Использование методов машинного обучения для анализа RGB-изображений при создании трехмерных моделей на примере человеческого тела

DOI: 10.25728/avtprom.2024.04.08

Использование методов машинного обучения и нейронных сетей позволяет значительно улучшить точность анализа RGB-изображений для извлечения параметров трехмерных изображений. В качестве трехмерного объекта рассматривается тело человека. Предложенный подход предполагает получение серии 2D-изображений с помощью обычных цифровых камер и создание на их основе детализированных 3D-моделей человеческого тела, включая его контуры и пропорции. Полученные 3D-модели человеческого тела могут быть использованы в медицинских целях, для дизайна и производства одежды, а также в других областях, где требуется точное воспроизведение человеческой анатомии.