拡張現実 に関する最新の記事

拡張現実環境での小さいアイテムのオブジェクト認識を向上させる。

新しいアプローチで動画からの3D人間の動きのリアリズムが改善されたよ。

MaKeGNNを紹介するよ！画像の特徴マッチング精度を向上させる効率的なアプローチだ。

新しい方法でアバターがAR/VRで人間の動きをリアルに真似できるようになったよ。

Objaverse-XLは、先進的な技術開発のために1000万以上の多様な3Dオブジェクトを提供してるよ。

VI-SLAMがデバイスが自分をマッピングして位置を特定するのにどう役立つかを見てみよう。

AIの予測が、高度なネットワークでの拡張現実ユーザーのサービスを向上させる。

TSARフレームワークは、重要な情報のやり取りに焦点を当ててARコミュニケーションを強化するよ。

新しい方法で、たった1枚の画像から3Dモデリングの精度がアップしたよ。

ユーザーの性格がモバイルアプリのエンゲージメント戦略にどう影響するかを探る。

新しい方法で、少ない画像から正確な3Dモデルを簡単に作れるようになったよ。

MAMoは動画からの深度推定を強化して、精度と速度を向上させるよ。

新しい方法が、ラベル付きデータなしで点群のアラインメントを向上させる。

さまざまな環境でカメラの位置精度を向上させる方法。

NR-SLAMは動的な医療環境でのマッピングを改善して、手術ナビゲーションをより良くするんだ。

私たちのシステムは、照明を正確に推定してリアルな影を生成することでARを向上させるよ。

FASTは、自然な変更と柔軟性でシーンテキスト編集を革新する。

U-REDは、ノイズの多いデータや不完全なデータでも3D形状のマッチングを改善するよ。

新しいシステムがリアルなARインタラクションのための顔の動き追跡を強化するよ。

KeyGNetは、洗練されたキーポイント選択でポーズ推定の精度を向上させるよ。

新しいアプローチで3Dシーンのキーポイント検出の精度が向上したよ。

AGERは、人と物のインタラクション検出を簡素化して、より早くて正確な結果を出すよ。

新しいモデルは、オブジェクトに注目してバーチャル環境内の相互作用を予測するんだ。

ARアプリの共有状態のリスクを調査して、セキュリティを強化する方法を考えてる。

新しい方法で、通常のカメラ画像を使って3Dオブジェクトの推定が改善されるよ。

SAMは画像内のグループ関係を考慮することで、特徴マッチングを改善するよ。

点群圧縮を通じて3Dデータ共有を効率的に向上させる方法。

異なる視点から撮影された画像の変化を特定する方法。

Strata-NeRFは、より良いバーチャル体験のために多層シーンの課題に取り組んでるよ。

新しいフレームワークが複数の視点を使って手のポーズ推定を強化する。

新しい技術が、カメラ設定がわからない画像の消失点推定を改善する。

新しい方法が、複雑な状況での物体の位置と向きの推定を改善する。

すべてのユーザーのためにシームレスなXRインタラクションを作る方法を探ってる。

一つのアンカーポイントだけで正確な位置追跡をする新しい方法。

新しい方法が視覚的な位置特定タスクの効率と精度を向上させる。

新しい方法は、パノラマ画像のラインデータを使って位置特定の精度を向上させるよ。

ロボットやARにおけるデプスマッピングを強化する新しい方法。

研究は、VRやARのユーザーの快適さを向上させるために首の筋肉の活動に焦点を当ててるよ。

スマートグラス用の音声コマンドメッセージングアプリで、 multitasking（マルチタスク）しながらコミュニケーションがもっと便利になるよ。

深層学習を使ったARでの新しい入力方法。