Application of Neural Networks for Virtual and Augmented Reality

Abstract

The article analyzes modern virtual reality and augmented reality algorithms and ways of their implementation using neural networks. As a result, a classification of current virtual reality tasks is presented, the advantages and disadvantages of algorithms are identified, and the use of convolutional neural networks is proposed. As part of the study, a qualitative analysis of modern convolutional neural network architectures was carried out and their individual disadvantages when used in virtual reality systems were shown. As a result of the study, the optimal ways of applying neural networks in various tasks of identification, generativity and support in augmented and virtual reality systems were established. The functional and structural description of convolutional neural networks, the optimal structure and parameters for initialization and training of a convolutional neural network suitable for solving virtual reality problems are presented.

У статті проведено аналіз сучасних алгоритмів віртуальної та доповненої реальностей, а також шляхи їх імплементації, використовуючи нейронні мережі. В результаті було наведено класифікацію актуальних завдань віртуальної реальності, виявлено переваги та недоліки алгоритмів та запропоновано використання згорткових нейронних мереж. В рамках дослідження було проведено якісний аналіз сучасних архітектур згорткових нейронних мереж та показано їх окремі недоліки при використанні в системах віртуальної реальності. В результаті дослідження було встановлено оптимальні шляхи застосування нейронних мереж у різних завданнях ідентифікації, генеративності та підтримки у системах доповненої та віртуальної реальностей. Наведено функціональний та структурний опис згорткових нейронних мереж, оптимальну структуру та параметри для ініціалізації та навчання згорткової нейронної мережі, яка підходить для вирішення завдань віртуальної реальності.