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저자정보
김경민 (인하대학교) 이동준 (인하대학교) 송병철 (인하대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,302 - 2,305 (4page)

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Recent advances in artificial intelligence have expanded the use of deep learning in 3D modeling and visualization, particularly in reconstructing human or facial scenes for virtual reality, augmented reality, film, and game development. The field often employs Neural Radiance Fields (NeRF) [1], which calculate radiance and volume density from images and camera data. Combining NeRF with Non-Rigid Structure from Motion (NRSfM) for dynamic scenes is increasingly popular. However, these methods depend on separate camera information, often estimated by pose networks. When these networks encounter challenging images, they can produce inaccurate camera estimations, leading to flawed scene reconstructions. This paper introduces a method that enhances rendering performance for such challenging scenes by incorporating depth information predictions into NeRF training and dynamic scene rendering.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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