基于条件生成对抗网络利用增强现实眼镜为急救人员重建遮挡物体
计算机视觉与模式识别
2018-05-02 v1 机器学习
摘要
消防员面临多种危及生命的风险，包括因公死亡、受伤以及暴露于危险物质中。降低这些风险的支持十分重要。我们为急救人员构建了一种运行于增强现实眼镜上的部分遮挡物体重建方法。我们使用基于条件生成对抗网络（conditional generative adversarial networks）的深度学习，来训练易燃和危险物体的各种图像与其部分遮挡对应图像之间的关联。我们的系统随后重建出新易燃物体的图像。最后，将重建图像叠加在输入图像上以提供“透明化”效果。该系统通过学习易燃物体的形状和火焰特征，模仿人类通过经验学习物理规律的过程。
引用
@article{arxiv.1805.00322,
title = {Occluded object reconstruction for first responders with augmented reality glasses using conditional generative adversarial networks},
author = {Kyongsik Yun and Thomas Lu and Edward Chow},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.00322},
year = {2018}
}
备注
SPIE 2018