Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.20
no.3
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pp.81-86
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2015
We fabricated a 3D knee joint model through the imaging processing. The 3D shape information is different depends on specific conditions when the shape of real knee joint is extracted from CT/MRI sliced images. The two types of joint models were fabricated by using 3D printer in order to analysis of joint movement by slight difference of 3D shape information. The compressive force experiments were performed by using knee joint model. As the results, the compressive forces were changed with respect to the difference of geometry. Consequently, feasibility test should be performed before developing biomimetic bioreactor.
In this paper, a new algorithm is proposed for three-dimensional (3D) shape recognition using local features of model views and its sparse representation. The algorithm starts with the normalization of 3D models and the extraction of 2D views from uniformly distributed viewpoints. Consequently, the 2D views are stacked over each other to from view cubes. The algorithm employs the descriptors of 3D local features in the view cubes after applying Gabor filters in various directions as the initial features for 3D shape recognition. In the training stage, we store some 3D local features to build the prototype dictionary of local features. To extract an intermediate feature vector, we measure the similarity between the local descriptors of a shape model and the local features of the prototype dictionary. We represent the intermediate feature vectors of 3D models in the sparse domain to obtain the final descriptors of the models. Finally, support vector machine classifiers are used to recognize the 3D models. Experimental results using the Princeton Shape Benchmark database showed the average recognition rate of 89.7% using 20 views. We compared the proposed approach with state-of-the-art approaches and the results showed the effectiveness of the proposed algorithm.
In order to present a space in details, it is indispensable to acquire 3D shape and texture simultaneously from the same platform. 3D shape is acquired by Laser Scanner as point cloud data, and texture is acquired by CCD sensor. Positioning data is acquired by IMU (Inertial Measurement Unit). All the sensors and equipments are assembled on a hand-trolley. In this research, a method of integrating the 3D shape and texture for automated construction of Digital Surface Model is developed. This Digital Surface Model is applied for efficient feature extraction. More detailed extraction is possible , because 3D Digital Surface Model has both 3D shape and texture information.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.19
no.2
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pp.73-78
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2021
As interest in beauty has increased, various studies have been conducted, and related companies have considered the anthropometric data handled between humans and interfaces as an important factor. However, owing to the nature of 3D human body scanners used to extract anthropometric data, it is difficult to accurately analyze a user's body shape until a service is provided because the user only scans and extracts data. To solve this problem, the body shape of several users was analyzed, and the collected anthropometric data were obtained using a 3D human body scanner. After processing the extracted data and the anthropometric data, a custom deep learning model was designed, the designed model was learned, and the user's body shape information was predicted to provide a service suitable for the body shape. Through this approach, it is expected that the user's body shape information can be predicted using a 3D human body scanner, based upon which a beauty service can be provide.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.17
no.2
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pp.91-99
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2009
In the field of geospatial information, 3D shape information has been considered as a frame data for GIS. Many kind of physical shape information is, especially, required for the works related with space, such as planning, maintenance, management, etc. Conventional photogrammetry was implemented under the conditions with expensive metric cameras and analytical plotters operated by experts. Nowadays, however, the metric cameras and analytical plotters are replaced by low price non-metric digital cameras and personal computers by virtue of the progress in digital photogrammetry. This study aims to investigate the technology to easily and promptly produce 3D shape information required in geospatial information system using close-range photogrammetry with non-metric digital cameras. As the results of this study, 3D shape of an experimental object was made out with a common compact digital camera and only a known length of a line component in the object and the accuracy of the dimension of 3D shape was analyzed to be less than one pixel.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.3
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pp.33-41
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2007
Owing to the development of multimedia and communication technologies, multimedia data become a common feature of the information systems and are on the increase. This has led to the need of 3D shape retrieval systems that, given a query object, retrieve similar 3D objects. Therefore, shape descriptor required to describe a 3D object effectively and efficiently. In this paper, a new descriptor for 3D model retrieval based on shape information is proposed. The proposed descriptor utilizes the curvedness together with the shape index that provides local geometry information. The existing 3D Shape Spectrum Descriptor (3D SSD), which is defined as the histogram of shape index values, represents the characteristics of local shapes of the 3D surface. However, it does not properly represent the local shape characteristics, because many points with different curvedness may have the same shape index value. Therefore, we add a new feature that represents the degree of curvedness, thereby improving the discriminating power of the shape descriptor. We evaluate the performance of the proposed method, compared with the previous method. The experimental results have shown that the performance of retrieval has been improved by 23.6%.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.2
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pp.281-288
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2016
The natural moving objects are the most non-rigid shapes with randomly time-varying deformation, and its types also very diverse. Methods of non-rigid shape reconstruction have widely applied in field of movie or game industry in recent years. However, a realistic approach requires moving object to stick many beacon sets. To resolve this drawback, non-rigid shape reconstruction researches from input video without beacon sets are investigated in multimedia application fields. In this regard, our paper propose novel CPSRF(Chained Partial Stereo Rigid Factorization) algorithm that can reconstruct a non-rigid 3D shape. Our method is focused on the real-time reconstruction of non-rigid 3D shape and motion from stereo 2D video sequences per frame. And we do not constrain that the deformation of the time-varying non-rigid shape is limited by a Gaussian distribution. The experimental results show that the 3D reconstruction performance of the proposed CPSRF method is superior to that of the previous method which does not consider the random deformation of shape.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.6
no.4
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pp.104-109
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2001
In this paper, we designed a 3D shape measuring system with high speed and high measurement resolution using line-shaped sine stripes of a LCD projector We proposed an effective method to improve measurement efficiency for a 3D shape measuring system by finding the deficient shape information areas and recovering the shape information efficiently. We experimentally confirmed the improvement of measurement efficiency. Deficient shape information areas can be inevitably existed in a acquired image caused by the camera view angle and surface shapes of an object. The measurement efficiency is turned out to be improved by extracting these shadow areas and recovering the shape information efficiently using both a variable rated normalization and a variable sized phase recovering windows.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.16
no.5
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pp.134-140
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2017
Shape-from-shading (SFS) or stereo vision algorithms can be utilized to measure the shape of an object with imaging techniques for effective sensing in non-contact measurements. SFS algorithms could reconstruct the 3D information from a 2D image data, offering relatively comprehensive information. Meanwhile, a stereo vision algorithm needs several feature points or lines to extract 3D information from two 2D images. However, to measure the size of an object with a freeform surface, the two algorithms need some additional information, such as boundary conditions and grids, respectively. In this study, a stereo vision scheme using the depth information obtained by shape-from-shading as patterns was proposed to measure the size of an object with a freeform surface. The feasibility of the scheme was proved with an experiment where the images of an object were acquired by a CCD camera at two positions, then processed by SFS, and finally by stereo matching. The experimental results revealed that the proposed scheme could recognize the size and shape of freeform surface fairly well.
A web-based information management system to share engineering data of truss bridge is developed through construction of standardized database of truss bridge. 3D shape information is stored in database according to AP 203 of STEP, and 3D visualization on the web is implemented by using the web 3D technology that helps users to understand geometrical shape of structures, directly. AP209 is used to store structural analysis information such as finite elements, material properties, and analysis result into relational database. Based on the developed database, a prototype of integrated information management system for truss bridge is developed, and it provides additional information such as specifications and inspection information related with shape object to end users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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