Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2121U003094, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Препринт Назва роботи On 3D Pose Estimation for XR. Classic Approaches vs Neural Networks Автор Vorobiov Vitalii Дата публікації 01-01-2021 Постачальник інформації Український католицький університет Першоджерело https://hdl.handle.net/20.500.14570/2882 Видання Опис The primary purpose of this paper is to investigate different approaches for 3D object pose estimation, which uses neural networks, and for model-based tracking - an innovative solution that builds upon a combination of known matching and pose estimation algorithms and to propose the one which will be more suitable for our problem. Object tracking is one of the critical problems for many applications on AR/MR devices that use object pose estimation to create an immersive experience by combining the physical world with virtually generated objects. The main limitation of our application is that it must work in real-time and be efficient enough to run on devices with weak computing power (e.g., RealWear HMT-1). Додано в НРАТ 2025-05-09 Закрити