ЭБС Уфимского университета науки и технологий
фонд Заки Валиди 32, Карла Маркса 3/1 и Достоевского 131

     
?

Детальная информация
Карточка Таблица RUSMARC

Харисов, Эмиль Ирекович. Разработка Addon Blender3D для безмаркерного захвата движений с применением нейросетей: выпускная квалификационная работа по специальности 01.04.02 Прикладная математика и информатика. Направленность (профиль): Технологии проектирования системного и прикладного программного обеспечения [Электронный ресурс] / Э. И. Харисов; Башкирский государственный университет, Стерлитамакский филиал; научный руководитель М. Б. Беляева. — Стерлитамак, 2021. — 84 с.: прил. — <URL:https://elib.bashedu.ru/dl/diplom/SF/2022/FMiIT/KharisovEI_01.04.02_МPМI_mag_2021_VKR.pdf>.

Дата создания записи: 13.04.2022

Тематика: Прикладная математика и информатика ; Прикладное программное обеспечение ; магистратура; ВКР; прикладная математика; прикладная информатика; проектирование системного программного обеспечения ; проектирование прикладного программного обеспечения

УДК: 51

ББК: 74.26

Коллекции: Магистерские диссертации; Общая коллекция

Разрешенные действия: –

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему и будете работать на компьютерах в читальных залах Библиотеки

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть Библиотеки Аутентифицированные пользователи Прочитать
Локальная сеть Библиотеки Все
Интернет Аутентифицированные пользователи Прочитать
-> Интернет Все

Оглавление

  • ВВЕДЕНИЕ
  • ГЛАВА 1. ОБЗОР МЕТОДОВ ЗАХВАТА ДВИЖЕНИЯ
    • 1.1. Захват движений
    • 1.2. Основы безмаркерного захвата движений
    • 1.3. Методы компьютерного зрения для безмаркерного захвата движений
    • 1.4. Обзор архитектур моделей
    • 1.5. Основные этапы и алгоритмы обучения нейросети
    • 1.6. Примеры использования и готовые решения
  • ГЛАВА 2. НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ РАЗРАБАТЫВАЕМОГО РАСШИРЕНИЯ «M2Cap»
    • 2.1. Обзор и сравнение нейросетевых моделей Google и Samsung
      • 2.1.1. Модель Samsung
      • 2.1.2. Обзор модели Google PoseNet
      • 2.1.3. Сравнение моделей
    • 2.2. Нейросетевая модель для захвата движений лица
      • 2.2.1 Набор данных iBUG 300-W
      • 2.2.2. Обучение нейросети
    • 2.3. Предсказание позы
      • 2.3.1. Набор данных Human3.6M
      • 2.3.2. Обучение модели и визуализация данных
  • ГЛАВА 3. СРЕДА РАЗРАБОТКИ РАСШИРЕНИЯ
    • 3.1. Общая информация о Blender
    • 3.2. Назначение и функциональные возможности расширения
    • 3.3. Программирование расширения захвата движений
    • 3.4. Тестирование расширения
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ
  • ПРИЛОЖЕНИЯ

Статистика использования

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика