Презентация к публикации:
Свешникова Н.В. Уточнение сеточной модели трехмерной сцены, предварительно восстановленной по малому количеству характеристических точек. //В сб. Труды конференции. 17-я Международная Конференция по Компьютерной Графике и Зрению ГрафиКон'2007 -С. 227-230. 23-27 июня 2007 г. МГУ, Москва, Россия.
ОПТИЧЕСКИЕ СХЕМЫ ИЗМЕРЕНИЯ ФОРМЫ ТРЕХМЕРНЫХ ОБЪЕКТОВ МЕТОДОМ ПРОЕКЦИИ ПОЛОСITMO University
В рамках геометрической оптики проведен анализ четырех основных вариантов оптической схемы освещения объекта структурированным светом и регистрации его изображения для измерения формы трехмерных объектов. Показано, что только два варианта оптической схемы позволяют использовать алгоритмы расшифровки интерферограмм для реконструкции топограмм поверхности объекта.
ОПТИЧЕСКИЕ СХЕМЫ ИЗМЕРЕНИЯ ФОРМЫ ТРЕХМЕРНЫХ ОБЪЕКТОВ МЕТОДОМ ПРОЕКЦИИ ПОЛОСITMO University
В рамках геометрической оптики проведен анализ четырех основных вариантов оптической схемы освещения объекта структурированным светом и регистрации его изображения для измерения формы трехмерных объектов. Показано, что только два варианта оптической схемы позволяют использовать алгоритмы расшифровки интерферограмм для реконструкции топограмм поверхности объекта.
ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ ОБ ОПТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРАХ АТМОСФЕРЫ АНА...ITMO University
Предлагается метод получения эмпирического выражения для расчета коэффициента пропускания атмосферы на основе экспериментальных данных для двух спектральных диапазонов. Описан алгоритм разбиения множества известных экспериментальных данных на группы, представимые в виде различных аналитических выражений. На основании этого определена эмпирическая формула вычисления коэффициента пропускания атмосферы.
Сосновский Андрей Васильевич - Алгоритм Развёртывания Фазы При Интерферометри...AIST
Сосновский Андрей Васильевич (Ural Federal University)
Алгоритм Развёртывания Фазы При Интерферометрической Обработке Радиолокационных Данных
AIST Conference 2015 http://aistconf.org
РЕАЛИЗАЦИЯ РАДИАЛЬНО-БАЗИСНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НА МАССИВНО-ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ АРХИТЕК...ITMO University
Предлагается распараллеливание в технологии программно-аппаратной архитектуры (CUDA) алгоритма обучения радиально-базисной нейронной сети (RBFNN), основанного на идее последовательной настройки центров, ширины и весов сети, а также идее коррекции весов по алгоритму минимизации квадратичного функционала методом сопряженных градиентов. Приводятся результаты сравнения времени обучения RBFNN на различных центральных и графических процессорах, доказывающие эффективность распараллеливания.
Алгоритмы факторизации: достоверность результата и применение для восстановле...Natalya Sveshnikova
Презентация к публикации:
Свешникова Н.В., Юрин Д.В. Алгоритмы факторизации: достоверность результата и применение для восстановления эпиполярной геометрии. //В сб. Труды конференции. 16-я Международная Конференция по Компьютерной Графике и Зрению ГрафиКон'2006 -С. 158-165. 1-5 июля 2006 г. Новосибирск Академгородок, Россия.
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ РЕШЕНИЯ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ ВЕРТИКАЛЬНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ИОНОСФЕРЫITMO University
Разработана модель решения обратной задачи вертикального зондирования ионосферы применительно к данным, полученным на ионосферных станциях типа «АИС-М». На основе разработанной модели реализовано программное приложение для автоматизированной обработки и анализа спектрограмм высотного зондирования ионосферы. Апробация программного продукта позволила выявить достаточно высокую эффективность предложенного метода, что позволяет позиционировать разработанную модель как эффективный способ решения обратной задачи высотного зондирования ионосферы.
Это последняя лекция в серии для очень начинающих аналитиков. Она о высоком: о творчестве, о познании, о сложных задачах, которые тоже являются частью работы аналитика. Об этой стороне редко говорят, считая ее трудно формализуемой, необязательной или считают, что это "не для всех". Но останавливаясь только на обязательных, формальных и рутинных частях работы аналитика, мы сами убиваем любовь к собственной профессии, превращая ее в колесо для белки. Так вот: учитесь видеть в своей профессии творчество!
Во второй части я продолжу говорить о еще более сложных вопросах BI . Поговорим о работе с данными разного объема и разной сложности, пробежимся по реляционной алгебре Кодда и на примере посмотрим, как задачки на анализ проблемы могут порождать составление аналитиком собственных моделей данных, ключевых показателей и сводных отчетов.
Лекция, продолжающая разбор профессии аналитика для начинающих. На этот раз тема более сложная, затрагивающая саму суть анализа: работу по превращению информации в знания. Как в море разрозненных букв и цифр выбрать те, что нужны и полезны именно здесь и сейчас? Как преподнести результаты своей работы другим, чтобы это было наглядно и информативно?
Вторая лекция для очень начинающих аналитиков из серии, которую я читала в 2008. В ней затрагиваются функции аналитика, пересекающиеся с работой консультанта: в основном это коммуникативные навыки, умение задавать вопросы и навыки того, что делать с ответами.
Когда-то давным давно я читала серию лекций для очень начинающих аналитиков. Вернее для студентов, которые рассматривали аналитику как возможное направление своей карьеры. Лекции большие, но предельно упрощенные. Даже сама профессия разбита на функции других, более "известных" аудитории профессий.
Эпиполярная геометрия и оценка ее достоверности по результатам восстановления...Natalya Sveshnikova
Презентация к публикации:
Калиниченко А.В., Свешникова Н.В., Юрин Д.В. Эпиполярная геометрия и оценка ее достоверности по результатам восстановления трехмерной сцены алгоритмами факторизации. //В сб. Труды конференции. 16-я Международная Конференция по Компьютерной Графике и Зрению ГрафиКон'2006 -С. 343-346. 1-5 июля 2006 г. Новосибирск Академгородок, Россия.
ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ ОБ ОПТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРАХ АТМОСФЕРЫ АНА...ITMO University
Предлагается метод получения эмпирического выражения для расчета коэффициента пропускания атмосферы на основе экспериментальных данных для двух спектральных диапазонов. Описан алгоритм разбиения множества известных экспериментальных данных на группы, представимые в виде различных аналитических выражений. На основании этого определена эмпирическая формула вычисления коэффициента пропускания атмосферы.
Сосновский Андрей Васильевич - Алгоритм Развёртывания Фазы При Интерферометри...AIST
Сосновский Андрей Васильевич (Ural Federal University)
Алгоритм Развёртывания Фазы При Интерферометрической Обработке Радиолокационных Данных
AIST Conference 2015 http://aistconf.org
РЕАЛИЗАЦИЯ РАДИАЛЬНО-БАЗИСНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НА МАССИВНО-ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ АРХИТЕК...ITMO University
Предлагается распараллеливание в технологии программно-аппаратной архитектуры (CUDA) алгоритма обучения радиально-базисной нейронной сети (RBFNN), основанного на идее последовательной настройки центров, ширины и весов сети, а также идее коррекции весов по алгоритму минимизации квадратичного функционала методом сопряженных градиентов. Приводятся результаты сравнения времени обучения RBFNN на различных центральных и графических процессорах, доказывающие эффективность распараллеливания.
Алгоритмы факторизации: достоверность результата и применение для восстановле...Natalya Sveshnikova
Презентация к публикации:
Свешникова Н.В., Юрин Д.В. Алгоритмы факторизации: достоверность результата и применение для восстановления эпиполярной геометрии. //В сб. Труды конференции. 16-я Международная Конференция по Компьютерной Графике и Зрению ГрафиКон'2006 -С. 158-165. 1-5 июля 2006 г. Новосибирск Академгородок, Россия.
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ РЕШЕНИЯ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ ВЕРТИКАЛЬНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ИОНОСФЕРЫITMO University
Разработана модель решения обратной задачи вертикального зондирования ионосферы применительно к данным, полученным на ионосферных станциях типа «АИС-М». На основе разработанной модели реализовано программное приложение для автоматизированной обработки и анализа спектрограмм высотного зондирования ионосферы. Апробация программного продукта позволила выявить достаточно высокую эффективность предложенного метода, что позволяет позиционировать разработанную модель как эффективный способ решения обратной задачи высотного зондирования ионосферы.
Это последняя лекция в серии для очень начинающих аналитиков. Она о высоком: о творчестве, о познании, о сложных задачах, которые тоже являются частью работы аналитика. Об этой стороне редко говорят, считая ее трудно формализуемой, необязательной или считают, что это "не для всех". Но останавливаясь только на обязательных, формальных и рутинных частях работы аналитика, мы сами убиваем любовь к собственной профессии, превращая ее в колесо для белки. Так вот: учитесь видеть в своей профессии творчество!
Во второй части я продолжу говорить о еще более сложных вопросах BI . Поговорим о работе с данными разного объема и разной сложности, пробежимся по реляционной алгебре Кодда и на примере посмотрим, как задачки на анализ проблемы могут порождать составление аналитиком собственных моделей данных, ключевых показателей и сводных отчетов.
Лекция, продолжающая разбор профессии аналитика для начинающих. На этот раз тема более сложная, затрагивающая саму суть анализа: работу по превращению информации в знания. Как в море разрозненных букв и цифр выбрать те, что нужны и полезны именно здесь и сейчас? Как преподнести результаты своей работы другим, чтобы это было наглядно и информативно?
Вторая лекция для очень начинающих аналитиков из серии, которую я читала в 2008. В ней затрагиваются функции аналитика, пересекающиеся с работой консультанта: в основном это коммуникативные навыки, умение задавать вопросы и навыки того, что делать с ответами.
Когда-то давным давно я читала серию лекций для очень начинающих аналитиков. Вернее для студентов, которые рассматривали аналитику как возможное направление своей карьеры. Лекции большие, но предельно упрощенные. Даже сама профессия разбита на функции других, более "известных" аудитории профессий.
Эпиполярная геометрия и оценка ее достоверности по результатам восстановления...Natalya Sveshnikova
Презентация к публикации:
Калиниченко А.В., Свешникова Н.В., Юрин Д.В. Эпиполярная геометрия и оценка ее достоверности по результатам восстановления трехмерной сцены алгоритмами факторизации. //В сб. Труды конференции. 16-я Международная Конференция по Компьютерной Графике и Зрению ГрафиКон'2006 -С. 343-346. 1-5 июля 2006 г. Новосибирск Академгородок, Россия.
Восстановление трехмерных сцен с помощью методов факторизации: принцип работы...Natalya Sveshnikova
Презентация к публикации:
Свешникова Н.В., Юрин Д.В. Восстановление трехмерных сцен с помощью методов факторизации: принцип работы и оценка погрешностей//В сб. Труды второй научной конференции СИМ'2005, Москва, Академия АйТи 19 мая 2005 г. -С.207-222. М.:ИФТИ 2005
Восстановление трехмерных сцен с помощью методов факторизации: принцип работы...
Уточнение сеточной модели трехмерной сцены, предварительно восстановленной по малому количеству характеристических точе
1. Уточнение сеточной модели трехмерной сцены, предварительно восстановленной по малому количеству характеристических точек Н. В. Свешникова , аспирант МФТИ, [email_address] Д. В. Юрин , к.ф.-м.н., нач. отдела (НПП ОПТЭКС), [email_address] МОСКОВСКИЙ ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ Российское авиационно-космическое агентство Федеральное государственное унитарное предприятие НПП ОПТЭКС
4. Примеры результатов восстановления сцен алгоритмами факторизации Небольшое количество точек и автоматическая триангуляция часто приводят к несоответствию сеточной модели и реальной поверхности сцены. Следовательно, необходимо уточнить модель.
Задачи восстановления трехмерных сцен можно подразделить на методы, дающие плотное восстановление, например, стандартное стерео, и методы, восстанавливающие сцену в виде сетки характеристических точек. Оба подхода имеют как достоинства так и недостатки, но более перспективным видится именно второй, в частности подходы, основанные на факторизации матриц, т.к. кроме возможности использовать кадры, снятые с широкой базой, они позволяют вместе с восстановлением получить оценку точности результата. Это дает возможность использовать их для получения предварительного результата, который могут использовать другие алгоритмы.
Рассмотрим восстановление трехмерной сцены алгоритмом факторизации. С помощью обычного цифрового аппарата получаем последовательность изображений неподвижной сцены (более 5 кадров). Эта последовательность обрабатывается детектором и трекером. В простейшем случае небольшое количество (полтора десятка) точек могут быть найдены и прослежены вручную. Найденные соответствия восстанавливаются алгоритмами факторизации. В результате получаем сеточную модель сцены, положения и ориентации камеры для всех кадров, а также оценку погрешностей для всех этих величин. Для получения сеточной модели по набору отдельных точек используется триангуляция Делоне.
На данном слайде представлены результаты восстановления нескольких сцен алгоритмом, основанным на факторизации. Рядом с трехмерной моделью расположено изображение, на котором отмечены восстановленные точки, а также результат автоматической триангуляции Делоне. В отдельных случаях, например, для сцены Клумба, автоматическая триангуляция дает результат адекватный реальной форме поверхности сцены. В большинстве же случаев из-за малого количества точек сеточная модель весьма условно напоминает форму реальной сцены. Так на Кабинке и коробках провалились ребра. Чтобы уточнить модель необходимо увеличить количество точек.
Для уточнения модели используется следующая схема. Отдельные ее этапы будут рассмотрены далее. Основные этапы схемы: выбрать (например, вручную) пару изображений. На одном из них найти уголки, а на втором – оценить положение соответствующих точек. Уточнить результат трекером и дополнительно проверить на соответствие эпиполярной геометрии. Дополнить модель новыми точками, при необходимости повторить операцию и получить уточненную модель сцены.
Итак, первый шаг – выбрать два кадра и на одном из них найти уголки детектором Харриса
Далее необходимо построить гипотезу о положении соответствующей точки на втором кадре, т.к. выбранные кадры не обязаны быть сняты с очень близких ракурсов. Для построения гипотезы мы опираемся на достоверные соответствия и триангуляцию из предварительного восстановления. Предположим, что сцена является кусочно гладкой, тогда мы можем считать, что треугольники хорошо аппроксимируют поверхность реальной сцены в окрестности достоверных точек.
Гипотеза используется трекером в качестве начального положения для поиска соответствий. Но из-за особенностей сцены, слишком сильного различия ракурсов или недостоверной гипотезы трекер может вернуть ложные соответствия. Для исключения их из дальнейшей обработки используются ограничения эпиполярной геометрии.
В результате получаем сеточную модель, содержащую большее количество точек. На слайде представлены результаты уточнения. На изображениях крестиками отмечены точки, добавленные в результате уточнения, а кружками – точки предварительного восстановления. Для сцены коробки добавлено 134 точки, а для менее текстурированной Кабинки только 22, однако модель обоих сцен в большей степени соответствует оригиналу, чем исходная, которая тоже приведена на слайде слева для сравнения.
Итак подводя итог, можно сказать, что разработан подход к восстановлению трехмерных сцен, объединяющий несколько компонент и осуществляющий поэтапное восстановление сцены. Подход не требует специфических условий съемки и демонстрирует хорошие результаты, но тем не менее требует дальнейшего развития, например, более строгого исключения ложных соответствий, а также расширения с привлечением альтернативных способов построения гипотез и поиска новых характеристических точек.