Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

URI permanente para esta comunidadhttp://54.81.141.168/handle/123456789/6

El Repositorio Digital de Tesis y Trabajos de Investigación PUCP aporta al Repositorio Institucional con todos sus registros, organizados por grado: Doctorado, Maestría, Licenciatura y Bachillerato. Se actualiza permanentemente con las nuevas tesis y trabajos de investigación sustentados y autorizados, así como también con los que que fueron sustentados años atrás.
Ingresa a su web: Repositorio Digital de Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

Explorar

Filtros

20181

Ajustes

Asesorsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.advisor.Sipiran Mendoza, Iván AnselmoAutorsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.author.Hermoza Aragonés, Renato

Resultados de búsqueda

Mostrando 1 - 1 de 1
  • No hay miniatura disponible
    ÍtemTexto completo enlazado
    3D Reconstruction of Incomplete Archaeological Objects Using a Generative Adversarial Network
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-07-09) Hermoza Aragonés, Renato; Sipiran Mendoza, Iván Anselmo
    We introduce a data-driven approach to aid the repairing and conservation of archaeological objects: ORGAN, an object reconstruction generative adversarial network (GAN). By using an encoder-decoder 3D deep neural network on a GAN architecture, and combining two loss objectives: a completion loss and an Improved Wasserstein GAN loss, we can train a network to effectively predict the missing geometry of damaged objects. As archaeological objects can greatly differ between them, the network is conditioned on a variable, which can be a culture, a region or any metadata of the object. In our results, we show that our method can recover most of the information from damaged objects, even in cases where more than half of the voxels are missing, without producing many errors.