| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 10 / 31
First pagePrevious page1234Next pageLast page
1.
Razvoj grafičnega pogona za upodabljanje vokslov
Tilen Koren, 2021, undergraduate thesis

Abstract: Diplomsko delo obsega izdelavo grafičnega pogona za upodabljanje vokslov s poudarkom na prilagojenih algoritmih metode metanja žarkov. Namen je prikazati omejitve in preučiti tehnike razvoja z metodo metanja žarkov na grafičnih procesnih enotah za realno-časovne aplikacije. Metoda metanja žarkov je uporabljena zaradi prepričljivejših rezultatov upodabljanja. Zaradi počasne operacije iskanje presečišč pri metodi metanja žarkov, z trikotniškimi modeli, so v pogonu uporabljeni vokselski modeli. Rezultati so pokazali, da z uporabo vokselskih modelov dosežemo nad šestdeset slik na sekundo pri majhnem številu modelov.
Keywords: voksel, grafični pogon, metanje žarkov, mehke sence, grafična procesna enota
Published: 18.10.2021; Views: 17; Downloads: 3
.pdf Full text (1,31 MB)

2.
Strojno učenje računalniškega igralca v igri s kartami
Mai Praskalo, 2021, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi predstavljamo več različnih implementacij strojnega učenja računalniškega igralca za igranje igre s kartami Uno. Vsi uporabljeni algoritmi so s področja okrepitvenega učenja, saj so klasični algoritmi, ki se zanašajo na iskanje optimalne poteze na podlagi popolne informacije, neprimerni za igre z nepopolnimi informacijami. Algoritme smo primerjali glede na uspešnost v igranju proti igralcu, ki izbira naključne poteze, ter glede na krivuljo učenja, ki prikazuje pridobljeno povprečno kumulativno nagrado med procesom učenja.
Keywords: okrepitveno učenje, igra Uno, igre z nepopolnimi informacijami, igre s kartami, nevronske mreže
Published: 18.10.2021; Views: 24; Downloads: 4
.pdf Full text (901,04 KB)

3.
Implementacija algoritma za hitro urejanje z uporabo tehnologije cuda in dinamičnega paralelizma
Leon Sinković-Gašparić, 2021, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi preučujemo algoritem za hitro urejanje in paralelizacijo algoritma na grafični procesni enoti. Implementirali smo algoritem za hitro urejanje na grafični procesni enoti. V ta namen smo uporabili arhitekturo CUDA in funkcionalnost dinamičnega paralelizma, ki omogočata zagon programov neposredno z grafične procesno enote. V nadaljevanju smo primerjali hitrosti urejanja z referenčnima algoritmoma hitro urejanje na centralni procesni enoti in bitono urejanje na grafični procesni enoti. Ugotovili smo, da je paralelno urejanje na grafični procesni enoti na dovolj velikem številu elementov hitrejše kot urejanje na centralni procesni enoti.
Keywords: CUDA, hitro urejanje, grafična procesna enota, dinamični paralelizem
Published: 18.10.2021; Views: 7; Downloads: 4
.pdf Full text (1013,98 KB)

4.
Prikaz kulturnih dediščin s pomočjo holograma
Tomaž Kralj, 2021, undergraduate thesis

Abstract: V današnjem času srečamo računalništvo v najrazličnejših strokovnih vedah, ne pa toliko v muzejih, kjer srečamo največ kulture in zgodovine v različnih oblikah, kot so makete, modeli, artefakti, slike, kulturna dediščina, eksponati. Cilj diplomske naloge je predstaviti različne fotorealistične makete, modele ali eksponate s pomočjo 3D računalniške grafike in holografske tehnologije.
Keywords: računalniška grafika, 3D objekti, kulturna dediščina, hologram
Published: 18.10.2021; Views: 17; Downloads: 3
.pdf Full text (1,88 MB)

5.
3D spletni pregledovalnik rezultatov simulacije rasti dreves
David Grah, 2021, undergraduate thesis

Abstract: Namen diplomskega dela je izdelati spletni pregledovalnik rezultatov simulacij rasti dreves v gozdih, ki omogoča enostaven in intuitiven 3D pregled dreves in parametrov terena. V delu najprej pregledamo obstoječe rešitve, s pomočjo, katerih zastavimo zahteve za naš sistem. Na podlagi zastavljenih zahtev opišemo implementacijo pregledovalnika. Pregledovalnik je sestavljen iz glavnega 3D pregledovalnika, legend in orodij, ki dovoljujejo enostavno uporabo. Izvedli smo testiranje porabe pomnilnika, dostopnih časov in hitrost izrisovanja sličic pregledovalnika. Z ustvarjeno aplikacijo in rezultati testiranja smo uspešno potrdili, da so spletne tehnologije dovolj učinkovite in zanesljive za pregledovanje rezultatov simulacij dreves v 3D prostoru.
Keywords: spletni pregledovalnik, three.js, 3D prikazovanje, simulacije rasti dreves
Published: 18.10.2021; Views: 20; Downloads: 4
.pdf Full text (2,47 MB)

6.
Primerjava podatkovnih baz iz vidika shranjevanja dokumentov JSON
Goran Kirov, 2021, undergraduate thesis

Abstract: Diplomsko delo je sestavljeno iz teoretičnega in praktičnega dela. Najprej so opisane osnove relacijskih in nerelacijskih podatkovnih baz, nato pa njihovi najbolj znani predstavniki. Nato sledi razlaga formata za izmenjavo podatkov JSON in dela z njim v podatkovnih bazah (ustvarjanje, branje, posodabljanje, brisanje podatkov). Ključni del diplomske naloge je praktično delo, kjer smo merili in analizirali podatkovne baze pri shranjevanju dokumentov JSON. Najprej opišemo implementacijo aplikacije za samodejno testiranje, kjer merimo čas in porabo pomnilnika. Testiranje je bilo izvedeno nad manjšimi in večjimi dokumenti. Testirali smo podatkovne baze MySQL, PostgreSQL in MongoDB. Na koncu analiziramo dobljene rezultate in podamo zaključne ugotovitve.
Keywords: JSON, SQL, NoSQL, podatkovna baza
Published: 18.10.2021; Views: 37; Downloads: 4
.pdf Full text (1,27 MB)

7.
Primerjava programskih rešitev ARCore in ARKit za mobilno obogateno resničnost
Žiga Vinčec, 2021, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo primerjali dve najbolj uporabljeni programski orodji za ustvarjanje mobilnih aplikacij s funkcionalnostmi obogatene resničnosti, Googlov ARCore in Applov ARKit. V igralnem pogonu Unity smo s programsko rešitvijo ARFoundation razvili enotno aplikacijo za obe platformi. Z aplikacijo smo testirali hitrost ustvarjanja navideznih ravnin in postavitve navideznega objekta v prostor, ter beležili različne interakcije glede na število izrisanih sličic na sekundo. Teste smo izvedli na različnih površinah, v različnih svetlobnih pogojih, ter nato primerjali vpliv danih okoljskih dejavnikov na kakovost in zmogljivost obogatene resničnosti.
Keywords: obogatena resničnost, mobilna obogatena resničnost, ARCore, ARKit, ARFoundation
Published: 18.10.2021; Views: 10; Downloads: 0
.pdf Full text (803,77 KB)

8.
Primerjava metod rekonstrukcije 3D objektov iz sintetičnih slik in videoposnetkov operacijskih posegov
Aljaž Žel, 2021, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu primerjamo metode 3D rekonstrukcij na sintetičnih videoposnetkih. V ta namen smo ustvarili 3D sceno laparoskopskega operacijskega posega in iz njega naredili videoposnetek. Nato smo nad sintetičnimi videoposnetki pognali metode za 3D rekonstrukcijo. Dobljene 3D modele smo primerjali z izvornimi in tako ocenili uspešnost uporabljenih algoritmov. V diplomskem delu najprej predstavimo uporabljene algoritme rekonstrukcije. Nato opišemo postopek izdelave modela ter implementacije ogrodja za testiranje. Sledi testiranje uspešnosti rekonstrukcije. Na koncu rezultate analiziramo in predstavimo možne razširitve. Povprečno odstopanje rekonstruiranih 3D modelov po metriki Hausdorffove razdalje znaša 14,86 %. Ugotovili smo, da na uspešnost rekonstrukcije najbolj vpliva lokacija laparoskopa in tekstura modela.
Keywords: algoritmi 3D rekonstrukcije, struktura iz gibanja, modeliranje, operacijski poseg
Published: 18.10.2021; Views: 7; Downloads: 4
.pdf Full text (2,11 MB)

9.
Okrepitveno učenje agentov za igranje iger v pogonu Unity
Jan Banko, 2021, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu obravnavamo algoritme okrepitvenega učenja na primeru igranja računalniških iger. Namen magistrskega dela je implementacija igre v okolju Unity in analiza učinkovitosti algoritmov okrepitvenega učenja računalniškega igralca. Opisane so teoretične osnove okrepitvenega učenja, podrobneje pa so predstavljeni algoritmi PPO (angl. Proximal Policy Optimization), SAC (angl. Soft Actor Critic) in DQN (angl. Deep Q-Network), ki so uporabljeni v končni analizi. Rezultati so pokazali, da je bilo učenje agenta v celoti gledano uspešno. V testnem okolju se je najbolje odrezal algoritem PPO, z uporabo katerega je naučen agent v povprečju dosegal 86,4% maksimalne možne nagrade, najslabše pa algoritem DQN, ki ni primeren za uporabo v implementiranem testnem okolju.
Keywords: okrepitveno učenje, računalniške igre, Unity, agent, strojno učenje
Published: 17.06.2021; Views: 153; Downloads: 41
.pdf Full text (1,04 MB)

10.
Phase-Functioned neural networks for computer character control
Ivan Gradečak, 2020, master's thesis

Abstract: Metode strojnega učenja so v zadnjem desetletju omogočile preboj v učinkovitosti računalnikov pri reševanju problemov, kot so prepoznavanje slik, klasifikacija besedila in podatkovno rudarjenje. Eden od najbolj uspešnih pristopov so rešitve z uporabo umetnih nevronskih mrež, ki se zgledujejo po bioloških nevronskih mrežah in zmožnostjo človeka, da opravlja kompleksne naloge. Da bi dosegle dobro zmogljivost, umetne nevronske mreže uporabljajo veliko medsebojno povezanih enostavnih celic, oziroma nevronov. Da lahko nevronska mreža učinkovito rešuje nek problem, jo je potrebno učiti. Učenje poteka s pomočjo učne množice vzorcev, ki za dane vhodne podatke vsebujejo tudi znane izhodne rezultate (npr. oznako razreda vhodnega vzorca). Na takšen način deluje nevronska mreža v tej magistrski nalogi za animiranje in krmiljenje računalniških likov. Animacije v filmih, simulacijah in video igrah zahtevajo sodobne pristope in pred kratkim predstavljena nevronska mreža z uporabo fazne funkcije (PFNN [8]), ki smo jo preučili v tem delu, zagotavlja enega od najbolj obetavnih pristopov. Vhodi mreže so podatki o položaju in hitrosti premikanja sklepov računalniškega lika, ter podatki o višinah terena v točkah trajektorije. Prav tako so vhodi v mrežo normalizirane vrednosti, ki povedo, ali računalniški lik stoji na mestu, hodi, beži, čepi, skače ali je naletel na steno in se mora ustaviti. Izhodi mreže za krmiljenje računalniških likov se računajo v vsakem okvirju animacije in predstavljajo trenutno stanje sklepov lika in predvideno usmeritev hoje v prihodnosti. Del izhodov nevronske mreže uporabimo v naslednjem okvirju kot vhode, ki jih zlijemo s krmilnimi podatki uporabnika. Učenje se izvaja na predhodno obdelanem naboru podatkov, ki so ga avtorji PFNN posneli z metodo zajemanja gibanja v studiu. Po snemanju so podatke razširili z zrcaljenjem in jih prenesli v virtualno okolje ter tako dobili večjo učno množico za uspešnejše učenje nevronske mreže. Arhitektura nevronske mreže s fazno funkcijo je triplastna mreža z veriženjem naprej, ki ima 342 vhodnih in 311 izhodnih spremenljivk. Vsaka skrita plast ima 512 nevronov, in na obeh skritih plasteh se uporablja eksponentna linearna (ELU) aktivacijska funkcija, ki omili nezaželen pojav izginjajočega gradienta med učenjem nevronske mreže. Mreža je izdelana v programskem jeziku Python z uporabo knjižnice TensorFlow. Pri učenju mreže se uporablja optimizacijski algoritem Adam s prilagodljivo hitrostjo učenja. Na vsaki plasti se uporablja regularizacijska tehnika odpovedovanja nevronov, ki omejuje prekomerno prilagajanje modelov učni množici. V primerjavi z običajnimi nevronskimi mrežami z veriženjem naprej, uporablja PFNN posebno fazno funkcijo, s pomočjo katere interpolira med štirimi nabori uteži nevronske mreže na podlagi vrednosti fazne spremenljivke. Ti nabori uteži se vzporedno optimizirajo med učenjem nevronske mreže. V vsakem ciklu hoje fazna spremenljivka teče od 0 do 2pi, torej od takrat, ko ima računalniški lik desno nogo v kontaktu s terenom in jo začne dvigati, do takrat, ko jo postavi nazaj na tla. Za interpolacijo med različnimi nabori uteži je bil uporabljen kubični Catmull-Romov zlepek. Izhodi nevronske mreže se med učenjem uporabijo za izračun napake in posodabljanje vseh štirih naborov uteži. Nevronsko mrežo lahko uporabimo v demonstraciji krmiljenja animiranega lika, tako da se izhodi nevronske mreže zlijejo z uporabnikovimi krmilnimi signali za določanje položaja in hitrosti sklepov v kinematični verigi. Zlivanje krmilimo s faktorjem mešanja, ki omogoča uravnotežanje med natančnostjo krmiljenja in naravnostjo animacije računalniškega lika.
Keywords: umetna nevronska mreža, zajem gibanja, animacija, fazna funkcija, krmiljenje likov
Published: 01.12.2020; Views: 255; Downloads: 25
.pdf Full text (4,53 MB)

Search done in 0.24 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica