Väitös tietotekniikan alalta, DI Shuzhe Wang

Väitöskirjan nimi: Deep Learning Methods for Point Matching, Visual Localization and 3D Reconstruction

Tohtoriopiskelija: Shuzhe Wang
Vastaväittäjä: apulaisprofessori Viktor Larsson, Lundin yliopisto, Ruotsi
Kustos: apulaisprofessori Juho Kannala, Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu, tietotekniikan laitos

Tämä väitöskirja tutkii dataan perustuvia menetelmiä 3D-tietokonenäön tehtäviin, erityisesti kuvien vastaavuuksien tunnistamiseen, visuaaliseen paikantamiseen ja 3D-rekonstruktioon. Tutkimus käsittelee perinteisten menetelmien rajoituksia, ja esittää niille vaihtoehtoja kehittämällä dataan perustuvia menetelmiä nykyaikaisten syväoppimistekniikoiden avulla.

Tämän väitöskirjatutkimuksen tärkein tulos ovat uudet, alusta loppuun syväoppimiseen perustuvat menetelmät, jotka saavuttavat tai ylittävät perinteisten menetelmien suorituskyvyn, tarkkuuden ja skaalautuvuuden useissa 3D-tietokonenäön tehtävissä. Tämä väitöskirja myös osoittaa syväoppimisen potentiaalin tarjota yleiskäyttöisiä ratkaisuja erilaisiin 3D-tietokonenäön tehtäviin.

Tutkimus on erittäin merkityksellinen tietokonenäön alalle, edistäen kehitystä esimerkiksi lisätyn todellisuuden, robotiikan ja autonomisen ajamisen alueilla, joissa tarkka kolmiulotteisen näkymän ymmärtäminen on olennaista. Ehdotetut lähestymistavat vähentävät suurta tallennusmuistin tarvetta ja vähentävät laskennallisia kustannuksia, mikä tekee niistä sopivia reaaliaikaiseen käyttöön. Lisäksi olennaista on, että väitöskirja esittää ajatuksen 3D-tietokonenäön perusmallista, mikä voi avata uusia mahdollisuuksia 3D-konenäköratkaisujen tehokkaaseen käyttöönottoon tilanteissa, jotka vaativat korkealaatuista kolmiulotteisen ympäristön havaitsemista ja vuorovaikutusta siinä.

Avainsanat: 3D-tietokonenäkö, koneoppiminen, Data-ohjattu

Linkki väitöskirjan sähköiseen esittelykappaleeseen (esillä 10 päivää ennen väitöstä): https://aaltodoc.aalto.fi/doc_public/eonly/riiputus/ 

Yhteystiedot:

Perustieteiden korkeakoulun väitöskirjat: https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/52