Three-dimensional human texture estimation learning from multi-view images
Çoklu görüntüden üç boyutlu insan doku tahminini geliştirmek
- Tez No: 845614
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞEGÜL DÜNDAR BORAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT ONURAL
YRD. DOÇ. DR. KATJA DOERSCHNER
- 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
1990
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. ERDAL PANAYIRCI
- Parsel tabanlı 3 boyutlu kentsel büyüme tahmin modeli (PURGOM)
Parcel based 3D urban growth model (PURGOM)
AZEM KURU
Doktora
Türkçe
2021
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ALİ YÜZER
- 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
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL
- 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