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저자정보
우다연 (성균관대학교) 서은서 (중앙대학교) 한채헌 (이화여자대학교) 이연경 (세종대학교) 진창균 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
1,130 - 1,133 (4page)

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Recently, 3D Gaussian Splatting (3DGS), which improves the slow rendering speed of conventional Neural Radiance Field (NeRF), has gained significant attention in the field of 3D scene reconstruction. However, 3DGS generates many Gaussians in complex scenes, which leads to unnecessary noise in areas where observations are scarce. In this study, we propose a new method that applies DBSCAN clustering to address these problems and improves the generation performance by reducing the number of Gaussians by flexibly grouping them even in unstructured data-dense areas. In the experiments, the performance of DBSCAN was evaluated according to the number of times it is used, and the results show that the proposed model is superior to the existing 3DGS by generating images with better quality while reducing memory usage by about 10%.

목차

Abstract
I. 서론
II. 제안 모델
III. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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