Representing time-varying surfaces using neural networks – Bc. Filip HÁCHA
Bc. Filip HÁCHA
Master's thesis
Representing time-varying surfaces using neural networks
Representing time-varying surfaces using neural networks
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 …moreAbstract:
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 …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 20. 5. 2021
Accessible from:: 31. 12. 2999
Thesis defence
- Supervisor: Doc. Ing. Libor Váša, Ph.D.
Citation record
The right form of listing the thesis as a source quoted
HÁCHA, Filip. Representing time-varying surfaces using neural networks. Plzeň, 2021. diplomová práce (Ing.). ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI. Fakulta aplikovaných věd
Full text of thesis
Accessibility: Autor si nepřeje zpřístupnění práce veřejnosti
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- Soubory jsou nedostupné.
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI, Fakulta aplikovaných vědVázaný výtisk práce naleznete v Univerzitní knihovně ZČU, více na http://www.knihovna.zcu.cz/kvalifikacni-prace/
University of West Bohemia
Faculty of Applied SciencesMaster programme / field:
Computer Science and Engineering / Computer Graphics
Theses on a related topic
-
Aktualizace výukových materiálů pro předmět Počítačová grafika II
Petr Kamenický -
Vektorová grafika ve volnočasovém vzdělávaní
Terezie VOLFOVÁ -
Grafika v systému počítačové algebry Maxima
Mikuláš Múdry -
Vzdělávací hra vysvětlující strojového učení a neuronové sítě
Jakub Ostrihoň -
Modelování hudební transkripce pomocí hlubokého učení: návrh, konstrukce a validace modelu na principu rekurentní neuronové sítě
Daniel Kvak -
Strojové učení s využitím metody transfer learning
Jan Štol -
Detekce strojově přeložených textů pomocí strojového učení
Jan Kusák -
Aplikace metod strojového učení pro rozpoznávání znakové řeči
Mikhail Yuskou