본 논문에서는 스마트폰에서 한 장의 깊이 영상을 이용하여 내용기반 3 차원 모델 검색 기법을 범용적으로 수행하기 위한 깊이 영상 전처리 기법을 제안한다. 우선 모바일 증강현실 플랫폼 중 하나인 Vuforia 를 이용하여 다수의 영상 취득과 동시에 스마트폰 카메라의 외부 인자들을 추정한다. 그 후 취득된 영상과 외부 인자들을 이용하여 Multi-View Stereo 기법을 통해 깊이 영상을 추정한다. 이렇게 추정된 깊이 영상은 3 차원 모델 검색 기법의 질의 깊이 영상으로 활용되어 3 차원 모델 검색 기법의 입력으로 활용할 수 있다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 전처리 기법으로 추정된 깊이 영상을 이용하였을 경우 3 차원 모델 검색의 범용성이 확장되고 3 차원 모델 검색이 올바르게 수행된 것을 확인하였다.
제안된 방법은 3차원 모델로부터 형상 기술자를 추출하고, 형상의 유사성을 비교하기 위해 특징 기술자를 이용한다. 대부분의 검색 방법들은 데이터베이스에서 개별적인 3차원 모델의 비교와 검색에 중점이 되어있지만, 본 유사성 검색 방법은 형상 유사성을 이용하여 3차원 물체의 부재 비교와 검색에 초점이 맞추었다. 물체의 부재 유사성 검색 방법은 3차원 모델들의 유사한 부분을 찾는 것과 유사한 부분을 포함하는 3차원 모델을 찾는 것으로 확장된다. 성능 평가를 위한 실험에서 유사한 3차원 석탑 모델의 부재를 효과적으로 검색하였다.
본 논문은 통계 기법인 판별 분석 함수를 이용하여 효율적으로 3차원 모델을 검색하는 시스템을 구현하였다. 제안한 방법은 판별분석 함수를 이용하여 색인으로 검색하는 기법으로, 색인의 생성은 Osada의 D2방법에 의해 추출된 128개의 특징벡터에 통계치(범위, 최소값, 평균, 표준편차, 왜도, 척도)를 변수로 판별분석 함수의 값을 색인 값으로 생성하였다. 쿼리 모델 검색 시 1차 검색으로 쿼리와 저장된 클래스(동종의 모델 그룹)의 색인을 비교하여 상위 2%이내(98% 이상)의 클래스를 추출하여 추출된 클래스에 속하는 모델만을 검색하였다. 이 방법은 검색시간을 단축시키는 효율적인 검색 기법임을 구현을 통해 알 수 있었다. 제안한 방법은 기존의 방법(Osada)보다 3차원 모델 검색 시간을 57%로 단축시켰으며, 쿼리 모델 검색 시 유사모델이 최초로 발견되는 정확도(pecision)가 0.362로 기존의 방법보다 44.8%의 효율이 있었음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 구면 좌표계 기반에서 3차원 모델을 검색하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 3차원 모델 위의 임의의 점들의 좌표(x, y, z)를 구하고, 이 좌표들을 구면좌표계의 좌표로 변환한다. 이 샘플들의 위도(zenith)의 분포를 3차원 모델의 특징으로 정의한다. 임의의 샘플 좌표를 구하기 위해 우리는 Osada가 제안한 방법을 사용하였고, 좌표축을 정규화하기 위하여 PCA 알고리즘을 사용하였다. 데이터는 프린스턴 대학의 벤치마크 데이터를 사용하였으며 Vranic이 제안한 depth buffer-based feature vector 알고리즘과 비교하였고, 본 논문에서 제안한 방법이 정확도에서 12.6% 더 정확하게 모델을 검색하였다.
터치기반 스마트 기기의 발달에 따라, 사용자가 펜/손가락을 이용하여 그린 스케치를 기반으로 다양한 멀티미디어 검색 기술은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스, 패턴인식, HCI 분야에서 많은 각광을 받고 있다. 하지만, 기존의 텍스트 정보를 기반으로 한 검색 시스템은 사용자가 원하는 멀티미디어 데이터를 정확히 검색하는데 한계가 있다. 따라서, 멀티미디어 자체가 가지고 있는 정보를 이용하여 검색할 수 있는 내용 기반 멀티미디어 검색에 관한 연구가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 Hybrid Edge Descriptor(HED)를 사용한 웹 환경에서의 사용자가 스케치로부터 3차원 모델을 검색할 수 있는 시스템을 제안한다. 3차원 모델로부터 다양한 방향으로 투영된 suggestive contour 영상 및 사용자가 그린 스케치 영상으로부터 전역/지역 히스토그램 분석을 이용한 HED 검색자를 통해 회전 및 이동에 강인한 3차원 모델 검색 시스템을 제안한다.
본 논문은 단일 3차원 모델과 모델의 클래스의 특징적인 시점을 추출하여 3차원 모델 검색 및 분류를 수행하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3차원 모델을 투영한 2차원 형상 중에 특징적인 형상을 추출하는데, 이때 고르게 샘플(sample)된 형상들을 최근 개발된 친근도 전파 (affinity propagation) 기법을 이용하여 군집화(clustering)한다. 친근도 전파는 데이터를 군집화하는 동시에 각 클러스터의 대표 값을 계산하므로, 군집화된 형상들로부터 대표 형상이 자연스럽게 지정된다. 제안하는 기법은 친근도 기법을 클래스별로 각 모델의 대표 형상 집합에 재차 적용하여 클래스의 대표 형상을 추출하고, 이를 기반으로 하여 3차원 모델의 분류도 가능하게 한다. 3차원 모델의 검색 뿐 아니라 분류를 가능하게 함으로써, 분류를 검색의 전처리 과정으로 하여 연관된 클래스의 모델 중에서만 검색을 수행할 수 있게 하여 단위가 큰 데이터베이스에서도 효율적인 검색을 가능하게 한다. [16]에 제안된 프린스턴 벤치마크 데이터베이스(Princeton benchmark database)을 이용한 실험을 통해 제안하는 검색 및 분류 기법의 유용함을 보인다.
본 논문은 엔지니어링 문서정보를 준구조화된 XML 문서로 변환하고 이를 3차원 교량 모델과 연계하는 방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 구조계산서의 세부 목차에 따른 문서구조를 추출하는 기법을 이용하여 3차원 교량모델을 구성하는 각 부재와 매핑되는 구조계산서 문서의 일부를 프로그램 상에서 자동으로 추출하기 위한 모듈을 개발하였다. 또한 3차원 교량모델의 정보를 운영하기 위해 IFC 기반의 교량정보모델을 개발하였다. 개발된 정보모델은 교량요소들의 논리적 구성체계를 공간적 요소, 물리적 요소 및 그룹 요소별로 표현할 수 있도록 지원한다. 이와 같이 개발된 기술을 이용하여 3차원 교량모델 뷰어에서 구조계산서의 정보를 검색하기 위한 시범 툴을 개발하였으며, 4개의 단위 교량으로 구성된 복합형식의 교량에 대한 3차원 모델을 구축하고 각 교량에 대한 구조계산서 또한 XML 문서로 변환하였다. 이와 같이 구축된 두 정보체계에서 사용자가 선택한 임의의 구성요소에 관한 세부 문서정보의 조회가 가능함을 보임으로써 제시된 방법의 적합성을 검증하였다.
멀티미디어 기술과 콘텐츠의 발달로 3차원 데이터의 사용 범위가 넓어지고, 이를 보다 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 시스템이 필요하다. 본 논문은 효율적인 3차원 모델의 형상 기반 검색을 하기위해 모델의 특징을 추출하는 단면 형상 영상 방법을 제안한다. 3차원 모델의 특징 기술자는 모델에 대한 위치, 회전, 크기에 불변해야 하므로 모델을 정규화 시키는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 주성분 분석 방법을 이용하여 정규화하였다. 제안한 알고리즘은 주성분 분석을 통해 각 축의 방향 성분을 찾고, 각 축에 직교하는 n 개의 평면을 생성한다. 이 평면은 각 축의 방향과 직교 성분을 갖으며 단면 형상 영상을 구하는데 사용된다. 단면 형상 영상은 3차원 모델과 각 평면이 교차해서 생기는 2차원 평면 영상이다. 제안한 3차원 모델의 특징 기술자는 단면 형상 영상의 중심점과 2차원 형상(shape)을 이루는 직선까지의 유클리디안 거리(distance)값들의 분포도이다. 검색 성능 평가는 MPEG-7에서 제시한 표준 평가 방법인 표준화된 수정 검색 순위의 평균(ANMRR)을 이용하였고 제안한 방법의 우수성을 실험 결과를 통해 입증하였다.
본 논문에서는 3차원 이미지의 내용기반 검색을 지원하는 XML 기반의 3차원 그래픽 데이터 베이스 시스템에 대해 기술한다. 현재 대부분의 그래픽 응용들은 2차원 이미지를 대상으로 하고 있으며 3차원 그래픽스 분야에서는 3차원 이미지의 표현에 대해서만 중점적으로 연구가 되고 있을 뿐 이미지가 포함하고 있는 의미 단위로서의 객체 모델링이나 이들 간의 공간 관계에 대한 처리는 아직 미흡한 실정이다. 본 논문의 모델에서 3차원 이미지는 공간관계를 가지고 있는 3차원 그래픽 객체의 조합으로 표현된다. 복잡한 3차원 객체는 기존의 그래픽 시스템에서 사용하는 선과 면 대신에 기본적인 객체들을 이용하여 모델링된다. 이렇게 구성된 3차원 그래픽 이미지들은 객체 모양이나 객체간의 공간관계를 이용한 내용기반 검색의 대상이 된다. 3차원 그래픽 이미지들은 XML 문서 형태로 표현되며, 이를 위한 3DGML DTD를 정의하였다. 끝으로 웹 기반으로 구현된 프로토타입 시스템에서의 질의 예를 보인다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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