Avances en reconstrucción 3D de cuerpos humanos mediante Deep Learning

Autores
Trujillo-Jiménez, Magda Alexandra; Navarro, José Pablo; González-José, Rolando
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En campos como la salud, la antropología, el deporte, el diseño de indumentaria y otros ámbitos relacionados, la obtención de medidas antropométricas precisas es esencial para diversas aplicaciones prácticas, abarcando desde la forma y el tamaño del cuerpo humano hasta la medición de perímetros y volúmenes. El avance de métodos basados en redes neuronales profundas y técnicas de Machine Learning ha revolucionado la capacidad para crear modelos tridimensionales precisos, especialmente en el análisis de mallas 3D, con un enfoque particular en cuerpos humanos. Se presentará una revisión exhaustiva de los avances más recientes en este campo, destacando los modelos y técnicas utilizados para la generación y análisis de mallas 3D aplicados a la reconstrucción antropométrica utilizando modelos basados en Deep Learning. Se abordarán métodos innovadores de segmentación y clasificación, así como técnicas para la estimación precisa de la pose y forma humana, enfatizando los modelos basados en Deep Learning que han simplificado estas tareas. Además, se compartirán resultados preliminares sobre la reconstrucción 3D de cuerpos humanos a partir de video, junto con una discusión sobre los desafíos continuos en términos de precisión y calidad de las reconstrucciones, así como la importancia de optimizar los recursos computacionales para avanzar en este campo prometedor.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
3D
Reconstrucción corporal
Deep Learning
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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