Primerjava metod zmanjševanja dimenzionalnosti za napovedovanje deformacij kože 3D modelov

Sekirnik, Rok

| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva

Naslov:	Primerjava metod zmanjševanja dimenzionalnosti za napovedovanje deformacij kože 3D modelov
Avtorji:	ID Sekirnik, Rok (Avtor) ID Jesenko, David (Mentor) Več o mentorju... ID Bizjak, Marko (Komentor)
Datoteke:	MAG_Sekirnik_Rok_2025.pdf (2,49 MB) MD5: 8618E86AAA1003EC064E2517E3C8F1EF
Jezik:	Slovenski jezik
Vrsta gradiva:	Magistrsko delo/naloga
Tipologija:	2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:	FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:	V magistrski nalogi predstavimo nevronsko mrežo za napoved deformacij kože tridimenzionalnih karakterjev. Osredotočamo se na tehnike redukcije dimenzionalnosti, kot sta metoda glavnih komponent in samokodirnik. Primerjamo zmogljivost obeh pristopov glede natančnosti, uporabnosti in časovne zahtevnosti ter podamo smernice za njihovo praktično uporabo pri generiranju realistično animiranih karakterjev v filmih, računalniški grafiki in realnočasovnih okoljih. Rezultati kažejo, da samokodirnik zagotavlja višjo kakovost napovedi in boljše posploševanje kompleksnih deformacij, medtem ko PCA izstopa po hitrosti in preprosti implementaciji. Ugotovitve potrjujejo, da je izbira metode odvisna od specifičnih zahtev problema, kar omogoča prilagodljiv in učinkovit pristop za različne scenarije v računalniški grafiki.
Ključne besede:	PCA, samokodirnik, nevronska mreža, fizikalna simulacija, deformacija mreže
Kraj izida:	Maribor
Založnik:	[R. Sekirnik]
Leto izida:	2025
PID:	20.500.12556/DKUM-94260
UDK:	004.032.26:004.92(043.2)
COBISS.SI-ID:	254190339
Datum objave v DKUM:	04.09.2025
Število ogledov:	249
Število prenosov:	28
Metapodatki:
Področja:	KTFMB - FERI
:	Kopiraj citat

Skupna ocena:	(0 glasov)
Vaša ocena:	Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:	CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna

Povezava:	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:	Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:	11.08.2025

Sekundarni jezik

Jezik:	Angleški jezik
Naslov:	Comparing dimensionality reduction methods for predicting skin deformations in 3D models
Opis:	In this master’s thesis, we present a neural network for predicting skin deformations of three-dimensional characters. We focus on dimensionality reduction techniques, namely Principal Component Analysis and autoencoders. We compare both approaches in terms of accuracy, usability, and computational cost, and provide guidelines for their practical application in generating realistic animated characters for film, computer graphics, and real-time environments. Results indicate that autoencoders offer higher prediction quality and better generalization of complex deformations, whereas PCA excels in speed and simplicity of implementation. Findings confirm that the choice of method depends on specific problem requirements, enabling a flexible and efficient approach for various scenarios in computer graphics.
Ključne besede:	PCA, autoencoder, neural network, physical simulation, mesh deformation

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)

0 - 0 / 0

Ni komentarjev!

Nazaj