본 논문에서는 3차원 인체 형상 스캔 데이터로부터 팔, 다리형상을 복원하는 방법을 제시한다. 이 방법에서는 팔, 다리 스캔 데이터의 대략적인 형상을 나타내는 기반 곡면과 자세한 세부 현상을 나타내는 displacement 맵의 이중구조로 형상을 복원한다. 팔, 다리 부분의 스캔 데이터 형상은 골격을 따라 스윕하는 타원체로 근사되며, 이 타원체 스윕을 부드럽게 감싸는 envelope 곡면으로 기반 곡면을 생성한다. 타원체 스윕의 envelope 곡면은 빠른 계산을 위해 골격을 따라 추출되는 타원의 스윕 곡면으로 근사된다. 기반 곡면에 대한 스캔 데이터 점들의 displacement는 각 단면 타원으로의 매핑을 통해 스칼라 값으로 구해지며, 다단계 스플라인 함수를 이용하여 매개화된 displacement 맵을 구성한다. 이 과정에서 복원된 형상 위의 점들은 해당하는 타원체 상으로 매핑된다. 본 방법을 통하여 팔, 다리의 간결한 형상 표현을 추출할 수 있으며, 매핑된 타원체를 이용하여 형상을 빠르고 사실적으로 변형할 수 있다.

본 논문은 3D 와핑 기법을 빌보딩 기법에 적용시켜, 시점 종속적 실시간 나무 가시화 기법을 제안한다. 숲과 나무를 가시화 하는 문제는 scene의 복잡성 때문에 폴리곤 기반의 렌더링으로는 매우 어렵다. 본 논문에서는 3D 와핑 기법을 이용하여 관찰자의 시점에 적합한 텍스쳐 이미지를 재생성하고 이를 원통형 또는 구형 빌보딩 기법을 적용시켜서 나무를 가시화 한다. 그리고 가시화 시간의 단축을 위하여 입력 이미지와 깊이 정보를 피라미드 형태로 구성하여 시점과의 거리에 따라서 이미지 사이즈를 최적화하고 이미지 캐싱 기법을 이용하여 속도 개선을 한다.

본 논문에서는 디자이너가 제작한 3차원얼굴 모델을 생성하기 위해 표준 3차원 얼굴 모델을 변형하는 방법을 제시한다. 3차원 얼굴 모델을 변형하는 방법에는 근육에 기반 한 얼굴 변형 방법이 대표적인데, 본 논문에서는 기존의 얼굴 근육에 기반 한 얼굴 변형방법의 비효율적인 면을 개선하고 근육에 기반 한 보다 직관적인 얼굴 변형을 위해 얼굴 근육 운동 예측맵을 정의하고 이를 이용하여 근육을 독립적으로 처리하고 정의 했던 기존의 단점과 근육의 배치와 설정작업을 개선하고자 한다.