拡張現実 に関する最新の記事

3D空間での正確な手のモデリングを向上させる革新的な方法。

新しい方法で、拡張現実と仮想現実のデータを使ってアバターの動きを改善する。

SMURFは、動きのブレに関する課題にもかかわらず、3Dレンダリングを改善する。

新しいモデルは、リアルなRGBDサンプルを生成することで深度推定を向上させるよ。

HandFormerは3Dハンドポーズと画像を使ってアクション認識を改善するんだ。

RAIN-GSは、より良い初期化とフィルタリング技術で3DGSのパフォーマンスを向上させるよ。

N2F2は、マルチレベル分析と言語統合を通じて、画像の機械解釈を強化する。

密なマッチング精度を向上させるための戦略の概要。

新しいモデルは予測と複数フレーム分析を組み合わせることで深度推定を改善する。

単眼画像を使って3Dオブジェクトを再構築するための新しいフレームワーク。

FastCADはCADモデルの整列を効率化して、拡張現実やロボティクスのアプリケーションに革新をもたらす。

新しい方法が医療と産業の現場で組み立ての精度と効率を向上させる。

新しい方法でデータの多様性が向上して、より良い3D手モデルが作れるようになる。

新しい方法がカメラの位置特定精度を向上させつつ、ユーザーのプライバシーを守るよ。

X-MICフレームワークは、第一人称動画でのアクション認識モデルを強化するよ。

新しいアプローチが空間タスクのための3Dシーングラフの整合性を向上させる。

新しい方法でポイントクラウドモザイキングを使って3D環境マッピングが改善された。

新しいアプローチで高解像度ホログラフィ処理とメモリ使用量が改善される。

TEARは大きな3Dポイントセットを効率的に整列させて、外れ値やメモリ問題を克服するんだ。

COMOは、1台のカメラを使ってコンピュータが環境を理解するのを助ける。

人と物の接触が画像からの3Dモデリングをどう改善するかを発見しよう。

新しい方法が、奥行き情報なしで画像から相対ポーズを予測するよ。

新しいアプローチで動的なシーンからリアルな画像を作るのがさらに進化したよ。

新しいシステムが少ない2D写真から詳細な3D人間モデルを作るよ。

EVEは、日常のユーザーのために拡張現実を使ってロボットのトレーニングを簡単にしてるよ。

ポイントクラウドの品質指標の効果に関する研究。

GazePointARは、視線とジェスチャーを使ってARメガネでユーザー体験を向上させるよ。

ラベルなしで画像や3Dポイントクラウドを使って物体を分類する方法を学ぼう。

新しいモデルは手が物体とどう関わるかの理解を深めてる。

新しい方法が、モバイルアプリ向けのNeRFの速度と効率を改善してるよ。

完璧に揃ってなくても、形状の間の密な対応関係を学ぶ。

新しいシステムは、より低い消費電力で目の追跡を強化し、応答も速くなったよ。

この研究は、より良い動きの推定のためにRGB-DカメラとIMUを組み合わせている。

新しい低コストカメラは、さまざまな分野で効率的な3D画像ソリューションを提供してるよ。

新しい方法で、複数のオブジェクトがあるシンプルな動画から複雑な3Dシーンを作り出すことができる。

新しいキャリブレーション法が手術におけるAR統合を向上させる。

日常のシーンで重要な情報を革新的なシステムでユーザーに繋げる。

新しい方法がロボットが人間の行動を予測するのを向上させる。

新しい方法で、1つのRGB動画を使って3Dオブジェクトの再構築が改善されたよ。

NGM-SLAMがマッピングとトラッキングシステムに与える影響を見てみよう。