Geri Dön

Three-dimensional human texture estimation learning from multi-view images

Çoklu görüntüden üç boyutlu insan doku tahminini geliştirmek

  1. Tez No: 845614
  2. Yazar: SAİD FAHRİ ALTINDİŞ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞEGÜL DÜNDAR BORAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Bilgisayar grafiği ve bilgisayarlı görü alanlarında, tek bir görüntüden üç boyutlu insan dokusunun doğru bir şekilde tahmin edilmesi kritik bir görevdir. Bu süreç, insanların çeşitli pozlardaki giriş görüntülerini parametrik (UV) uzaya dönüştüren bir haritalama fonksiyonu geliştirmeyi ve görünmeyen kısımların görünümünü etkin bir şekilde çıkarmayı içerir. Üç boyutlu insan doku tahmininin kalitesini artırmak için, çalışmamız, deformasyonlu evrilim kullanan bir yöntem sunmaktadır. Bu evrilim, gelişmiş bir derin sinir ağı aracılığıyla öğrenilen ofsetlerle özgün bir şekilde karakterize edilmiştir. Ek olarak çalışmamızda, görünümü genelleştirmeyi belirgin şekilde iyileştiren yenilikçi bir döngü tutarlılığı kaybı tanıtıyoruz. Metodumuz, renk doğruluğunu artırmayı amaçlayan belirsizliğe dayalı, piksel seviyesinde görüntü yeniden yapılandırma kaybı ekleyerek daha da iyileştirilmiştir. Alanın öncü yöntemleriyle kapsamlı karşılaştırmalar yaparak, yaklaşımımızın alanda dikkate değer niteliksel ve niceliksel ilerlemeler gösterdiğini ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

In the fields of graphics and vision, accurately estimating 3D human texture from a single image is a critical task. This process involves developing a mapping function that transforms input images of humans in various poses into parametric (UV) space, while also effectively inferring the appearance of unseen parts. To enhance the quality of 3D human texture estimation, our study introduces a framework that utilizes deformable convolution for adaptive input sampling. This convolution is uniquely characterized by offsets learned through a sophisticated deep neural network. Additionally, we introduce an innovative cycle consistency loss, which markedly enhances view generalization. Our framework is further refined by incorporating an uncertainty-based, pixel-level image reconstruction loss, aimed at augmenting color accuracy. Through comprehensive comparisons with leading-edge methods, our approach demonstrates notable qualitative and quantitative advancements in the field.

Benzer Tezler

  1. Surface reflectance estimation from spatio-temporal subband statistics of moving object videos

    Hareket eden nesne videolarının altband istatistikleri kullanılarak yüzey yansıtma özelliğinin belirlenmesi

    ONUR KÜLÇE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEVENT ONURAL

    YRD. DOÇ. DR. KATJA DOERSCHNER

  2. Markov ve Gibbs rastlantı alan modelleri ile doku sentezleme ve sınıflandırma

    Texture synthesis and classification using Markov and Gibbs random field models

    ERDOĞAN CAMCIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. ERDAL PANAYIRCI

  3. Parsel tabanlı 3 boyutlu kentsel büyüme tahmin modeli (PURGOM)

    Parcel based 3D urban growth model (PURGOM)

    AZEM KURU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ALİ YÜZER

  4. Stereo görme ile hareketli görüntülerde engellerin uzaklık ve boyutlarının gerçek zamanlı bulunması

    Real-time distance and dimension estimation of the obstacles using active stereo camera

    EMRE ÖZGÜNDÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL

  5. Mimari tasarımda veri olarak kullanılmak üzere mimari çevrede doku analizi

    The Analyse of texture in architectural environment in order yo provide datum for architectural design

    CEMİL SÜZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. HASAN ŞENER