Acknowledgement
본 논문은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. 2018-0-00207, 이머시브 미디어 전문연구실, No. 2021-0-02084, 비대면 실감 경험 공유를 위한 XR, Volumetric 실감미디어 생성 및 전송 기술 개발 및 한-유럽국제공동연구)
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2022.11a
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- Pages.157-160
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- 2022
A comparative study on the performance of the parameter-based 3D human model generation techniques from a single image including multiple people
다중 인물 포함 단일 영상으로부터의 파라미터 기반 3차원 휴먼 모델 생성 기법 성능 비교 연구
- Gi-Mun Um (Electronics and Telecommunications Research Institute(ETRI), Communication & Media Research Laboratory, Media Research Division, Immersive Media Research Section) ;
- Jeong Hwan Kim (Konkuk University, Department of Electrical and Electronics Engineering) ;
- Wonjun Kim (Konkuk University, Department of Artificial Intelligence) ;
- Hee Kyung Lee (Electronics and Telecommunications Research Institute(ETRI), Communication & Media Research Laboratory, Media Research Division, Immersive Media Research Section) ;
- Seung-Jun Yang (Electronics and Telecommunications Research Institute(ETRI), Communication & Media Research Laboratory, Media Research Division, Immersive Media Research Section) ;
- Jeongil Seo (Electronics and Telecommunications Research Institute(ETRI), Communication & Media Research Laboratory, Media Research Division, Immersive Media Research Section)
- 엄기문 (한국전자통신연구원 실감미디어연구실) ;
- 김정환 (건국대학교 인공지능학과) ;
- 김원준 (건국대학교 전기전자공학부) ;
- 이희경 (한국전자통신연구원 실감미디어연구실) ;
- 양승준 (한국전자통신연구원 실감미디어연구실) ;
- 서정일 (한국전자통신연구원 실감미디어연구실)
- Published : 2022.11.18
Abstract
본 논문에서는 다중 인물 포함 단일 영상으로부터 파라미터 기반 3차원 휴먼 모델 생성 기법 중 최근 발표된 SOTA 기법 4가지에 대해 대표적인 데이터 셋들에 대해 사전 학습 모델을 사용한 복원 성능 비교 실험을 수행하였다. 실험결과, CLIFF 기법과 PyMAF-x 기법이 PARE 기법이나 ROMP 기법에 비해 우수한 결과를 보였다.
Keywords