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J-GLOBAL ID:202102210084833674   整理番号:21A0068153

リターゲット可能なAR:3Dシーングラフに基づく屋内シーンにおけるコンテキストアウェア拡張現実感【JST・京大機械翻訳】

Retargetable AR: Context-aware Augmented Reality in Indoor Scenes based on 3D Scene Graph
著者 (4件):
資料名:
巻: 2020  号: ISMAR-Adjunct  ページ: 249-255  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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仮想と実世界の間の自然相互作用を達成する,様々な実環境におけるシーンコンテキスト集合を意識するAR経験を与える,Reターゲット可能なAR Lagrangra新しいARフレームワークを提案した。3D空間におけるオブジェクト間の関係を持つシーンコンテキストを特徴づけた。ARコンテンツにより仮定されたコンテキストとユーザがARを経験する実際の環境により形成されたコンテキストを抽象グラフ表現,すなわちシーングラフとして表現する。RGB-Dストリームから,このフレームワークは,シーンの幾何学的および意味的情報が統合される体積マップを生成する。さらに,意味マップを用いて,著者らは,指向結合ボックスとしてシーンオブジェクトを抽象化し,それらの方向を推定する。次に,著者らのフレームワークは,オンライン方式で,ARのための実環境のコンテキストを特徴付ける3Dシーングラフを構築する。構築したグラフとARコンテンツのコンテキストを示すARシーングラフの間の対応は,仮想と実世界の間の自然な相互作用を容易にする意味的に登録されたコンテンツ配置を提供する。指向境界ボックス推定の性能の定量的評価,構築した3Dシーングラフに基づくARコンテンツ配置の主観的評価,およびオンラインAR実証により,プロトタイプシステムに関する広範な評価を行った。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 

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