Αναγνώριση τρισδιάστατων (3-D) επιφανειών με αρθρωτά νευρωνικά δίκτυα
Creators: name: Τάνος, Πέτρος Αθανασίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Τρισδιάστατη επιφάνεια
Νευρωνικά Δίκτυα
Μηχανική Μάθηση
3-D surface
Neural Networks
Machine learning

description: Για την αναγνώριση και ταξινόμηση τρισδιάστατων επιφανειών και σχημάτων με τη βοήθεια των νευρωνικών δικτύων, αναπτύχθηκαν κατά το παρελθόν διάφορες τεχνικές και μέθοδοι, που σχετίζονται τόσο με την εξαγωγή χαρακτηριστικών (features) από μια επιφάνεια, όσο και με την επιλογή αρχιτεκτονικής (Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Deep Belief Networks). Στην παρούσα διπλωματική εργασία επιλέγεται ως χαρακτηριστικό (feature) για την εκπαίδευση των νευρωνικών δικτύων να είναι οι κύριες καμπυλότητες μιας τρισδιάστατης επιφάνειας. Η καμπυλότητα - κατά κάποιον τρόπο – μας δείχνει το σχήμα της επιφάνειας, δηλαδή το πόσο «καμπυλώνεται» η επιφάνεια στο χώρο. Χαρακτηριστικό που δεν επηρεάζεται από την θέση της επιφάνειας στον χώρο και από την γωνία θέασης της επιφάνειας. Μέσα από τη πρώτη και δεύτερη θεμελιώδη μορφή της διαφορικής γεωμετρίας υπολογίζονται οι κύριες καμπυλότητες και οι κύριες διευθύνσεις των σημείων που βρίσκονται πάνω στις γραμμές καμπυλότητας της επιφάνειας. Ως αρχιτεκτονική των νευρωνικών δικτύων επιλέγεται η τεχνική PREMONNπου αφορά σε πολλά μικρά νευρωνικά δίκτυα, που το καθένα εκπαιδεύεται και «μαθαίνει» ένα μικρό τμήμα της επιφάνειας, αντί για ένα μεγάλο νευρωνικό δίκτυο που θα «μάθει» όλη την επιφάνεια. Με τον τρόπο αυτό δημιουργούνται αρθρωτά νευρωνικά δίκτυα (modular neural networks), όπου δεν μας ενδιαφέρει το μέγεθος του σφάλματος, αρκεί το σωστό νευρωνικό δίκτυο να έχει μικρότερο σφάλμα σε σύγκριση με τα υπόλοιπα νευρωνικά δίκτυα. Η τεχνική αρχικά δοκιμάζεται σε γνωστές επιφάνειες και γίνονται πειράματα για να ελεγχθεί η μέθοδος τόσο με την εισαγωγή θορύβου, όσο και με την περιστροφή της επιφάνειας στον χώρο. Έπειτα η τεχνική δοκιμάζεται και σε πραγματικά point clouds, όπου επιλέγονται περιοχές από διαφορετικά σημεία των point clouds και τα νευρωνικά δίκτυα που δημιουργούνται δοκιμάζονται εκ νέου στις επιφάνειες αυτές αφού προηγουμένως έχουν περιστραφεί στον χώρο. Από τα αποτελέσματα παρατηρείται ότι η τεχνική επιφέρει ικανοποιητικά αποτελέσματα. Η καμπυλότητα είναι ευαίσθητη στον θόρυβο και στα πειράματα που πραγματοποιήθηκαν παρατηρήθηκε ότι ακόμα και σε συνθήκες θορύβου, τα αποτελέσματα είναι ενθαρρυντικά. Ως πλεονεκτήματα της μεθόδου είναι η απλή αρχιτεκτονική του δικτύου, η ευκολία στην προσαρμογή του δικτύου σε μελλοντικές αλλαγές, η ανοχή στο σφάλμα και στον θόρυβο. Ως μειονεκτήματα της μεθόδου είναι ότι οι κύριες καμπυλότητες είναι ευαίσθητες στο θόρυβο, οι επιφάνειες πρέπει να είναι κανονικές και οι γραμμές καμπυλότητας συχνά παρουσιάζουν πυκνώσεις.
description: In last decades involved various of methods and techniques have been developed for identification and classification of 3-D surfaces and objects with artificial neural networks. These efforts related to different approaches of feature extraction of surfaces and different architecture of neural networks (Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Deep Belief Networks). In this master thesis, the principal curvatures of 3-D surface is selected as learning feature for neural networks. Curvature – somehow – indicates the shape of surface, in other words, it means how surface curves in 3-D space. This learning feature is independent of position and rotation in space. From first and second fundamental form of differential geometry can be calculated the principal curvatures and principal directions of points lying in line curvatures of surface. Technique called PREMONN (PREdictive Modular Neural Networks) is the architecture of neural networks. In this technique many of simple neural networks are developed and trained in a small area of surface, instead of one big neural network in total surface. This creates modular neural networks, we do not care about the magnitude of the error, provided the correct neural network has a smaller error than other neural networks. This approach was firstly tested in known surfaces with noise and rotation in 3-D space. Then was tested in selected patches of real point clouds, which previous have rotated in space. The results of experiments are satisfying not only in known surfaces, but also in real point clouds. Curvature is sensitive in noise and the experiments showed that the results of noisy surfaces are also satisfying. Simple neural network architecture, easy adjustment and tolerance in error are significant advantages of this approach. On the other hand, the disadvantage of the method is the fact that the principal curvatures are noise - sensitive, the surfaces must be normal and the curvature lines often have anomalies in some points.
description: Σε συνεργασία με: Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)