|
|
Point Cloud Rendering Approaches for Camera Pose Verification
Kremel, Tomáš ; Pajdla, Tomáš (vedoucí práce) ; Guba, Peter (oponent)
Vizuální lokalizace je problém odhadování parametrů šesti stupňů volnosti pozice kamery, z níž byla pořízena dotazovaná fotografie, přičemž pozice je vztažena ke známé reprezentaci referenčního prostředí. Řešení tohoto problému je klíčové v aplikacích jako jsou rozšířená, smíšená a virtuální realita, stejně tak v oblasti autonomní robotiky zahrnu- jící drony a samořiditelné automobily. Tato práce se soustředí na vizuální lokalizační algoritmus, zejména na jeho verifikační a přeřazovací krok. Tento algoritmus interně využívá třídimenzionální mračna bodů a hledání korespondencí mezi těmito body a dotazovanou fotografií pro nalezení odhadů kandidátních pozic kamery. Práce zkoumá přístupy k renderování mračen bodů a jejich využití v rámci algoritmu a jeho verifikačního kroku - render diskretizovaného prostředí z konkrétní kandidátní pozice se v něm porovnává s danou dotazovanou fotografií za účelem určení toho, zda oba pohledy zobrazují to samé místo. Jedna z hlavních výzev renderingu diskretizovaného prostředí jsou okluze. Kvůli říd- kosti bodů využitých jako reprezentace jinak spojitého reálného světa může být infor- mace o tom, co leží v popředí a co v pozadí, lehce ztracena při promítnutí bodů na dvoudimenzionální obraz. Přístupy k renderování zkoumané v této práci se soustředí na renderování bodů přímo...
|
|
|
Camouflage pattern generator
Kremel, Tomáš ; Šejnoha, Jiří (vedoucí práce) ; Neruda, Roman (oponent)
Tato práce se zabývá generováním kamufláže fungující ve viditelném spektru. Gene- rovaná kamufláž je charakterizována barevným vzorem, který, je-li nanesen na objekt, vykazuje maskovací schopnosti. Kvalitní maskovací vzor je pak schopen ochránit životy vojáků a skrýt důležitá zařízení. K problému přistupujeme za pomoci genetického algoritmu s problémově specific- kými genetickými operátory. Hlavní komplexita algoritmu spočívá v inovativním využití nástroje k predikování salience, který je využit ve fitness operátoru. V návrhu tohoto operátoru se pak snoubí fungování lidského zraku, zpracování obrazu, hluboké učení a evoluční výpočty. Spolu s výpočetně náročným fitness operátorem představujeme rychlý a jednoduchý testovací operátor, který využíváme ke zkoumání vlastností principiálně odpovídajícího výpočetně náročného fitness operátoru. Následně získané znalosti využijeme pro genero- vání maskovacího vzoru do lesního prostředí. 1
|
host ::
RSS.