Augmented Reality, Virtual Reality & Semantic 3D Reconstruction
Lingua: inglese
Editore: MDPI AG, 2022
- Rilegato
- Nuovo
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Augmented reality is a key technology that will facilitate a major paradigm shift in the way users interact with data and has only just recently been recognized as a viable solution for solving many critical needs. In practical terms, this innovation can be used to visualize data from hundreds of sensors simultaneously, overlaying relevant and actionable information over your environment through a headset. Semantic 3D reconstruction unlocks the promise of AR technology, possessing a far greater availability of semantic information. Although, there are several methods currently available as post-processing approaches to extract semantic information from the reconstructed 3D models, the results obtained results have been uncertain and evenly incorrect. Thus, it is necessary to explore or develop a novel 3D reconstruction approach to automatically recover 3D geometry model and obtained semantic information simultaneously.The rapid advent of deep learning brought new opportunities to the field of semantic 3D reconstruction from photo collections. Deep learning-based methods are not only able to extract semantic information but can also enhance fundamental techniques in semantic 3D reconstruction, techniques which include feature matching or tracking, stereo matching, camera pose estimation, and use of multi-view stereo methods. Moreover, deep learning techniques can be used to extract priors from photo collections, and this obtained information can in turn improve the quality of 3D reconstruction. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 903.…
Codice articolo IB-15498108
- Titolo
- Augmented Reality, Virtual Reality & Semantic 3D Reconstruction
- Editore
- MDPI AG
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Gebundene Ausgabe
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3036560610
- ISBN 13
- 9783036560618
- Peso dell'articolo
- 903 grammi
La realtà aumentata è una tecnologia chiave che faciliterà un importante cambiamento di paradigma nel modo in cui gli utenti interagiscono con i dati ed è stata riconosciuta solo di recente come una soluzione praticabile per risolvere molte esigenze critiche. In termini pratici, questa innovazione può essere utilizzata per visualizzare i dati provenienti da centinaia di sensori contemporaneamente, sovrapponendo informazioni rilevanti e fruibili sul tuo ambiente attraverso un auricolare. La ricostruzione semantica 3D sblocca la promessa della tecnologia AR, con una disponibilità molto maggiore di informazioni semantiche. Sebbene ci siano diversi metodi attualmente disponibili come approcci di post-elaborazione per estrarre informazioni semantiche dai modelli 3D ricostruiti, i risultati ottenuti sono stati incerti e uniformemente errati. Pertanto, è necessario esplorare o sviluppare un nuovo approccio di ricostruzione 3D per recuperare automaticamente il modello di geometria 3D e ottenere informazioni semantiche contemporaneamente.
Il rapido avvento del deep learning ha portato nuove opportunità nel campo della ricostruzione 3D semantica dalle raccolte di foto. I metodi basati sul deep learning non solo sono in grado di estrarre informazioni semantiche, ma possono anche migliorare le tecniche fondamentali nella ricostruzione 3D semantica, tecniche che includono la corrispondenza o il tracciamento delle caratteristiche, la corrispondenza stereo, la stima della posa della telecamera e l'uso di metodi stereo multi-vista. Inoltre, le tecniche di deep learning possono essere utilizzate per estrarre i precedenti dalle raccolte fotografiche e queste informazioni ottenute possono a sua volta migliorare la qualità della ricostruzione 3D.
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