El uso de las CNN en VR/AR/MR/XR: una Revisión Sistemática

Abstract

[spa] Este estudio proporciona una revisión sistemática de la literatura sobre el uso de las Convolutional Neural Networks (CNN) en las tecnologías de Realidad Virtual (VR), Realidad Aumentada (AR), Realidad Mixta (MR) y Realidad Extendida (XR). Se exploran tres áreas de investigación fundamentales: la interacción, donde el uso de las CNN mejoran la comunicación del usuario con entornos virtuales y aumentados; la creación, donde el uso de las CNN facilitan la generación de contenidos y elementos visuales de alta calidad; y la ejecución, donde las CNN optimizan el rendimiento y la adaptabilidad de las aplicaciones en diferentes dispositivos y contextos. Este estudio es una guía esencial para académicos, investigadores y profesionales en el campo de las tecnologías inmersivas/metaverso, ofreciendo una visión detallada en este campo interdisciplinario en la aplicación de las CNN en VR/AR/MR/XR, destacando las contribuciones de autores y equipos de investigación en la intersección de estas áreas del conocimiento de rápido avance.

[eng] This study provides a systematic review of the literature on the use of Convolutional Neural Networks (CNN) in Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR), Mixed Reality (MR), and Extended Reality (XR) technologies. It explores three fundamental research areas: interaction, where the use of CNNs enhances user communication with virtual and augmented environments; creation, where the use of CNNs facilitates the generation of high-quality content and visual elements; and execution, where CNNs optimize the performance and adaptability of applications in different devices and contexts. This study is an essential guide for academics, researchers, and professionals in the field of immersive technologies/metaverse, offering a detailed insight into this interdisciplinary field in the application of CNNs in VR/AR/MR/XR, highlighting the contributions of authors and research teams at the intersection of these rapidly advancing areas of knowledge.