfaces using neural networks

Bc. Filip HÁCHA

Diplomová práce

Abstract:

Tato práce se zabývá možností použití neuronových sítí pro reprezentaci časově proměnných povrchů. Navržená metoda je založena na přeučení neuronové sítě při regresi znaménkové vzdálenostní funkce povrchu. Navržená neuronová reprezentace dynamických povrchů byla otestována na dvou různých sekvencích trojúhelníkových sítí a následně byly navrženy další techniky pro zlepšení kvality rekonstruovaného povrchu. Kvalita výsledné reprezentace byla prozkoumána s použitím percepční metriky pro porovnávání povrchů. Výsledky práce ukazují dobré kompresní vlastnosti navržené reprezentace dynamických povrchů a demonstrují možnost použití této metody pro zvýšení snímkové frekvence původního povrchu.

Abstract:

This work deals with the possibility of using neural networks for the representation of time-varying surfaces. The proposed method is based on the overfitting of a neural network in the regression of the signed distance function of the surface. The proposed neural representation of dynamic surfaces was tested on two different sequences of triangle meshes, and subsequently, other techniques were proposed to improve the quality of the reconstructed surface. The quality of the resulting representation was examined using a perceptual metric for comparing surfaces. The results show good compression properties of the proposed representation of dynamic surfaces and demonstrate the possibility of using this method for temporal super-resolution of the original surface.

Keywords

Počítačová grafika, strojové učení, neuronové sítě, reprezentace časově proměnných povrchů, znaménková vzdálenostní funkce

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 20. 5. 2021

Zveřejnit od: 31. 12. 2999

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: Doc. Ing. Libor Váša, Ph.D.

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI

Fakulta aplikovaných věd

Magisterský studijní program / obor:
Inženýrská informatika / Počítačová grafika