Αναγνώριση χαρακτηριστικών 2Δ/3Δ αντικειμένων με καινοτόμες τεχνολογίες βαθιάς μάθησης και αλληλεπίδρασης

Περίληψη

Η δυνατότητα να αναγνωρίζουμε τα αντικείμενα που μας περιβάλουν και να αξιοποιούμε την πλούσια οπτική πληροφορία που τα χαρακτηρίζει, αποτελεί μια σημαντική πρόκληση για τον τομέα της όρασης υπολογιστών. Τα αντικείμενα αποτελούν στοιχεία κλειδιά για ένα ευρύ πεδίο εφαρμογών που εκτείνεται από την κατανόηση χαρακτηριστικών σκηνής και τον αυτοματισμό, μέχρι την ασφάλεια και τη ρομποτική. Τα τελευταία χρόνια έχουν γίνει σημαντικά βήματα προς τον εντοπισμό και την αναγνώριση 2Δ/3Δ αντικειμένων χρησιμοποιώντας τεχνικές βαθιάς μάθησης, που συνοδεύτηκαν από τη σημαντική βελτίωση στον τομέα της υπολογιστικής ισχύος. Ωστόσο, η εύρεση αποτελεσματικών αλγορίθμων για την κατανόηση των χαρακτηριστικών ενός αντικειμένου παραμένει μια ανοιχτή πρόκληση, μιας και οι υπάρχουσες ερευνητικές εργασίες επικεντρώνονται κυρίως στα χαρακτηριστικά εμφάνισης των αντικειμένων, όπως το σχήμα και το χρώμα, αγνοώντας τη λειτουργικότητά τους. Στην παρούσα διατριβή αναπτύσσονται μοντέλα και τεχνικές για την κατανόηση ...
περισσότερα

Περίληψη σε άλλη γλώσσα

A long-standing challenge in the computer vision field is to recognize the perceived objects and leverage their rich visual information. In fact, objects constitute key elements for a wide variety of real-world applications; from scene understanding and industry automation to security and robotics. Significant steps have been made towards 2D/3D object detection and recognition over the last few years that were complemented by the rapid advancements in processing units technology. However, robust object understanding remains an open challenge since recent works focus mostly on the appearance attributes of the objects, such as shape and texture, and omit any information about their functionalities. In this dissertation we develop models and techniques that allow us to understand and exploit these functionalities, also known as object “affordances”, i.e. the set of actions that humans can perform while interacting with the object. In particular, first we investigate the impact of object a ...
περισσότερα

Όλα τα τεκμήρια στο ΕΑΔΔ προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα.

Διεύθυνση Handle
http://hdl.handle.net/10442/hedi/47421
ND
47421
Εναλλακτικός τίτλος
A deep learning approach to 2D/3D object affordance understanding
Συγγραφέας
Θερμός, Σπυρίδων του Κίμων
Ημερομηνία
2020
Ίδρυμα
Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας. Σχολή Πολυτεχνική. Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Ηλεκτρονικών Υπολογιστών
Εξεταστική επιτροπή
Ποταμιάνος Γεράσιμος
Δάρας Πέτρος
Αργυρίου Αντώνιος
Σταμούλης Γεώργιος
Μπέλλας Νικόλαος
Αργυρός Αντώνιος
Κοζύρη Μαρία
Επιστημονικό πεδίο
Επιστήμες Μηχανικού και Τεχνολογία
Επιστήμη Ηλεκτρολόγου Μηχανικού, Ηλεκτρονικού Μηχανικού, Μηχανικού Η/Υ
Λέξεις-κλειδιά
Όραση υπολογιστών; Λειτουργικότητα αντικειμένου; Μηχανική μάθηση; Βαθιά μάθηση
Χώρα
Ελλάδα
Γλώσσα
Αγγλικά
Άλλα στοιχεία
113 σ., εικ., πιν., σχημ., γραφ.
Ειδικοί όροι χρήσης/διάθεσης
Το έργο παρέχεται υπό τους όρους της δημόσιας άδειας του νομικού προσώπου Creative Commons Corporation:
Στατιστικά χρήσης
ΠΡΟΒΟΛΕΣ
Αφορά στις μοναδικές επισκέψεις της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Google Analytics.
ΞΕΦΥΛΛΙΣΜΑΤΑ
Αφορά στο άνοιγμα του online αναγνώστη.
Πηγή: Google Analytics.
ΜΕΤΑΦΟΡΤΩΣΕΙΣ
Αφορά στο σύνολο των μεταφορτώσων του αρχείου της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
ΧΡΗΣΤΕΣ
Αφορά στις μοναδικές επισκέψεις της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
Σχετικές εγγραφές (με βάση τις επισκέψεις των χρηστών)