Математичні моделі та методи розв’язування обернених задач 3D візуалізації за допомогою нейронних мереж

Abstract

В даній кваліфікаційній роботі було розглянуто проблему розв’язання обернених задач 3D-візуалізації, зокрема визначення просторового положення (пози) камери. Проведено аналіз існуючих математичних моделей та обґрунтовано вибір методу iNeRF, що базується на інверсії попередньо навченої нейронної мережі (NeRF). Результати обчислювального експерименту продемонстрували високу ефективність обраного підходу: досягнуто значення метрики якості на рівні, що свідчить про точне відновлення пози та візуальну відповідність рендерингу. Отримані результати можуть бути використані в системах робототехніки, автономної навігації та додатках доповненої реальності для точ ного позиціювання у складних сценах. Значимість роботи полягає у демонстра ції переваг неявних нейронних представлень над класичними методами комп’ютерного зору. Доцільним є продовження досліджень у напрямку оптимі зації швидкодії методу та його адаптації для роботи з динамічними сценами.