본 논문은 윤곽선만을 추출하여 캐리커처를 생성하던 기존의 시스템과 달리 음영을 윤곽선과 합성하여 캐리커처를 생성하는 캐리커처 생성 시스템을 제안한다. 이 방식을 사용할 경우 얼굴의 텍스추어 정보까지 생성시 고려하기 때문에 좀 더 실사형에 근접한 캐리커처를 생성할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 벡터를 기만으로 하기 때문에 사이즈에 제한 없이 자유로운 변형이 가능할 뿐만 아니라 2D 캐릭터에 자유로운 표정을 적용하는 데에도 쉽게 적용이 가능하다. 또, 벡터의 특징으로 인해 모바일 상에서도 적은 용량으로 이용 가능하다. 본 논문은 벡터 형태의 캐리커처를 생성하는 방법과 음영을 제작 및 합성하는 방법을 함께 제시한다.
본 논문에서는 효율적인 얼굴 애니메이션을 구축하기 위하여 동적인 근육 모델을 기반으로 한 3차원 얼굴 모델링 기법을 제안하였다. 동적인 근육 모델을 기반으로 얼굴 근육을 256개의 점과 이 점들을 연결한 faceline으로 구성한 wireframe을 구축하고, wireframe을 이용한 표준 모델을 구성한 후 정면과 측면의 두장의 2D 영상을 사용하여 텍스처 매핑을 실시하여 3차원 개인 얼굴 모델을 생성하였다. 정확한 매핑을 위하여 특징점들의 정면과 측면 부분을 이용했는데, 정면 이미지와 정면 특징점들의 2차원 좌표를 이용하여 텍스터 좌표를 가진 얼굴을 만든 다음, 측면 이미지와 측면 특징점들의 2차원 좌표를 이용하여 텍스터 좌표를 가진 얼굴을 구축하였다.
최근 스마트 시티, 디지털 트윈 등에 실제 3차원 좌표를 취득할 수 있는 이점에 따라 포인트 클라우드를 이용한 모델 생성에 관한 연구가 늘어나고 있으며, 건물 형상 및 텍스처의 수정이 용이한 솔리드 모델에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 다섯단계로 구성된다. 첫 단계에서는 포인트 클라우드의 평면성 분석을 통해 지면을 제거하였다. 두 번째 단계에서는 지면이 제거된 포인트 클라우드에서 건물 영역을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 건물의 세부 구조물 영역을 추출하였다. 네 번째 단계에서는 추출된 영역에 3차원 좌표정보가 부여된 3차원 건물 모델의 형상을 생성하였다. 마지막 단계에서는 건물 모델 형상에 텍스처를 부여하여 3차원 건물 솔리드 모델을 생성하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 소프트웨어를 이용해 무인항공기 영상으로부터 포인트 클라우드를 추출하여 실험하였다. 그 결과, 포인트 클라우드 내에 존재하는 일정 높이 이상의 모든 건물에 대하여 포인트 클라우드 대비 위치오차 1 m 내외의 3차원 건물 형상을 생성하고, 원본 영상 해상도 대비 2배 이내의 해상도를 갖는 텍스처링이 수행된 3차원 모델이 생성되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 퍼지 시스템을 이용하여 칼라 패턴으로부터 인간의 강성을 예측하는 텍스타일 인덱싱 시스템을 제안한다. 텍스타일 인덱싱이란 입력받은 직물 영상을 섬유의 영상을 강성 특징으로 색인화 하는 것이다. 제안된 시스템은 입력 영상에 대해 warm-cold, strong-weak, heavy-light특징이 어느 정도 있는지 조사한다. 제안된 시스템은 크게 특징추출 부분과 감성 분류로 구성한다. 특징 추출은 입력 영상에서 컬러 점보와 텍스처 정보를 추출하고, 감성 분류는 특징 추출 부분으로부터 얻어진 정보들을 분석하여 영상 내 포함된 강성을 찾아낸다. 이때 분류를 위해서 본 논문에서는 퍼지 시스템을 사용한다. 퍼지 룰은 80개의 영상에 대하여 70명의 설문조사를 기반으로 하여 경험적으로 얻어졌다. 제안된 시스템은 80개의 영상에 대하여 테스트 해본 결과는 제안된 시스템의 효율성을 보여주었다.
본 논문에서는 DCT 변환과 퍼지추론을 이용하여 영상을 분석하는 방법을 제안 한 바, 병해충 과실 등의 특성을 분석 할 수 있는 퍼지추론 알고리즘과 변환계수에 시각특성파라미터를 접목하는 방법에 중점을 두었다. 전처리 과정에서 이산코사인 변환계수로부터 엔트로피와 텍스처 등의 시각특징 파라미터들을 구하였고, 이 변수들을 이용하여 퍼지 추론의 입력 변수를 생성 하였다. 맘다니 연산자와 ${\alpha}$-cut 함수를 적용하여 영상 분석을 실험한 결과, 제안한 방법의 응용가능성을 입증하였다.
기울기 값과 방향성의 특징 값을 이용하는 HOG와 선형SVM을 분류기로 사용하는 사람검출 기법은 슬라이딩 윈도우 기반 사람검출에 성공적으로 적용되었다. 또한 텍스처 구별에 강인한 특징을 가지고 있는 LBP를 HOG와 함께 특징 서술자로 적용하는 방법은 서로의 단점을 상호 보안하여 향상된 성능을 보인다. 본 논문에서는 기존 HOG제곱근 Gamma 보정을 다양한 Gamma 보정 값으로 대체하고 성능을 분석한다.
렌더링은 컴퓨터 그래픽스 장면의 3차원 description(기하 모델, 동작, 카메라, 텍스처, 조명 정보 등)을 2차원 영상으로 생성하면서 사실감을 부여하는 그래픽스 파이프라인의 최종 과정을 말하며, 사람이 직접 그린듯한 느낌의 영상을 표현하는 비사실적 렌더링 기술(non-photorealistic rendering)과 실사 수준의 영상을 표현하는 사실적 렌더링 기술(photorealistic rendering)로 나눌 수 있다. 비사실적 렌더링 기술은 영상의 주요 특징을 잘 표현하여 의미와 느낌을 효과적으로 전달하는 데 목표가 있으며 기술적인 일러스트레이션이나 의료분야 등에 많이 활용되고 있다. 사실적 렌더링 기술 분야는 컴퓨터 그래픽스의 역사와 함께 발전해 오면서 전반적으로 기술의 성숙도가 높은 분야이지만, 사실적인 장면 표현을 위해서는 3차원 질감 표현과 전역조명 처리를 필요로 하여 막대한 처리 시간이 소요되고 있으며, 사용자들의 새로운 요구에 대응하는 기술의 발전이 지속적으로 요구되어 최근에도 활발한 연구가 계속 진행되고 있다. 본 고에서는 사실적 렌더링 분야의 핵심 기술들의 현황과 발전 전망에 대해 살펴보기로 한다.
광학적 특성 중 광 포집 (Light trapping)을 향상시키기 위해 표면의 거칠기 및 형태를 변화시킬 수 있는 방법으로 유리 텍스쳐 방법을 적용시키는 연구가 최근에 많이 진행되고 있다. 본 연구에서 광 포집 및 전류밀도 향상을 위해 페로브스카이트 태양전지의 상부전극에 적용 하였다. 본 연구에서 FTO 기판 후면의 유리 부분을 희석된 HF 용액을 사용하여 습식화학공정을 진행 하였다. 이때 텍스쳐 시간을 조절하여 실험을 진행하였으며, 박막의 광 산란 및 포집 특성을 조절 하였습니다. 텍스쳐된 유리기판을 페로브스카이트 태양전지에 적용 하였을 때, 광 산란 및 포집 효과로 인하여 전류밀도와 효율이 증가됨을 확인하였다. 이러한 유리 텍스처 처리는 다양한 태양전지 구조에 이용될 수 있다.
본 논문에서는 MPEG-4 의 형상 정보 부호화에 사용되는 움직임 추정부의 고속 알고리즘을 제안한다. 형상정보 부호기에서 사용되는 움직임 추정부는 기존의 텍스처 기반의 움직임 추정부와는 다른 특성을 가지는데 형상 정보 추정기에서 사용되는 움직임 추정부는 CAE(Context-based Arithmetic Encoding)에서 사용될 컨텍스트를 만들기 위해 수행된다는 점과 움직임 벡터의 공간적 상관성, 그리고 형상정보가 이진성을 가진다는 점이 그것이다. 이러한 세가지 특성을 사용한 제안된 알고리즘은 움직임 추정부의 수행 속도를 비약적으로 향상시킨다. 실험 결과에 의하면 계산량은 최악의 경우에도 10% 이하로 떨어지는 것을 볼 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안한 알고리즘은 실시간 소프트웨어의 구현에 적합한 알고리즘이라고 할 수 있다.
To improve the reality of motion simulator, the method of data-driven motion generation has been introduced to simply record and replay the motion of real vehicles. We can achieve high quality of reality from real samples, but it has no interactions between users and simulations. However, in character animation, user controllable motions are generated by the database made up of motion capture signals and appropriate control algorithms. In this study, as a tool for the interactive data-driven driving simulator, we proposed a new motion generation method. We sample the motion data from a real vehicle, transform the data into the appropriate data structure(motion block), and store a series of them into a database. While simulation, our system searches and synthesizes optimal motion blocks from database and generates motion stream reflecting current simulation conditions and parameterized user demands. We demonstrate the value of the proposed method through experiments with the integrated motion platform system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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