* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다. abstract 이 논문은 RGB 영상을 사용하여 다른 센서 없이 인체 포즈를 추정하는 방법을 제안하며, 이는 비용 절감 및 사용 편의성 측면에서 중요한 연구입니다. 최근 다양한 분야(예: HCI, 로봇 공학, 비디오 분석, 메타버스)에서 3D 인체 포즈 추정에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 단일 시점의 RGB 영상만으로 3D 인체 포즈를 추정하는 기존 연구들은 깊이 모호성, 객체 폐색, 배경 혼란, 학습 데이터 부족과 같은 어려움을 겪고 ..

* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다.  Abstract이 논문은 다중 뷰에서 3D 인간 자세를 추정하는 문제를 다룹니다. 특히, 시야가 제한되거나 가려진 경우의 문제를 해결하기 위해 새로운 인코더-디코더 트랜스포머 아키텍처를 제안합니다. 인코더는 여러 시점에서 감지된 2D 관절을 다루며, 기하학적 관계를 활용한 주의 메커니즘을 적용하여 뷰 간의 정보를 통합합니다. 디코더는 이를 기반으로 3D 자세를 예측합니다. 다양한 데이터셋에서 실험한 결과, 이 방식이 가려진 장면이나 카메라가..

* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다. 1. Introduction이 논문은 단안 RGB 이미지로부터 정확하고 강력한 3D 손 자세 복원을 목표로 합니다. 이 문제는 손의 높은 관절 자유도, 깊이의 모호성, 가림 현상 등으로 인해 매우 어렵습니다. 기존의 방법들은 파라메트릭과 비파라메트릭 방법으로 나뉩니다. 파라메트릭 방법은 손 모델을 통해 낮은 차원의 파라미터를 추정하는 방식으로, 모델의 사전 지식을 통해 그럴듯한 손 자세를 보장하지만 비선형 회귀와 공간 정보 손실로 인해 정확도..

* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다. ABSTRACT 이 논문에서는 RGB 이미지에서 신체, 손 및 얼굴 세부 정보를 포함하는 인간의 전체 신체 자세를 추정하는 기술인 Whole-body Pose Estimation에 대해 다룹니다. 기존의 연구들은 주로 단일 인물에 대한 메쉬 복원에 집중했지만, 실제 상황에서는 다수의 인물이 등장하는 경우가 많습니다. 그러나 기존의 단일 인물 중심 방법들은 다음 두 가지 이유로 다중 인물 문제에 적합하지 않습니다:  1. 모호한 바운딩 박스가 ..

* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다.   I. INTRODUCTION 이 논문의 도입부에서는 메타버스의 기술적 발전이 물리적 세계와의 상호작용을 변화시켜온 과정을 설명합니다. 특히, 디지털 트윈(Digital Twin) 개념이 중요한 역할을 하고 있으며, 이는 현실 세계를 가상으로 재현함으로써 산업 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치고 있습니다. 그러나 메타버스는 이러한 디지털 트윈 개념을 넘어 사회적, 개인적 차원으로 확장되고 있으며, 이를 통해 사용자 경험을 더욱 풍부하게 만듭니다...