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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 1,245 - 1,250 (6page)
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Interest in various 3D content is increasing due to the development of computer vision and computer graphics technology, as well as the advancement of sensor technology. Humans are the main elements in many visual contents and are used in various 3D application fields, such as 3D human models and measurements of dimensions. Amidst this growing interest, research on reconstructing 3D human bodies has been steadily progressing.
In this paper, 3D human body reconstruction techniques are categorized into two main approaches: Parametric Modeling and Implicit Function Learning. In addition, we describe recent techniques that combine these two approaches. For each approach, we provide a description of the approach and its representative methods. Furthermore, the performance of each 3D human body reconstruction technique is compared and evaluated. Finally, future research directions are suggested based on the findings of this analysis.
In this paper, 3D human body reconstruction techniques are categorized into two main approaches: Parametric Modeling and Implicit Function Learning. In addition, we describe recent techniques that combine these two approaches. For each approach, we provide a description of the approach and its representative methods. Furthermore, the performance of each 3D human body reconstruction technique is compared and evaluated. Finally, future research directions are suggested based on the findings of this analysis.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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