Loading...
- Type of Document: M.Sc. Thesis
- Language: Farsi
- Document No: 54386 (02)
- University: Sharif University of Technology
- Department: Mathematical Sciences
- Advisor(s): Moghaddasi, Reza
- Abstract:
- 3D reconstruction of digital images is one of the sub- branches of computer vision which is used in various fields such as computer graphics, compute animation, etc. in general, two approaches exist for solving 3D structure problem. In the first approach to obtain the model, we need a certain distance of the whole object level at a certain point and to do so, a sensor is used which is directly interacting with the object. For instance, we use lasers and estimate the depth using that depth to make 3 D model. In the second approach we use the images we have at different instaces of an object (sensor is the camera that is sensitive to light). Using these data and the machine learning algorithms we obtain depth that helps to the three - dimensional structure of the object. The advantage of this approach over the first approach is that it costs less. in this thesis, the goal is to recover 3D images and obtain the depth by using machine learning algorithms
- Keywords:
- Neural Network ; Computer Vision ; Machine Learning ; Three Dimensional Reconstruction ; Depth Estimation ; Image Reconstruction
-
محتواي کتاب
- view
- مقدمه
- چکیده
- فهرست جداول
- فهرست تصاویر
- پیش نیازها
- مفاهیم اصلی
- ویژگی تشخیص عمق
- کاربردهای تشخیص عمق
- روشهای تشخیص عمق
- رویکرد بینایی دو چشمی
- رویکرد بینایی تک چشمی
- شبکه عصبی
- روش شناسی
- مفاهیم اصلی
- مروری بر کارهای پیشین
- پایگاه داده
- مدلهای تخمین عمق
- مدل یادگیری بدون نظارت
- مدل یادگیری نیمه نظارت
- مدل یادگیری با نظارت
- نتایج و مقایسه
- روش پیشنهادی
- نتایج آزمایشات
- تحقیقات آتی
- شبکه عصبی
- تابع هزینه
- بهینه سازی
- شبکههای عصبی کانولوشن
- انواع معماریهای شبکه عصبی
- شبکه عصبی
- مراجع
- مراجع
- چکیده انگلیسی
