• 제목/요약/키워드: 3차원 메쉬 모델

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3차원 실사 객체의 대화형 변형을 위한 애니메이션 방법 (A method of Animations for Interactive Deformation of 3D Real Objects)

  • 박정식;박종일
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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    • pp.88-89
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    • 2014
  • 본 논문에서는 미리 모델링된 실객체에 대한 3차원 모델을 변형하면서 애니메이션을 정의하고, 실사 객체를 추적하면서 카메라 뷰 상의 실사 객체에 애니메이션을 적용하는 방법을 제안한다. 애니메이션 정의는 라플라시안 기반 메쉬 변형 방법으로 3차원 모델을 변형시키며 키프레임을 지정함으로써 이루어진다. 정의된 애니메이션은 실제 환경에서 추적된 실사 객체의 영상으로부터 모델에 텍스처를 입힌 뒤, 카메라 포즈를 이용하여 객체 위치에 객체 모델을 렌더링할 때 적용된다. 제안된 방법을 통해 사용자가 원하는 대로 실제 환경에 대한 카메라 뷰 상에서 실사 객체가 변형되는 모습을 용이하게 보여줄 수 있다.

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증강현실 시각화를 위해 K-최근접 이웃을 사용한 BIM 메쉬 경량화 알고리즘 (BIM Mesh Optimization Algorithm Using K-Nearest Neighbors for Augmented Reality Visualization)

  • 빠 빠 윈 아웅;이동환;박주영;조민건;박승희
    • 대한토목학회논문집
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    • 제42권2호
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    • pp.249-256
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    • 2022
  • 최근 BIM (Building Information Modeling)과 AR (Augmented Reality)을 결합한 실시간 시각화 기술이 건설관리 의사 결정 및 처리 효율성을 높이는 데 도움이 된다는 것을 보여주기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 대용량 BIM 데이터는 AR에 적용할 경우 데이터 전송 문제, 이미지 단절, 영상 끊김 등과 같은 다양한 문제가 발생함으로 3차원(3D) 모델의 메쉬 최적화를 통해 시각화의 효율성을 향상시켜야 한다. 대부분의 기존 메쉬 경량화 방법은 복잡하고 경계가 많은 3D 모델의 메쉬를 적절하게 처리할 수 없다. 이에 본 연구에서는 고성능 AR 시각화를 위해 BIM 데이터를 재구성하기 위한 k-최근접이웃(KNN) 분류 프레임워크 기반 메쉬 경량화 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 선정된 BIM 모델을 삼각형 중심 개념 기반의 Unity C# 코드로 경량화하였고 모델의 데이터 세트를 활용하여 정점 사이의 거리를 정의할 수 있는 KNN로 분류되었다. 그 결과 전체 모델과 각 구조의 경량화 메쉬 점 및 삼각형 개수가 각각 약 56 % 및 약 42 % 감소됨을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 원본 모델과 비교했을 때 경량화한 모델은 시각적인 요소 및 정보 손실이 없었고, 따라서, AR 기기 활용 시 고성능 시각화를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

실사 영상을 사용한 3차원 아바타 얼굴 텍스쳐 생성 (Generating Face Textures for 3D Avatars from Photos)

  • 김동희;윤종현;박종승
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제8권1호
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    • pp.49-58
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    • 2008
  • 본 논문에서는 실사 영상을 사용하여 3차원 아바타의 얼굴 텍스쳐를 생성하는 기법을 제시한다. 먼저 UVW 맵을 기준으로 실사영상에서의 해당 영역을 수동으로 지정한다. 그 다음 지정된 영상 영역들을 사용하여 UVW 맵에 해당하는 텍스쳐 영상을 생성한다. 제안된 텍스쳐 생성 기법은 포토샵 등을 사용한 기존의 방법에 비해서 수작업 시간을 단축할 수 있으며 실사 영상의 사실감을 높여준다. 기존의 텍스쳐 생성 절차들은 3차원 모델의 메쉬 구조에 영향을 주었으나, 제안된 방법은 3차원 모델의 메쉬 구조를 수정하지 않고도 원하는 형태의 텍스쳐를 생성할 수 있는 장점이 있다. 실제 사람의 모습을 여러 각도에서 촬영하여 얻은 영상을 사용하여 주어진 UVW 맵에 적합한 얼굴 텍스쳐를 생성하였다. 생성된 텍스쳐를 사용하여 3차원 아바타를 렌더링한 결과 아바타 얼굴의 사실감이 증가되었음을 알 수 있었다.

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해부학 기반의 3차원 얼굴 모델링을 이용한 얼굴 표정 애니메이션 (facial Expression Animation Using 3D Face Modelling of Anatomy Base)

  • 김형균;오무송
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제7권2호
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    • pp.328-333
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    • 2003
  • 본 논문에서는 얼굴의 표정 변화에 영향을 주는 해부학에 기반한 18개의 근육군쌍을 바탕으로 하여 얼굴 표정 애니메이션을 위한 근육의 움직임을 조합할 수 있도록 하였다. 개인의 이미지에 맞춰 메쉬를 변형하여 표준 모델을 만든 다음, 사실감을 높이기 위해 개인 얼굴의 정면과 측면 2장의 이미지를 이용하여 메쉬에 매핑하였다. 얼굴의 표정 생성을 애니메이션 할 수 있는 원동력이 되는 근육 모델은 Waters의 근육모델을 수정하여 사용하였다. 이러한 방법을 사용하여 텍스처가 입혀진 변형된 얼굴을 생성하였다. 또한, Ekman이 제안한 6가지 얼굴 표정을 애니메이션 하였다.

포즈 인식에서 효율적 특징 추출을 위한 3차원 데이터의 차원 축소 (3D Data Dimension Reduction for Efficient Feature Extraction in Posture Recognition)

  • 경동욱;이윤리;정기철
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제15B권5호
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    • pp.435-448
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    • 2008
  • 사용자 포즈의 3차원 데이터 생성을 통한 3차원 포즈 인식은 2차원 포즈 인식의 문제점을 해결하기 위해서 많이 연구되고 있지만, 3차원 표면 데이터의 방대한 양으로 포즈 인식에서 중요한 특징 추출(feature extraction)이 어렵고 수행 시간이 많이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 3차원 포즈 인식의 두 가지 문제점인 특징 추출의 어려움과 느린 처리속도를 개선하기 위해서 3차원 형상복원 기술로 모델의 3차원 표면 점들로 구성된 데이터를 2차원 데이터로 변환하는 차원 축소(dimension reduction) 방법을 제안한다. 실린더형 외곽점을 이용한 메쉬없는 매개변수화(meshless parameterization) 방법은 방대한 데이터인 3차원 포즈 데이터를 2차원 데이터로 변환하여 특징 추출과 매칭과정의 연산 속도를 향상 시키며, 특징 추출의 효율성 검증을 위해 간단한 환경에서 실험이 가능한 손 포즈 인식 및 인간 포즈 인식에 적용하였다.

정면 얼굴 영상의 회전 포즈 변형을 위한 메쉬워프 알고리즘의 개선 (The Improvement of Meshwarp Algorithm for Rotational Pose Transformation of a Front Facial Image)

  • 김영원;판데흥;오승택;전병환
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.425-428
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    • 2002
  • 본 논문에서는 한 장의 정면 얼굴 영상만으로 회전 변형을 수행할 수 있는 새로운 영상기반렌더링(Image Based Rendering, IBR) 기법을 제안한다. 3차원 기하학적 모델을 대신하면서 수평 회전 변형을 연출하기 위해, 특정 인물의 정면, 좌우 반측면, 좌우 측면의 얼굴 영상에 대한 표준 메쉬 집합을 작성한다. 변형하고자 하는 임의의 인물에 대해서는 정면 영상에 대한 메쉬만을 작성하고, 나머지 측면 참조 메쉬들은 표준 메쉬 집합에 의해 자동으로 생성된다. 입체적인 회전 효과를 연출하기 위해, 회전 변형시 발생할 수 있는 제어점들간의 중첩 및 역전을 허용하도록 기존의 두 단계 메쉬워프 알고리즘을 개선한 역전가능 메쉬워프 알고리즘(invertible meshwarp algorithm)을 제안한다. 이 알고리즘을 이용하여 다양한 남녀노소의 정면 얼굴 영상에 대해 회전에 따른 포즈 변형을 수행하여 비교적 자연스러운 포즈 변형 결과를 얻었다.

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공간 계층 분해를 이용한 효율적인 3 차원 메쉬 시퀀스 압축 (Efficient 3D Mesh Sequence Compression Using a Spatial Layer Decomposition)

  • 안재균;김창수
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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    • pp.14-15
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    • 2013
  • 본 논문에서는 공간 계층 분해를 이용한 3 차원 메쉬 시퀀스 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우선 각 점에 대한 시간적 궤적을 공분산 행렬로 표현하고, PCA(Principal component analysis)를 적용하여 시간 궤적에 대한 고유 벡터와 PCA 계수를 획득한다. 공간적인 예측을 통해 PCA 계수에 대한 벡터 차를 추출하고, 벡터 차와 그것에 대한 고유 벡터를 전송한다. 제안하는 방법은 PCA 계수 예측의 성능을 높이기 위해 점진적 압축에서 사용하는 공간 계층 분해 기법을 적용하여, 계수 예측에 효과적인 이웃 점을 지정하도록 한다. 또한, 이웃 점 개수를 사용자가 임의로 지정할 수 있도록 하여, 성능과 복잡도간의 트레이드 오프를 제어할 수 있도록 한다. 다양한 모델에 대한 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 성능을 확인한다.

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다중 감각 인터랙션을 이용한 감성적 3차원 얼굴 메이크업 시뮬레이션 (An Affective 3D Facial Makeup Simulation Using a Multi-sensory Interaction)

  • 김정식;김현중;최수미
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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    • pp.500-506
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    • 2007
  • 얼굴에 대한 시각적 인지는 오랫동안 인간에게 중요한 문제로 인식되어 왔다. 수 세기 동안 이루어져 왔던 미용 화장과 성형, 치아 교정 등의 다양한 연구는 사람의 얼굴을 감성적 측면에서 어떻게 하면 아름답게 만들 수 있는 가에 초점을 두었다. 본 논문에서는 휴먼 입출력 인터페이스로서 햅틱 장치와 스테레오 디스플레이를 혼합한 다중 감각 인터랙션 기반의 감성적인 3차원 얼굴 메이크업 시뮬레이션 프레임워크를 개발한다. 본 연구는 3차원 스캐너 장비로부터 사용자의 얼굴 모델을 추출하고, 그 데이터를 이용하여 자연스럽고 직관적인 얼굴 메이크업 시뮬레이션을 수행하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 surface elements 표현 기반의 3차원 얼굴 필터링 방법과 얼굴 메이크업을 지원하는 페인팅 방법을 개발한다. 우선 사용자의 얼굴 모델을 3차원 스캐너로 획득한 후, 전처리 얼굴 필터링을 수행하여 조명, 그리고 사용자 얼굴 피부 상태에 기인하는 에러 및 속성들을 보정하고 피부 톤을 사용자가 선호하는 색으로 변경한다. 최종적으로 사용자는 햅틱 및 스테레오 디스플레이 장치를 이용하여 두 개의 레이어로 구성된 페인팅 표면 모델에 메이크업을 수행한다. 본 연구에서 적용한 surface elements 표현 기반의 그래픽 렌더링은 일반적인 메쉬 기반 페인팅의 문제점인 텍스쳐 왜곡 현상을 완화하고, 3차원 스캐너 장치에 기인하는 표면 에러를 보정한다. 그리고 전처리 얼굴 필터링과 메이크업 페인팅 방법은 사용자 중심의 감성적인 3차원 얼굴을 재구성하도록 한다. 결과적으로 본 연구에서 개발한 이러한 기술들이 다중 감각 인터페이스 기반의 메이크업 시뮬레이터의 기본 프레임워크가 되어, 차후 메이크업이나 코디네이션 분야 등의 디지털 콘텐츠 산업에서 활용될 수 있음을 확인하였다.

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적응형 정점 군집화를 이용한 메쉬 분할 (A Mesh Partitioning Using Adaptive Vertex Clustering)

  • 김대영;김종원;이혜영
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제15권3호
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    • pp.19-26
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    • 2009
  • 본 논문에서는 분할 축과 평면의 위치를 동적으로 결정하는 적응형 KD 트리 구조를 이용한 정점 군집화(Adaptive Vertex Clustering) 알고리즘과 이를 이용한 새로운 메쉬 분할 방법을 소개하고자 한다. 정점 군집화는 주로 한 개의 거대한 3차원 메쉬를 여러 개의 파티션(Partition)으로 분할하여 효율적으로 처리하고자 할 때 사용되는 기법으로, 옥트리 구조를 이용한 공간 분할 기법과 K-평균 군집화(K-Means Clustering) 방법 등이 있다. 그러나 옥트리 방식은 공간 분할 축과 이에 따른 분할된 공간의 크기가 고정되어 있어서 파티션 메쉬 면의 정렬 상태가 고르지 못하고 포함된 정점의 개수가 균등하지 못한 단점이 있다. 또한, K-평균군집화는 균등한 파티션을 얻을 수 있는 반면 반복처리와 최적화를 위해 많은 시간이 소요된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적응형 정점 군집화를 통해 빠른 시간에 균등한 메쉬 분할을 생성하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 적응형 KD 트리는 메쉬가 포함된 경계상자(Bounding Box) 공간을 정점의 개수와 분할 축의 크기를 기준으로 계층적으로 분할한다. 그 결과 각 파티션 메쉬는 컴팩트성(compactness)의 특성을 유지하며 균등한 수의 정점을 포함하게 되어 각 파티션의 균등한 처리시간 및 메모리 소요량 등의 장점을 살려 향후 메쉬 간소화 및 압축 등의 다양한 메쉬 처리에 활용될 수 있기를 기대한다. 본 방법을 적용한 3차원 모델의 실험 통계와 분할된 파티션 메쉬의 시각적인 결과도 함께 제시하였다.

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드론 촬영 영상을 활용한 3D 라이브러리 플랫폼 구축 및 강화지석묘에의 적용 (3D Library Platform Construction using Drone Images and its Application to Kangwha Dolmen)

  • 김경호;김민정;이정진
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권48호
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    • pp.199-215
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    • 2017
  • 최근 군사적 목적으로 제작된 드론의 활용이 일반적인 용도로 그 사용처가 확대되고 있다. 콘텐츠 제작에 있어 드론이 활발하게 사용되고 있는데 특히 영상 촬영 분야에서 가장 눈에 띄게 나타나고 있다. 본 논문에서는 드론에서 촬영된 2차원 영상 데이터를 이용하여 포인트 클라우드 및 3차원 모델을 생성하고 메쉬 데이터를 3차원 라이브러리로 모듈화한 플랫폼을 개발한다. 이를 위하여 먼저 드론을 이용하여 2차원 영상 데이터를 취득하고, 취득된 2차원 영상 데이터를 기반으로 하여 포인트 클라우드를 생성하고, 추출된 포인트 클라우드를 3차원 메쉬 데이터로 변환한 후 변환되어진 3차원 데이터를 다양한 분야에 활용될 수 있도록 서비스 라이브러리 플랫폼을 개발한다. 본 논문에서 개발된 플랫폼은 촬영된 데이터를 3차원 데이터로 변환하여 영화, 드라마, 다큐멘터리 등의 제작 시에 특수 영상을 위한 실제 세트 제작 비용 절감 및 시간을 단축 할 수 있고, 실감 미디어 및 특수 영상, 전시 영상 분야의 디지털 콘텐츠 제작 전문 인력 창출에 기여 할 수 있다.