Published using Google Docs
Razpisane teme za diplomske naloge - LGM
Updated automatically every 5 minutes

Razpisane teme za diplomske naloge (1. stopnja UNI, VSŠ)

LGM - Laboratorij za računalniško grafiko in multimedije

V kolikor vas kaka izmed tem zanima, kontaktirajte predstojnika laboratorija izr. prof. dr. Matijo Marolta, viš. pred. Alenko Kavčič, doc. dr. Matevža Peska ali doc. dr. Cirila Bohaka. Posivene teme niso več na voljo (so že izbrane).

Multimedija

Razvoj zalednih funkcionalnosti platforme Trubadur

Cilj diplomske naloge je nadaljnji razvoj platforme za igrifikacijo glasbene teorije Trubadur (https://trubadur.si). Platforma združuje poigrene aplikacije za vadbo intervalnega, ritmičnega in harmonskega nareka. Na zalednem delu želimo uporabnikom ponuditi nekatere funkcionalnosti LMS sistemov, kot so komunikacija med uporabniki, zmožnost izdelave izzivov in testov, personalizacija vadbe in napredna statistika uporabnikov. Trenutni stack je Laravel + Vue.js. Projekt razvijamo v sodelovanju s Konzervatorijem za glasbo in balet, Ljubljana, kjer platformo uporabljajo pri pouku glasbene teorije.

Razvoj aplikacije za trening harmonije za platformo Trubadur

Kontakt: doc. dr. Matevž Pesek

Cilj magistrske naloge je razvoj spletne aplikacije za harmonski narek, ki jo boste vgradili v platformo za igrifikacijo glasbene teorije Trubadur (https://trubadur.si). Platforma združuje poigrene aplikacije za vadbo intervalnega in ritmičnega nareka. Trenutni stack je Laravel + Vue.js
Projekt razvijamo v sodelovanju s Konzervatorijem za glasbo in balet, Ljubljana, kjer platformo uporabljajo pri pouku glasbene teorije. Pri razvoju aplikacije boste uporabili agilne pristope evalvacije uporabniškega vmesnika in izvedli A/B testiranje s študenti. Pripravljamo tudi longitudinalno študijo uporabe platforme, kjer je predvideno večmesečno testiranje. Predviden znanstveni prispevek je vsaj 1 SCI članek.

Računalniška grafika in vizualizacija

Interaktivna vizualizacija arheološkega najdišča

Kontakt: Žiga Lesar

V sodelovanju z Narodnim Muzejem Slovenije (NMS) boste razvili (VR) vizualizacijo arheološkega najdišča in arheoloških predmetov. Cilj vizualizacije je javnosti približati slovensko zgodovino prek interaktivne aplikacije, v kateri bodo uporabniki lahko izkusili življenje v železni dobi. Interaktivnih scenarijev je na voljo več, od prikaza kovanja orožja do vizualizacije železnodobne vojske. Poleg interaktivne vizualizacije bo diplomska naloga lahko obsegala tudi 3D modeliranje predmetov in navideznega prostora v tesnem sodelovanju z NMS. Tehnologija je stvar dogovora, na voljo so igralni pogoni (Unity, Unreal, Godot), spletne tehnologije (Three.js, Babylon.js, WebGL, WebXR) ali kaj drugega. Dober izdelek bo na ogled obiskovalcem razstave, ki jo pripravlja NMS.

Študija sistemov za uporabo PBR materialov v aplikacijah

Kontakt: doc. dr. Ciril Bohak

Cilj naloge je pregledati obstoječe cevovode za uporabo fizikalno osnovanih materialov (angl. Physically Based Rendering - PBR), ki so v uporabi v različnih aplikacijah namenjenih 3D modeliranju ali razvoju iger [1]. Diplomska naloga se izdeluje v sodelovanju s slovenskim podjetjem Lightmass Dynamics, ki povezuje področji računalniške grafike in globokega učenja. Primer takšnega cevovoda je Disney PBR/BRDF in Nvidia Material Definition Language [2]. Cilj naloge je odkriti pomanjkljivosti obstoječih pristopov in predlagati/implementirati možne izboljšave. Primer študije za igračkarski pogon Unreal Engine starejše različice je predstavljen v [3]. Dodatna vira pa sta še [4, 5].

Literatura:

  1. https://www.programmersought.com/article/9101852439/
  2. https://www.nvidia.com/en-us/design-visualization/technologies/material-definition-language/
  3. https://cdn2.unrealengine.com/Resources/files/2013SiggraphPresentationsNotes-26915738.pdf
  4. http://www.materialx.org/
  5. https://github.com/materialx/MaterialX

Inkrementalna rekonstrukcija slike iz razpršenih podatkov

Kontakt: Žiga Lesar

V računalniški grafiki moramo pogosto zmanjšati količino podatkov, da naše metode delujejo v realnem času. Pri metanju žarkov na primer želimo zmanjšati število svetlobnih žarkov, ki jih pošljemo v sceno, saj je količina žarkov neposredno povezana s hitrostjo upodabljanja. Več žarkov lahko pošljemo v delih slike, kjer pričakujemo več detajlov, manj žarkov pa v bolj homogene dele slike. Ker so žarki naključno razporejeni po končni sliki, govorimo o razpršenih podatkih. Za prikaz na zaslonu moramo končno sliko rekonstruirati iz razpršenih podatkov, tako da za vsak piksel izračunamo njegovo barvo. Cilj diplomske naloge je razvoj algoritma za rekonstrukcijo slike iz tovrstnih razpršenih podatkov. Ker lahko nabor razpršenih podatkov sproti razširjamo z dodajanjem novih žarkov, mora algoritem delovati inkrementalno, torej mora nove podatke čim hitreje vključiti v rekonstrukcijo. Razvita metoda bo uporabna ne le pri metanju žarkov, temveč tudi pri vizualizaciji oblakov točk, kompresiji slik in rekonstrukciji izgubljenih podatkov.

Proceduralno generiranje letalskih posnetkov pokrajine z GAN-i

Cilj diplomske naloge je izdelava globokega modela GAN (angl. Generative Adversarial Network) za generiranje letalskih posnetkov pokrajine. Učna baza so geodetski podatki Slovenija (letalski posnetki, zemljevidi in LiDAR podatki), ki so javno dostopni in so na voljo v obliki slik različnih resolucij. Cilj takšnega modela je generiranje novih kosov pokrajine, ki so čimbolj realistični. Kot nadgradnja je možna nadgraditev modela, ki bo generiral tudi višinsko informacijo površja.

Reprojekcija LiDAR podatkov iz letalske v prizemljeno domeno

LiDAR podatki o površju so oblaki točk, zajeti z laserskim senzorjem iz letala in predstavljajo površje in objekte na površju. Takšni podatki so bili zajeti za območje celotne Slovenije in se uporabljajo v različne namene (npr. za določitev reliefa, identifikacijo rabe tal, štetje dreves v gozdovih ipd.). LiDAR tehnologija pa je v zadnjem času še močno prisotna pri zasnovi avtonomnih vozil. Ideja naloge je zasnovati dva simulatorja LiDAR senzorja (letalski in zemeljski) omogočiti zajem terena z enim in drugim senzorjem in razviti postopek za avtomatsko pretvorbo (reprojekcijo) podatkov zajetih z letalskim senzorjem v obliko kot jo zajame prizemljen senzor. Razvito metodo reprojekcije želimo ovredonotiti na podatkih ustvarjenih z razvitima simulatorjema nato pa jo uporabiti na realnih podatkih Slovenije.

Volumetrični podatki

Abstrakcija oblik celičnih struktur z globokim učenjem

Celica predstavlja osnovni gradnik živih bitij in organizmov, njena struktura pa je raziskana le v grobem. K boljšemu in bolj celovitemu razumevanju njenega delovanja lahko pripomore informacija o strukturi, obliki, lokaciji in interakciji celičnih podstruktur. V sodelovanju z Inštitutom za biologijo celice se v laboratoriju ukvarjamo s segmentacijo volumetričnih podatkov celic mehurja. S postopkom segmentacije podatke razdelimo v posamezne celične dele oz. strukture, kar lahko uporabimo tudi pri kasnejši rekonstrukciji zgradbe celice. Za segmentacijo uporabljamo metode globokega učenja. V tej nalogi bi študent implementiral rešitev, ki bi za naše segmentacije vrnila abstrakcijo oblik. Na podlagi dobljenih abstrakcij in novih informacij o obliki, bi študent naredil kvantitativno analizo celičnih struktur. Diplomsko delo bi temeljilo na ideji in kodi članka Learning Shape Abstractions by Assembling Volumetric Primitives (https://github.com/shubhtuls/volumetricPrimitives).

Grafični gradniki za interaktivno raziskovanje volumetričnih podatkov

Kontakt: Žiga Lesar

Pri upodabljanju volumetričnih podakov moramo lokacijam v prostoru pripisati različne optične lastnosti, npr. gostoto, barvo, emisivnost, parametre sipanja ipd. To preslikavo opravlja t. i. prenosna funkcija, z njenim prilagajanjem pa lahko upodabljamo različne medije, npr. oblake, meglo, ogenj, trdne snovi ipd. Poleg tega se optične lastnosti medijev običajno spreminjajo glede na vrednost volumetričnih podatkov ali njihovega gradienta. Prilagajanje prenosne funkcije je dokaj težaven in uporabniku neprijazen postopek. Cilj naloge je zasnovati grafične gradnike za učinkovito upravljanje z optičnimi lastnostmi volumetričnih podatkov. Izdelani naj bi bili s spletnimi tehnologijami, poudarek pa je na interaktivni uporabi. Študent naj bi implementirane pristope medsebojno primerjal in ovrednotil.

Avtomatska segmentacija maternic iz ultrazvočnih posnetkov

Raziskovalci iz področja ginekologije ugotavljajo, da oblika maternice pomembno vpliva na potek nosečnosti. V sodelovanju z ginekologi zato želimo razviti avtomatski pristop za segmentacijo maternic iz 3D ultrazvočnih posnetkov, na podlagi katerih bi potem lahko delali avtomatsko analizo oblike.

Cilj diplomske naloge je implementacija algoritma za segmentacijo, ki bo najverjetneje temeljil na globokem učenju in vrednotenje razvitega pristopa.

Literatura:

  1. T. Liu, Shengfeng, et al. "Deep learning in medical ultrasound analysis: a review." Engineering 5.2 (2019): 261-275.

Spletne tehnologije

Serializacija podatkov spletne aplikacije

Kontakt: Žiga Lesar

V nalogi boste razvili sistem za serializacijo podatkov iz spletne aplikacije. Sistem mora biti robusten -- odporen na spremembe formata serializiranih podatkov in na spremembe aplikacije. V okviru naloge boste morali razviti nove komponente spletne aplikacije s tehnologijo Web Components ter nov format za shranjevanje serializiranih podatkov. Komponente morajo podpirati enostavno konfiguracijo lastnosti, ki jih je moč serializirati, ter samodejno preverjanje veljavnosti vhodnih podatkov pri branju glede na podano konfiguracijo. Svoj pristop boste realizirali na primeru aplikacije za volumetrično upodabljanje (VPT [1,2]).

Literatura:

  1. Ž. Lesar, C. Bohak, and M. Marolt, "Real-time interactive platform-agnostic volumetric path tracing in WebGL 2.0," in Web3D 2018: proceedings, 2018, pp. 1-7.
  2. https://github.com/terier/vpt