Застосування нейронних мереж для віртуальної та доповненої реальностей
DOI:
https://doi.org/10.18372/1990-5548.74.17296Ключові слова:
нейронні мережі, віртуальна реальність, машинне навчання, ідентифікація зображень, доповнена реальністьАнотація
У статті проведено аналіз сучасних алгоритмів віртуальної та доповненої реальностей, а також шляхи їх імплементації, використовуючи нейронні мережі. В результаті було наведено класифікацію актуальних завдань віртуальної реальності, виявлено переваги та недоліки алгоритмів та запропоновано використання згорткових нейронних мереж. В рамках дослідження було проведено якісний аналіз сучасних архітектур згорткових нейронних мереж та показано їх окремі недоліки при використанні в системах віртуальної реальності. В результаті дослідження було встановлено оптимальні шляхи застосування нейронних мереж у різних завданнях ідентифікації, генеративності та підтримки у системах доповненої та віртуальної реальностей. Наведено функціональний та структурний опис згорткових нейронних мереж, оптимальну структуру та параметри для ініціалізації та навчання згорткової нейронної мережі, яка підходить для вирішення завдань віртуальної реальності.
Посилання
M. Agarwal, N. Jain, M. M. Kumar, and H. Agrawal, “Face recognition using eigen faces and artificial neural network,” International Journal of Computer Theory and Engineering, 2(4):1793–8201, 2010. https://doi.org/10.7763/IJCTE.2010.V2.213
H. Amin, and R. A. Earnshaw, “Enhanced avatar control using neural networks,” Virtual Reality, 5(1):47–53, 2000. https://doi.org/10.1007/BF01418976
S. Awang,, and S. M. Shamsuddin, “3d human movement (walking) modeling using neural network,” In Computing & Informatics, 2006. ICOCI’06. International Conference on, 2006, 1–4. https://doi.org/10.1109/ICOCI.2006.5276473
E. Bekele, Z. Zheng, A. Swanson, J. Crittendon, Z. Warren, and N. Sarkar, “Understanding how adolescents with autism respond to facial expressions in virtual reality environments. Visualization and Computer Graphics,” IEEE Transactions on 2013, 19(4):711–720. https://doi.org/10.1109/TVCG.2013.42
E. Bekele, D. Bian, Z. Zheng, J. Peterman, S. Park, and N. Sarkar, “Responses during facial emotional expression recognition tasks using virtual reality and static iaps pictures for adults with schizophrenia,” In Virtual, Augmented and Mixed Reality. Applications of Virtual and Augmented Reality. 2014, Springer, 225–235. https://doi.org/10.1007/978-3-319-07464-1_21
P. A. Bekker, and K. E. Bouwman, “Arbitrage smoothing in fitting a sequence of yield curves,” International Journal of Theoretical and Applied Finance, 12(05):577–588, 2009. https://doi.org/10.1142/S0219024909005373
C. M. Bishop, Neural networks for pattern recognition. Oxford university press, 1995. https://doi.org/10.1201/9781420050646.ptb6
N. A. Borghese, “Virtual reality and neural networks,” In Neural Nets WIRN VIETRI-96, Springer1997, 21–38. https://doi.org/10.1007/978-1-4471-0951-8_2
C. M. Bishop, and C. Roach, “Fast curve fitting using neural networks,” Review of scientific instruments, 63(10):4450–4456, 1992. https://doi.org/10.1063/1.1143696
P. Benardos,, and G.-C. Vosniakos, “Optimizing feedforward artificial neural network architecture,” Engineering Applications of Artificial Intelligence, 20(3):365–382, 2007. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2006.06.005
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
