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Mohammad Waquas Usmani
Mohammad Waquas Usmani
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AI超分辨率系统解决混合现实的带宽和延迟问题
研究人员开发了一种新颖的AI驱动超分辨率系统，旨在增强实时混合现实应用。该系统解决了360°和6DoF点云视频等沉浸式格式固有的高带宽和延迟挑战。通过在服务器端进行下采样并部分加密内容，该系统降低了传输需求。然后，客户端的机器学习模型进行解密和升采样，以可接受的推理时间和最小的误差有效地重建原始高分辨率数据。
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机器学习模型可重建混淆点云
研究人员开发了机器学习模型来攻击坐标混淆点云，这是一种用于沉浸式应用的体积视频技术。该研究评估了选择性坐标加密对这些攻击的有效性，发现虽然完全加密的坐标难以重建，但每隔一个坐标加密的方案泄露了足够的信息以进行准确重建。这表明此类加密方法的安全性高度依赖于加密的粒度。