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Modellierung von 3D-Menschen: Pose, Form, Kleidung und Interaktionen

dc.contributor.authorBhatnagar, Bharat Lal
dc.contributor.editorReischuk, Rüdiger
dc.date.accessioned2024-10-02T09:07:06Z
dc.date.available2024-10-02T09:07:06Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractDiese Arbeit stellt neuartige Methoden zur Modellierung des Aussehens und der Handlungen digitaler Menschen vor, die in verschiedenen Anwendungen wie Spielen, virtuellem Anprobieren, Telepräsenz und Metaverse immer häufiger vorkommen. Unsere vier Hauptbeiträge sind: i) MGN (Multi-Garment Network), eine Methode zur Rekonstruktion von 3D-Kleidungsstücken und Körperformen aus RGB-Bildern; und das SMPL+G-Modell, eine Erweiterung des SMPL-Körpermodells um Kleidungsstücke. ii) IPNet (Implicit Part Network), ein neuronales Netzwerk, das implizite Funktionen verwendet, um detaillierte menschliche 3D-Netze zu rekonstruieren und diese im SMPL-Modell zu registrieren. iii) LoopReg, die erste vollständig differenzierbare End-to-End-Methode zur Registrierung eines parametrischen Modells in 3D-Netzen mithilfe impliziter Funktionen. iv) BEHAVE, ein Datensatz und eine Methode zur Verfolgung von Mensch-Objekt-Interaktionen in 3D. Die Arbeit bietet außerdem eine gründliche Analyse der vorgeschlagenen Methoden und ihrer Grenzen und schlägt Richtungen für zukünftige Arbeiten vor. Der Code, die digitale MGN-Garderobe, der BEHAVE-Datensatz und die These sind öffentlich verfügbar.de
dc.identifier.doi10.18420/Diss2023-03
dc.identifier.isbn978-3-88579-982-5
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/44727
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofAusgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24)
dc.titleModellierung von 3D-Menschen: Pose, Form, Kleidung und Interaktionende
gi.citation.endPage40
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage31
gi.conference.date05.05.-08.05.24
gi.conference.locationSchoss Dagstuhl, Deutschland

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