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Conference Paper
이미지 기반 완전 3D 인간 복원 기술 동향
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- Issue Date
- 2022-11
- Citation
- 한국방송·미디어공학회 학술 대회 (추계) 2022, pp.1-3
- Publisher
- 한국방송∙미디어공학회
- Language
- Korean
- Type
- Conference Paper
- Abstract
- 이미지 기반 3D 형상 복원에 있어서, 이미지에 보이지 않는 폐색(Occlusion) 영역 부분에 대한 정보가 손실되므로 완전한 복원에 어려움이 있으며, 세밀한 텍스쳐(Texture) 표현이 이루어지지 않고 심한 평활화(Smoothing)나 고립된 노이즈 메쉬(Isolated Noise Mesh) 등 구조적 훼손이 발생한다. 주로 깊은 신경망을 이용하여, 음함수(Implicit Function) 기반 방법은 사전훈련이 완료된 보조 신경망들을 전면부에 배치하거나, Hourglass 등 임베딩(Embedding) 아키텍처를 추가하거나, 또는 표면 법선(Surface Normal)과 같은 환시(Hallucination)를 생성하여 신경망에 입력하기도 한다. 이 논문에서는, 인물의 이미지를 입력받아 색상, 머리카락 및 의상을 포함하는 완전 3D 인간 복원 기술들을 조망해본다.
- KSP Keywords
- Implicit function, Surface Normal