Кафедра "Геометричне моделювання та комп'ютерна графіка"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/3172

Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/gmkg

Дисципліни графічної підготовки "Нарисна геометрія", "Машинобудівне креслення" і "Малювання" викладались з моменту заснування НТУ “ХПІ” – з 1885 року. Першим лектором курсу "Нарисна геометрія" був професор Костянтин Олексійович Андрєєв. Кафедра "Геометричне моделювання та комп'ютерна графіка" заснована у 1930 році (первісна назва – кафедра "Нарисна геометрія і машинобудівне креслення", першим завідувачем якої став Андрєєв Віктор Лаврентієвіч). У подальшому змінювала назви на "Нарисна геометрія та графіка", "Нарисна геометрія та інженерна графіка").

Кафедра "Геометричне моделювання та комп’ютерна графіка" здійснює загальну інженерну графічну підготовку студентів з 1 по 5 курс. Підготовка фахівців орієнтована на підприємства, які створюють, обслуговують, використовують системи комп’ютерної графіки; підприємства медіа-спрямованості та інтернет-спрямованості.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерного моделювання, прикладної фізики та математики Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут".

p align="justify">У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 2 доктора технічних наук, 10 кандидатів технічних наук; 2 співробітника мають звання професора, 9 – доцента.

Переглянути

Фільтри

2019 - 201912020 - 20233

Налаштування

ORCID: search.filters.orcid.https://orcid.org/0000-0001-7868-0067

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 4 з 4
  • Ескіз
    Документ
    Узагальнений підхід до вибіркового пошуку об'єктів на зображеннях
    (Мелітопольський державний педагогічний університет ім. Богдана Хмельницького, 2023) Власенко, Володимир Олександрович; Дашкевич, Андрій Олександрович; Воронцова, Дар'я Володимирівна; Охотська, Олена Вадимівна
    Роботу присвячено процесу дослідження та розробці власного підходу для розпізнавання обʼєктів на зображеннях у випадках вибіркового пошуку. У сучасному світі у сфері комп’ютерного зору та обробки зображень, розпізнавання об’єктів є одним із найважливіших напрямків досліджень. Застосування нейронних мереж, таких як YOLO (You Only Look Once) та R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network), виявилося дуже ефективним у вирішенні цієї задачі. Ці алгоритми здатні знаходити об’єкти на зображеннях та повертати обмежувальні рамки, які точно описують ці об’єкти. Однак, у деяких випадках, коли ми працюємо з інтерактивними програмами, наприклад, обираємо об’єкт, клацаючи або торкаючись розпізнаної області, виникає проблема вибору правильного об’єкта та його обмежувальної рамки. Це може вплинути на точність визначення обраного об’єкта в контексті вибіркового пошуку. Виникає необхідність знайти таку область пошуку, яка дозволить нам належним чином визначити обраний об’єкт, особливо у випадку перетину обмежувальних рамок. Ефективний підхід до визначення розміру області пошуку та візуалізація процесу дослідження можуть покращити точність і швидкість вибору об’єктів, забезпечуючи більш зручний та ефективний пошук об’єктів на зображеннях. Ми пропонуємо вирішення проблеми перетину обмежувальних рамок, що виникає при роботі нейронних мереж типу YOLO та R-CNN, розробивши метод оцінки оптимального розміру області пошуку, який дозволить знайти відповідний об’єкт та його обмежувальну рамку та пропонуємо узагальнений підхід до візуалізації процесу дослідження, що дозволить наочно представити перекриття обмежувальних рамок та полегшить вибір оптимального об’єкта. Для підтвердження ефективності запропонованого методу ми проводимо експерименти на відповідному наборі даних та порівнюємо їх. Результати таких досліджень можуть мати значний практичний вплив на розробку систем розпізнавання об’єктів і покращення їх функціональності в цілому. Майбутні дослідження можуть фокусуватися на розширенні набору даних для випадків вибіркового пошуку, включаючи різні сценарії перекриття обмежувальних рамок та об’єктів з різною формою та розмірами.
  • Ескіз
    Документ
    Створення дизайн-макету сторінок і айдентики інтернет-магазину косметики
    (Мелітопольський державний педагогічний університет ім. Богдана Хмельницького, 2021) Федченко, Ганна Валеріївна; Воронцова, Дар'я Володимирівна; Явдошенко, В. С.; Томків, В. П.
    В роботі досліджуються останні тренди в створенні дизайну, виготовленні концептуальної моделі розробки веб-сайту, адаптації сайту згідно проаналізованих веб-сторінок, з впровадженням законів, правил та принципів дизайну. Досліджено два найбільш поширених методу розробки веб-сайтів, які добре працюють як на настільних комп'ютерах, так і на мобільних пристроях, - це чуйний і адаптивний дизайн. Використовано лінії, форми, колір, текстури, розмір і т. д., а також багато інших елементів для створення акценту. Розглянуті принципи дизайну, що полегшують акцент: баланс, близькість, вирівнювання, повторення. Закон близькості каже, що сприйняття елементів, які знаходяться поруч один з одним, буде єдиною групою. Виділяючи елемент з цієї групи, привертаємо додаткову увагу до нього. Була використана 12 колонна бустрапівська сітка, яка суттєво облегшує роботу верстальника та розробника сайту. Проаналізовано наявність зручної навігації та прозорість структури сайту, враховуючи художню цінність та чіткість графічного дизайну, а також доброзичливість сайту до пошукових систем. Зручність користування пов’язана зі здатністю споживача визначити, де він перебуває і що він чи вона може робити в кожен момент навігації по сторінкам сайту. Розроблено юзер-флоу для даного проекту, для чого були проаналізовані сучасні вимоги до ecommerce-сайтів. Було досліджено повний шлях користувача від першого візиту на сайт до покупки – цільової дії. Функціонал сайту реалізовано з використанням технологій web-програмування, з метою зробити зручний і ефективний інструмент бізнесу. Виконано програмну частину розробки сайту з використанням HTML, CSS і JavaScript. Проведено тестування функціональності, виконана перевірка usability сайту, тестінг інтерфейсу, UI Testing. За результатами тестування інтерфейсу користувача, була виконана перевірка на відповідність всім вимогам та стандартам графічних інтерфейсів. Тестування кросбраузерності на Mozila Firefox, Opera, Google, Safari та запущено веб-сайт в роботу для приваблення клієнтської бази.
  • Ескіз
    Документ
    Підхід до візуалізації вправ для м'язів обличчя
    ("ОЛДІ-ПЛЮС", 2020) Воронцова, Дар'я Володимирівна; Дашкевич, Андрій Олександрович; Грищенко, Т. В.
    Сьогодні IT технології не тільки надають змогу збирати, опрацьовувати, зберігати інформацію, але і демонструвати її в інтересах користувачів. Одним із способів презентації інформації є комп’ютерна графіка. За допомогою комп’ютерної графіки з’явилась можливість унаочнити те, що неможливо побачити у реальному житті: зазирнути, роздивитись, навіть торкнутись речей, які раніше були представлені тільки на ілюстраціях. На сьогодні існує велика кількість програм, додатків, Інтернет ресурсів, цифрових атласів, відео, що презентують пристрої складних механізмів, явища природи, анатомію людини, виконання фізичних вправ і т.п. Не дуже розвиненою сферою, з точки зору цифрового унаочнення, виявилась сфера фейсбілдінгу. Вправи гімнастики обличчя, презентовані на малюнках, або представлені на реальних відео які не демонструють м’язи, що навантажені. Необхідно відмітити: розуміння внутрішнього розподілу зусиль на відповідні м’язи при виконанні вправ призводить до кращого результату та допомагає уникнути помилок. В роботі наведено загальну схему 3D моделювання, текстурування, рігу, анімації та візуалізації для створення базової моделі інструктора фейсбілдінгу із застосуванням таких програмних пакетів, як Autodesk Maya, Zbrush, Adobe Photoshop. Розроблено спосіб 3D унаочнення на анатомічному рівні певних груп м’язів обличчя та шийного відділу. За базові приймались вправи спортивно-оздоровчого комплексу для обличчя, розроблених лікарем-косметологом центру лазерних технологій. На основі розробленої моделі, за запропонованим підходом унаочнення, з урахуванням рекомендацій лікаря-косметолога створені демонстраційні відео виконання фізичних вправ фейсбилдінгу засобами Sony Vegas Pro з аудіо супроводженням. Початкові кадри демонструють виконання вправ моделі з реалістичною текстурою. Наступні кадри показують обліт камери й зміну матеріалу моделі, а саме модель інструктора приймає білий матовий колір, а м’язи, що навантажені, підсвічуються червоним кольором. Така зміна матеріалів надає змогу більш інформативно представити виконання вправ. Отримані відеоролики можуть використовуватись у медичній практиці та косметології для демонстрації вправ м’язів шийного відділу та обличчя.
  • Ескіз
    Документ
    Алгоритм поиска устойчивых соответствий пар ключевых точек на изображениях и картах глубины
    (НТУ "ХПИ", 2019) Дашкевич, Андрей Александрович; Воронцова, Дарья Владимировна; Скоробогатько, Никита Валентинович
    Развитие эффективных методов компьютерного зрения постоянно находится в центре исследований многих учёных, так как они дают возможность повысить скорость и эффективность решения задач в различных отраслях промышленности: картография, робототехника, системы виртуальной и дополненной реальности, системы автоматизированного проектирования. Значительную перспективу имеют современные исследования, методы и алгоритмы решения задач стереозрения, распознавания образов, в том числе те, которые работают в режиме реального времени. Одной из важных задач стереозрения является задача сопоставления карт глубины для получения трёхмерной модели сцены, но есть некоторые нерешенные вопросы процесса сопоставления карт глубин для крупномасштабных сцен окружающей среды, полученных беспилотными летательными аппаратами, а именно: низкое разрешение по глубине из-за большого расстоянию сцены от камеры, и проблема наличия шума вследствие дефектов камеры. Указанные проблемы затрудняют обнаружение ключевых точек на изображениях для их дальнейшего сопоставления. В представленной работе предлагается подход к определению ключевых точек на смежных картах глубин на основе поиска ключевых точек, находящихся в близких областях пространства параметров. Подход базируется на поиске множества ключевых точек в двух последовательных видеокадрах и нахождении среди них пар точек таких, что каждая точка пары соответствует одной и той же точке сцены на входном изображении. Соответствующие пары ключевых точек, которые локализованы детектором признаков, могут быть ложно-положительными. Предложенный алгоритм может устранить такие пары точек путём определения преобладающего направления движения ключевых точек в локальных участках изображения, а также алгоритм даёт возможность определения центра смещение точки обзора камеры, чем обеспечивает лучшую оценку положения съёмочного оборудования. Результаты работы реализованы в виде программного приложения и протестированы на видеоматериалах, полученных беспилотным летательным средством.