title: Sketch-based character pose estimation using artificial neural networks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Русских Николай Евгеньевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Russkih Nikolaj Evgenevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Новикова Александра Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Novikova Aleksandra Sergeevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Куликов Александр Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kulikov Aleksandr Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:50:28Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:50:28Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 069633
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40297
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассматривается одна из наиболее важных задач в компьютерном зрении - задача определения положения. Определение положения персонажа по скетч рисунку имеет ряд отличий от классической постановки задачи, где положение определяется для человека. С одной стороны, для применения методов глубокого обучения не хватает размеченных наборов данных. С другой стороны, персонаж часто имеет нелинейный и сильно искажённые пропорции конечностей, поэтому классические методы, применимые для случая с человеком, здесь не подходят. Решение этой задачи может помочь автоматизировать различные части при производстве анимации, например построение трёхмерной модели. В работе был сгенерирован синтетический набор данных. На полученном наборе данных были обучены модели с использованием искусственных нейронных сетей, а также были применены методы трансферного обучения для обобщения модели с синтетических данных на реальные. Итоговая модель показала отличные результаты по сравнению с классическими моделями и доказала применимость синтетических даннных в этой задаче.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The work considers one of the most important tasks in computer vision - the pose estimation problem. Sketch-based character pose estimation has some differences from the classical problem, where the pose is estimated for a person. On the one hand, there are not enough marked-up datasets to apply deep learning methods. On the other hand, the character often has non-linear and highly distorted limb proportions, so the classical methods are not applicable here. Solving this problem can help automate various parts in the production of animation, for example, the construction of a three-dimensional model. A synthetic dataset was generated in the work. Models using artificial neural networks were trained on the resulting dataset, and transfer learning methods were applied to generalize the model from synthetic data to real ones. The final model showed excellent results compared to classical models and proved the applicability of synthetic data in this task.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Компьютерное зрение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Определение положения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Computer vision
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Pose estimation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Sketch-based character pose estimation using artificial neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Генерация положения персонажа по скетч рисунку с использованием искусственных нейронных сетей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st069633.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40297/2/st069633.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,96 MB
resources.filename: reviewSV_novikova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40297/3/reviewSV_novikova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 28,48 kB