Details
| Title | 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» |
|---|---|
| Creators | Ларюшин Игорь Алексеевич |
| Scientific adviser | Ле-Захаров Александр Аневич |
| Other creators | Ершов Александр Дмитриевич |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2022 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | машинное обучение ; глубокое обучение ; компьютерное зрение ; machine learning ; deep learning ; computer vision ; smpl |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 01.03.03 |
| Speciality group (FGOS) | 010000 - Математика и механика |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-1029 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
| Record key | ru\spstu\vkr\17202 |
| Record create date | 7/27/2022 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
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.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
- 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
Access count: 5
Last 30 days: 0
