Search academic texts

Information × Registration Number 2125U003205, Article popup.category Бакалаврська робота Title Analysis of 3D model classification methods (AI translated) popup.author Бабич Кирил ЯрославовичBabych Kyryl Yaroslavovych popup.publication 01-01-2025 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76199 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 87 с., 43 рис., 9 табл., 1 додаток, 16 джерел. Тема: Аналіз методів класифікації 3D-моделей. У роботі розглянуто, порівняно та проаналізовано різні підходи до класифікації тривимірних моделей із застосуванням методів машинного навчання. Об’єкт дослідження – процес класифікації 3D-моделей у задачах комп’ютерного зору та обробки просторових даних. Предмет дослідження – методи класифікації 3D-моделей, зокрема засоби машинного навчання та підходи до їх порівняльного аналізу. Мета роботи – здійснити структурований аналіз існуючих методів класифікації тривимірних об’єктів, побудувати декілька моделей з різними підходами до представлення та обробки 3D-даних, провести їх порівняння на основі обраних критеріїв і обґрунтувати вибір оптимального підходу із залученням методів прийняття рішень. У практичній частині розроблено декілька моделей класифікації з використанням сучасних технік обробки 3D-даних. Для оцінки ефективності моделей застосовано метрики якості, часові та ресурсні характеристики, складність реалізації, обсяг попередньої обробки. Результати дослідження подані у вигляді графіків, таблиць порівнянь, схем моделей та структурованого пояснення прийнятого рішення. Diploma thesis: 87 pages, 43 figures, 9 tables, 1 appendix, 16 references. Theme: Analysis of 3D model classification methods. The paper examines, compares, and analyzes various approaches to the classification of three-dimensional models using machine learning techniques. Object of research – the process of classifying 3D models in computer vision and spatial data processing tasks. Subject of research – classification methods for 3D models, particularly machine learning tools and approaches to their comparative evaluation. Purpose of work – to perform a structured analysis of existing methods for classifying 3D objects, to develop several models using different approaches to 3D data representation and processing, to compare them based on selected criteria, and to justify the choice of the optimal method using decision-making techniques. In the practical part of the study, several classification models were developed using modern 3D data processing techniques. To evaluate their effectiveness, quality metrics, time and resource consumption, implementation complexity, and preprocessing requirements were used. The research results are presented in the form of graphs, comparison tables, model schematics, and a structured explanation of the final decision. popup.nrat_date 2025-11-05 Close