Parametrizace časově proměnlivých trojúhelníkových sítí

Abstract

Tato bakalářská práce se zabývá parametrizací časově proměnlivých trojúhelníkových sítí. Hledáme časově konzistentní parametrizaci, která mapuje všechny snímky do stejné UV domény. Cílem bylo navrhnout a natrénovat neuronovou síť, která dokáže tuto parametrizaci efektivně realizovat. Při řešení problému byla využita řídká objemová korespondence v podobě center sledující deformace objemu v průběhu sekvence. V počátečních experimentech byla centra využita pouze pro shlukování bodů za cílem rozdělení objektů v sítí na jednotlivé části pro zefektivnění trénování neuronové sítě, což však nevedlo k uspokojivým výsledkům. V další fázi byla centra přímo integrována do trénování modelu jako součást chybové funkce, což přineslo výrazné zlepšení výstupní kvality parametrizace. Navržený přístup tak představuje směr pro další výzkum v oblasti zpracování časově proměnlivých sítí.