Fugu-MT 論文翻訳(概要): Feasibility of Neural Radiance Fields for Crime Scene Video Reconstruction

論文の概要: Feasibility of Neural Radiance Fields for Crime Scene Video Reconstruction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08795v1
Date: Thu, 11 Jul 2024 18:13:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-16 03:38:34.232688
Title: Feasibility of Neural Radiance Fields for Crime Scene Video Reconstruction
Title（参考訳）: 犯罪現場映像再構成におけるニューラル・ラジアンス・フィールドの可能性
Authors: Shariq Nadeem Malik, Min Hao Chee, Dayan Mario Anthony Perera, Chern Hong Lim,
Abstract要約: 我々は,多目的合成,変形可能な合成,照明という,犯罪現場の再構築に関して,NeRFの3つの主要なイノベーションに注目している。本稿では,現場の入力映像から犯罪現場を再構築するために,NeRFモデルのバリエーションを利用することの可能性について検討し,その可能性を検討することを目的とする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6049405661361273
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This paper aims to review and determine the feasibility of using variations of NeRF models in order to reconstruct crime scenes given input videos of the scene. We focus on three main innovations of NeRF when it comes to reconstructing crime scenes: Multi-object Synthesis, Deformable Synthesis, and Lighting. From there, we analyse its innovation progress against the requirements to be met in order to be able to reconstruct crime scenes with given videos of such scenes.
Abstract（参考訳）: 本稿では,現場の入力映像から犯罪現場を再構築するために,NeRFモデルのバリエーションを利用することの可能性について検討し,その可能性を検討することを目的とする。我々は,多目的合成,変形可能な合成,照明という,犯罪現場の再構築に関して,NeRFの3つの主要なイノベーションに注目している。そこで我々は,犯罪現場を映像で再現するために必要な要件に対して,そのイノベーションの進展を分析した。

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