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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,033 - 1,042 (10page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2024.29.6.1033
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본 논문에서는 Geometry-based Point Cloud Compression (G-PCC)로 압축된 포인트 클라우드의 효율적인 렌더링 적용을 위하여 복셀 기반 처리를 통한 포인트 클라우드 렌더링 방식을 제안한다. G-PCC의 기하 정보 압축 특성을 활용하여 포인트 클라우드를 복셀로 변환함으로써, 희소한 포인트 클라우드에서도 홀 (Hole)이 발생하지 않고 기존의 그리드 기반 CNN이 적용할 수 있도록 네트워크를 구성하였다. 또한, 포인트 클라우드의 지역적, 전역적 동시에 추출하고 개별 포인트들의 특성까지 추출하여, 3차원 모델의 세부적 표현을 가능하게 하여 압축된 포인트 클라우드 스트리밍 환경에서도 네트워크의 표현 능력을 향상하도록 한다. 실험을 통해, 복셀 기반 처리가 포인트 클라우드의 지역적 및 전역적 특성을 효과적으로 분석할 수 있음을 확인하였다. 이러한 특성들은 네트워크가 새로운 데이터에 대해 더 정확하고 안정적인 성능을 발휘하는 데 기여하였으며, 이를 통해 네트워크는 다양한 종류의 포인트 클라우드 데이터에서 높은 일반화 능력과 희소한 데이터에서도 우수한 성능을 달성할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 기술
III. 제안 기법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
Mildenhall, Ben, et al. “Nerf: Representing scenes as neural radiance fields for view synthesis.” Communications of the ACM 65.1 (2021): 99-106. doi: https://doi.org/10.1145/3503250
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Rakhimov, Ruslan, et al. “Npbg++: Accelerating neural point-based graphics.” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2022. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR52688.2022.01550
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Zhang, Yi, et al. “Frequency-modulated point cloud rendering with easy editing.” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2023. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR52729.2023.00020
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