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Original title:
Growing Surface Structures 
Original subtitle:
an Iterative Refinement Surface Reconstruction Approach Deduced from Artificial Neural Networks 
Translated title:
Growing Surface Structures 
Translated subtitle:
ein iteratives Verfeinerungsverfahren zur Oberflächenrekonstruktion abgeleitet von künstlichen neuronalen Netzen 
Year:
2014 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Advisor:
Westermann, Rüdiger (Prof. Dr.) 
Referee:
Westermann, Rüdiger (Prof. Dr.); Müller, Heinrich (Prof. Dr.); Bohn, Christian-Arved (Prof. Dr.) 
Language:
en 
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
Keywords:
Unsupervised Learning, Competitive Learning, Smart Growing Cells, Growing Cell Structures, Computational Geometry, Surface Reconstruction, Surface Fitting, Geodesic Distances, Edge-Front 
Translated keywords:
Unüberwachtes Lernen, Competitive Learning, Smart Growing Cells, Growing Cell Structures, Algorithmische Geometrie, Oberflächenrekonstruktion, Surface Fitting, Geodätische Distanzen, Edge-Front 
Controlled terms:
Bildrekonstruktion; Oberfläche; Neuronales Netz 
TUM classification:
DAT 760d; DAT 717d 
Abstract:
The thesis presents a surface reconstruction approach based on an iterative refinement strategy deduced from artificial neural networks. The presented approach is composed of three novel developments extending the capabilities as well as the concept of the Growing Cell Structures algorithm. The algorithm is evaluated both in a comparison to classical reconstruction algorithms and in reconstructing extremely challenging point clouds. The algorithm proves to be an efficient all-round high quali...    »
 
Translated abstract:
In der Dissertation wird ein Oberflächenrekonstruktionsverfahren vorgestellt, welches auf einer iterativen Verfeinerungsstrategie basiert, die von künstlichen neuronalen Netzen abgeleitet ist. Der Ansatz setzt sich aus drei neuen Entwicklungen zusammen, welche die Leistungsfähigkeit als auch die Konzeption des Growing Cell Structures Algorithmus erweitern. Der Algorithmus wird durch Vergleiche mit klassischen Verfahren und die Rekonstruktion extrem anspruchsvoller Punktwolken evaluiert. Der...    »
 
Oral examination:
13.06.2014 
File size:
114305690 bytes 
Pages:
156 
Last change:
07.10.2014