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Originaltitel:
Growing Surface Structures
Originaluntertitel:
an Iterative Refinement Surface Reconstruction Approach Deduced from Artificial Neural Networks
Übersetzter Titel:
Growing Surface Structures
Übersetzter Untertitel:
ein iteratives Verfeinerungsverfahren zur Oberflächenrekonstruktion abgeleitet von künstlichen neuronalen Netzen
Autor:
Annuth, Hendrik
Jahr:
2014
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Westermann, Rüdiger (Prof. Dr.)
Gutachter:
Westermann, Rüdiger (Prof. Dr.); Müller, Heinrich (Prof. Dr.); Bohn, Christian-Arved (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Stichworte:
Unsupervised Learning, Competitive Learning, Smart Growing Cells, Growing Cell Structures, Computational Geometry, Surface Reconstruction, Surface Fitting, Geodesic Distances, Edge-Front
Übersetzte Stichworte:
Unüberwachtes Lernen, Competitive Learning, Smart Growing Cells, Growing Cell Structures, Algorithmische Geometrie, Oberflächenrekonstruktion, Surface Fitting, Geodätische Distanzen, Edge-Front
Schlagworte (SWD):
Bildrekonstruktion; Oberfläche; Neuronales Netz
TU-Systematik:
DAT 760d; DAT 717d
Kurzfassung:
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...     »
Übersetzte Kurzfassung:
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...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1189105
Eingereicht am:
17.02.2014
Mündliche Prüfung:
13.06.2014
Dateigröße:
114305690 bytes
Seiten:
156
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20140613-1189105-0-5
Letzte Änderung:
07.10.2014
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