Reconstrucción 3D de sólidos deformables mediante el uso de redes convolucionales
Authors
Fuentes Jiménez, DavidDirector
Pizarro Pérez, DanielDate
2018Keywords
SfT (Shape-from-Template)
CNN (Convolutional Neural Network)
Warp
NRSfM (Non-Rigid Structure-from-Motion)
CMI
Document type
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
Este trabajo de fin de master tiene por objetivo la reconstrucción 3D de sólidos deformables mediante la
utilización de redes neuronales convolucionales, en este caso con una arquitectura encoder-decoder.Dicha
aplicación busca una futura aplicación en realidad aumentada. This master thesis aims to achieve 3D reconstruction of deformable solids through the use of convolutional
neural networks, in this case with an encoder-decoder architecture. This work looks for a future application
in augmented reality.
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TFM_Fuentes_Jiménez_2018.pdf | 43.48Mb |
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