Geração de modelos de elevação digital a partir de esboços topográficos utilizando redes generativas adversárias

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa:	2019
Autor(a) principal:	Backes, Gabriel Costa
Orientador(a):	Não Informado pela instituição
Banca de defesa:	Não Informado pela instituição
Tipo de documento:	Dissertação
Tipo de acesso:	Acesso aberto
Idioma:	por
Instituição de defesa:	Universidade Federal de Santa Maria Brasil Ciência da Computação UFSM Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação Centro de Tecnologia
Programa de Pós-Graduação:	Não Informado pela instituição
Departamento:	Não Informado pela instituição
País:	Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:	Síntese de terrenos por esboço Redes generativas adversárias Extração topográfica Sketch based terrain synthesis Generative adversarial network Topographic extraction CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso:	http://repositorio.ufsm.br/handle/1/19121
Resumo:	Although extensively exploited, creating terrain in real time is still a challenge. The advancement of computational power through graphics processing units arose the artificial neural networks. This work presents a new method for synthesizing terrain interactively using generative adversary networks. Digital Elevation Models of the world and their respective topographies are used for the synthesizer network’s training. The proposed solution enables the real-time generation of realistic high-resolution terrains that follow the nature of the topographical sketches inputs.

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