주어진 영상으로부터의 3 차원 얼굴 모델링은 얼굴 분석, 애니메이션, 생체 인식 등의 많은 컴퓨터비전 및 그래픽스 응용분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 그 중에서도 헤어 영역은 얼굴에 비해 모양의 다양성과 모델의 복잡도가 현저히 높다. 기존의 연구는 주로 얼굴 영역에 한정한 3 차원 얼굴 모델링을 중심으로 이루어졌지만 헤어 모델링은 중요하게 다루지 않고 있는 경우가 많다. 본 논문에서는 심층인공신경망의 일종인 FCN (fully connected network)을 이용하여 인물 영상에서 헤어 부분을 영역화하고 그와 가장 유사한 3D 헤어 모델을 데이터베이스에서 검색하여 3 차원 얼굴 모델에 증강함으로써 완전한 얼굴 모델링을 수행하는 방법을 제안한다. 이는 FCN 을 이용하여 다양한 인물 영상에 대하여 네트워크 학습을 수행하는 과정과 3D 헤어 데이터베이스의 구축 과정을 포함한다. 실험 결과 적절한 수준의 헤어 모델이 3 차원 얼굴 모델링 결과물에 증강됨을 확인하였다.
지리정보데이터는 공간개념을 가지고 있음에도 불구하고 대부분 2차원 평면 위주의 공간 자료로 이루어져 왔다. 그러나 GIS 데이터는 2차원 평면위주의 공간자료보다 3차원 공간자료를 기반으로 한 시각화를 통하여 다차원적인 분석이 가능해지고 있다. 최근 인터넷 환경에서 구동되는 3D GIS의 중요성이 인식되기 시작하였고, 3D GIS는 초기에는 지형을 단순히 3차원 가시화 하는 기능 위주에서 최근 3차원 지형분석, 3차원 도시, 3차원 시설물 등의 현실감 있는 모델링과 분석기능을 제공하는 단계는 물론, 가상현실 기능이 강조된 3D GIS까지 등장하는 단계에 이르렀다. 본 연구에서는 GIS 툴(ArcView)을 사용하여 대학캠퍼스의 부지, 구조물 및 시설물의 3D GIS를 구축할 수 있었으며 3D 모델링을 통해 다양한 각도에서의 조감도 작정과 경관분석을 행하였고 향후 시설물 확충에 따른 공간활용계획의 기본 자료로서 그 활용성을 검토하고자 하였다 이것은 GIS의 가장 발전적 형태인 Web GIS구축을 위한 인터넷 데이터베이스로서 정보 공유와 조회는 물론 사용자 측면의 분석까지 가능하도록 이용할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 추후 웹 GIS 기법을 적용하여 캠퍼스의 3차원 관리를 위해 웹서버를 구축하고 2D를 기반으로 한 인터넷 맵의 한계를 벗어나 3D 모델링으로 웹상에서 사용자에게 다각도의 3차원 공간을 구현함으로써 2차원 데이터와 더불어 3차원 공간영상의 공유가 가능하도록 시도하고자 한다.
본 논문에서는 스마트폰을 이용한 3 차원 인체 복원 시스템을 제안한다. 모바일에서의 인체 복원은 디바이스상의 한계로 인해 기기와 서버 간에 인체 모델링 과정을 분할하여 처리한다. 분할된 인체모델링 과정은 복원 과정과 출력 과정으로 나뉘게 되며 안드로이드 기반의 스마트폰을 사용하여 취득한 영상을 서버로 전송하고 3 차원 인체 복원을 수행하게 된다. 3 차원 복원 알고리즘은 인체 변형 모델을 기반으로 3 차원 모델로부터 2 차원 영상으로의 투영을 통해 최적의 자세 및 체형 매개변수를 추정하고 복원된 결과는 모바일로 전송되어 복원된 모델링 결과를 출력한다.
다차원 모델링이란 정보를 비즈니스 차원으로 조직화하는 과정을 말한다. 요소(element) 데이터가 차원 내 또는 차원 간에 상호관련성이 높을수록 다양한 각도의 분석이 필요하며, 이러한 상호관계에 대한 분석 결과는 가치있는 정보가 되므로 다차원 모델링의 대상이 된다. (중략)
3차원 물체 형상 모델링은 인식에 있어서 중요한 역할을 차지하고 있다. 기존의 픽셀(pixel)기반 영상표현은 물체 고유의 유기적 구조를 반영할 수 없고, 에지(edge)나 기반 물체 표현법은 물체의 자세한 표현이 가능하지만 물체인식을 위해서는 많은 양의 속성들을 만들어내게된다. 따라서 물체인식을 위해서는 물체의 형상특징을 직선적으로 기술할 수 있는 체적소 기반 물체 표현 방법이 필요하다. 본 논문에서는 몇 개의 파리미터를 이용하여 3차원 정보를 효과적으로 얻을 수 있는 superquadric과 이를 기본 단위로 한 CSG(Constructive Solid Geometry) tree를 이용하여 3 차원 물체 형상모델링에 대해서 기술한다.
본 논문은 가상현실의 한 분야인 VRML 저작도구의 설계와 구현에 고나하여 기술하였다. 가장 효과적인 장면생성과 Graphic Library (OpengL)와 VRML Noderks의 매칭 구현을 통하여 Objects 의 Rendering 수준을 한 차원 높이고, COM 기반의 Parser 사용으로 저작도구 구현에 효율성과 재사용성을 극대화하며, 3차원 모델링을 모다 손쉽게 저작할수 있는 저작도구를 구현하였다. 3차원 모델링 기술의 기반 구조가 취약한 국내에서 이 분야 기술력의 축적과 함께 3차원 모델링 기술을 이용한 응용 제품 개발의 저변확대와 다양한 유형의 쇼핑몰 구현 기반 기술 확보등의 효과를 거둘 수 있다.
사용자에게 친근감 있는 인터페이스를 제공하는 얼굴 모델링에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 기존 방법인 3차원 스캐너가 카메라를 이용하지 않고 얼굴의 정면상과 측면상의 사진을 이용하여 크기와 배경의 복잡성에 상관없이 일반적인 특징점을 추출하여 삼각형 메쉬로 구성된 표준 모델을 생성하고 이를 이용해서 3차원 얼굴의 형태를 생성하는 시스템을 제안한다. 추출된 특징점은 각개인의 얼굴 형태에 맞게 변형함으로서 좀더 현실적인 3차원 얼굴 모델링을 제공한다.
2차원 영상을 3차원 모델 영상으로 변환하는 방식이 다양하게 발전해오고 있다. 딥러닝의 발전 중 특히 GAN의 다양한 연구는 2차원 영상의 생성뿐만 아니라 다양한 3차원 영상의 생성에도 진전을 보였다. 본 고에서는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환하는 연구의 필요성을 바탕으로 관련 연구의 내용과 동향을 분석하였다. 주요 내용으로는 딥러닝 기반의 3차원 객체인식, 2D로부터 3D 변환을 위한 신경망에 대한 연구, 생성적 기법을 적용한 연구, 3D 모델링 도구 등이 포함된다. 관련 연구의 전반적인 흐름을 고려했을 때 향후 3D 모델링의 정교한 표현력 향상, 고속의 고해상도 렌더링, 편리한 온라인 접근성 등을 예상하게 된다. 관련 산업 종사자들에게는 생성시간의 단축을 가져올 수 있고 일반인은 전문적인 3D 기술이 없어도 우수한 3D 모델을 생성하고 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 한 장 혹은 여러 장의 실세계의 사진 영상을 입력으로 받아 영상 기반 모델링 방법 중 하나인 영상 분할 모델링 방법을 통해 환경을 3차원으로 모델링을 하고 주어진 실세계 사진 영상을 비사실적 렌더링하여 환경 탐색시 환경맵으로 사용하도록 하여 비사실적 탐색 영상을 생성하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 세밀한 3차원 환경 메쉬 모델을 생성하여 2차원 환경맵의 비사실적 랜더링 과정을 통해 비사실적 애니메이션 효과를 손쉽게 만들어 낼 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한, 환경맵의 비사실적 렌더링을 통한 환경 매핑방법으로 각 프레임 간의 유사성을 유지하며 렌더링하는 특징을 가지고 있어 자연스러운 비사실적 탐색 영상을 생성 할 수 있다.
모델 기반 카메라 추적에서 추적을 위한 3 차원 객체 모델의 정확도는 매우 중요하다. 하지만 3 차원 객체의 실측 모델링은 일반적으로 정교한 작업을 요구할 뿐 아니라, 오차 없이 모델링 하기가 매우 어렵다. 반면에 오차를 포함하고 있는 객체 모델을 이용하더라도 실제 추적 환경에서 사용자가 느끼는 성공적인 추적의 허용 오차는 실제 추적 오차와 다를 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 모델 기반 카메라 추적에서 모델링 오차에 따른 모델과 영상 정보 간의 실제 정합 오차와 육안으로 판단되는 정합의 허용 오차를 사용자 평가를 통해 비교 분석하고, 3 차원 객체 모델링의 허용 오차 범위에 대해 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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