Детальная информация

Название Математическое моделирование трехмерной позы человека с использованием машинного обучения: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 01.03.03 «Механика и математическое моделирование» ; образовательная программа 01.03.03_01 «Механика и математическое моделирование сред с микроструктурой»
Авторы Ларюшин Игорь Алексеевич
Научный руководитель Ле-Захаров Александр Аневич
Другие авторы Ершов Александр Дмитриевич
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2022
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика машинное обучение ; глубокое обучение ; компьютерное зрение ; machine learning ; deep learning ; computer vision ; smpl
Тип документа Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Бакалавриат
Код специальности ФГОС 01.03.03
Группа специальностей ФГОС 010000 - Математика и механика
DOI 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-1029
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Ключ записи ru\spstu\vkr\17202
Дата создания записи 27.07.2022

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

В рамках данной работы будет рассмотрен способ оценки трехмернойпозы человека методами машинного обучения. Работа состоит из несколькихчастей: анализ подходов к моделированию трехмерных объектов, анализподходов к моделированию трехмерного человеческого тела, обзор,оптимизация работы и анализ точности моделей, программная реализацияалгоритма для оценки трехмерной позы человека.

In this paper were considered a way to estimate 3d human body pose using machinelearning methods. This work consist of few parts: analysis of ways to model 3dobjects, analysis of ways to model 3d human pose, review, work optimization andrecall analysis, program implementation of algorithm for 3d human pose estimation.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать
Интернет Анонимные пользователи
  • ВВЕДЕНИЕ
  • Глава 1. Общие сведения
    • 1.1 Машинное обучение
    • 1.2 Глубокое обучение
    • 1.3 Компьютерное зрение
  • Глава 2. Моделирование трехмерных объектов
    • 2.1 Машинное обучение в трехмерном пространстве.
    • 2.2 Моделирование трехмерной позы человека
    • 2.3 Моделирование человеческого тела
    • 2.4 Наборы данных
    • 2.5 Основные подходы к решению данной задачи
      • 2.5.1 Прямое извлечение трехмерной позы из изображения
      • 2.5.2 Из двумерного в трехмерное изображение
      • 2.5.3 Методы, основанные на SMPL модели человеческого тела
  • Глава 3. Анализ алгоритмов
    • 3.1 Keep It SMPL
    • 3.2 SMPLR
    • 3.3 Human Mesh Recovery
    • 3.4 Оптимизация гиперпараметров
  • Глава 4. Анализ решения
    • 4.1 Результаты оптимизации
    • 4.2 Программная реализация
  • Заключение
  • Список использованной литературы

Количество обращений: 5 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика