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Machine Learning Methods for Reverse Engineering of Defective Structured Surfaces (Schriftenreihe der Institute für Systemdynamik (ISD) und optische Systeme (IOS)) - Softcover
Inhaltsangabe
Pascal Laube presents machine learning approaches for three key problems of reverse engineering of defective structured surfaces: parametrization of curves and surfaces, geometric primitive classification and inpainting of high-resolution textures. The proposed methods aim to improve the reconstruction quality while further automating the process. The contributions demonstrate that machine learning can be a viable part of the CAD reverse engineering pipeline.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Pascal Laube’s main research interest is the development of machine learning methods for CAD reverse engineering. He is currently developing self-driving cars for an international operating German enterprise in the field of mobility, automotive and industrial technology.
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Pascal Laube presents machine learning approaches for three key problems of reverse engineering of defective structured surfaces: parametrization of curves and surfaces, geometric primitive classification and inpainting of high-resolution textures. The proposed methods aim to improve the reconstruction quality while further automating the process. The contributions demonstrate that machine learning can be a viable part of the CAD reverse engineering pipeline.
Contents
- Machine Learning Methods for Parametrization in Curve and Surface Approximation
- Classification of Geometric Primitives in Point Clouds
- Image Inpainting for High-resolution Textures Using CNN Texture Synthesis
Target Groups
- Lecturers and students in the field of machine learning, geometric modeling and information theory
- Practitioners in the field of machine learning, surface reconstruction and CAD
The Author
Pascal Laube s main research interest is the development of machine learning methods for CAD reverse engineering. He is currently developing self-driving cars for an international operating German enterprise in the field of mobility, automotive and industrial technology.
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Zustand: New. Demonstrates that machine learning can be a viable part of the CAD reverse engineering pipelineScientific-technical studyMachine Learning Methods for Parametrization in Curve and Surface Approximation.- Classification of Geometric Primitiv. Bestandsnummer des Verkäufers 385765473
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