Показати скорочену інформацію

Технології формування 3D-відео: принципи стереоскопії, запис та конвертація 2D-контенту

dc.contributor.authorДудукало, Н. С.uk
dc.contributor.authorDudukalo, N. S.en
dc.date.accessioned2026-09-11T11:58:42Z
dc.date.available2026-09-11T11:58:42Z
dc.date.issued2026
dc.identifier.citationДудукало Н. С. Технології формування 3D-відео: принципи стереоскопії, запис та конвертація 2D-контенту // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/27983.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54198
dc.description.abstractРозглянуто основні принципи формування 3D-відео, що базуються на особливостях бінокулярного зору людини та явищі стереоскопії. Описано практичні способи отримання 3D-зображення, зокрема нативну стереозйомку, багаторакурсні системи, світлопольові підходи та використання активних сенсорів глибини.uk
dc.description.abstractThe basic principles of 3D video formation, based on the features of human binocular vision and the phenomenon of stereoscopy, are considered. Practical methods of obtaining 3D images are described, including native stereo capture, multi-view systems, light-field approaches, and active depth sensing. Modern methods of converting 2D content into stereoscopic format are summarized, ranging from classical computer vision algorithms to deep neural networks and neural rendering.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/27983
dc.subject3D-відеоuk
dc.subjectстереоскопіяuk
dc.subjectбінокулярний зірuk
dc.subjectдиспаратністьuk
dc.subjectстереозйомкаuk
dc.subjectконвертація 2D у 3Duk
dc.subjectглибина сцениuk
dc.subjectнейронний рендерингuk
dc.subjectVRen
dc.subject3D videoen
dc.subjectstereoscopyen
dc.subjectbinocular visionen
dc.subjectdisparityen
dc.subjectstereo captureen
dc.subject2D to 3D conversionen
dc.subjectdepth estimationen
dc.subjectneural renderingen
dc.titleТехнології формування 3D-відео: принципи стереоскопії, запис та конвертація 2D-контентуuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.92
dc.relation.referencesLin C. J., Canny S. Effects of virtual target size, position, and parallax on vergence-accommodation conflict as estimated by actual gaze // Scientific Reports. – 2022. – Vol. 12. – Article 20100. – DOI: 10.1038/s41598-022-24450-9. Hannuksela M. M., Wang Y.-K. An Overview of Omnidirectional MediA Format (OMAF) // Proceedings of the IEEE. – 2021. – Vol. 109, No. 9. – P. 1590–1606. – DOI: 10.1109/JPROC.2021.3063544. Hachaj T. Adaptable 2D to 3D Stereo Vision Image Conversion Based on a Deep Convolutional Neural Network and Fast Inpaint Algorithm // Entropy. – 2023. – Vol. 25, No. 8. – Article 1212. – DOI: 10.3390/e25081212. Yang L., Kang B., Huang Z., Xu X., Feng J., Zhao H. Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data // 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). – Seattle, WA, USA, 17–21 June 2024. – P. 10371–10381. – DOI: 10.1109/CVPR52733.2024.00987.en


Файли в цьому документі

Thumbnail
Ім'я:
27983.pdf
Розмір:
220.6Kb
Формат:
PDF
Відкрити

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію