본 논문에서는 영상기반 모델링에서 3차원의 기하학적 제약을 이용한 모델링을 다루고 있다. 기존에 이러한 연구가 많이 진행되어져 왔으나, 여기에서는 새로운 방법에 의한 모델링을 시도하였다. 이러한 접근방법은 이해하기가 쉽고, 편리하며, 간단한 모델링에 적용이 용이하다. 또한, 영상평면 정보와 3차원의 정보를 가지고 있기 때문에 기존의 3차원 복원 이론과 혼합하여 적용할 수 있다. 영상기반 모델링(IBM, Image Based Modeling)의 핵심은 2차원 영상에서 사라진 깊이 정보를 어떻게 찾는가에 있다. 기존에는 3차원 복원을 위하여 투영된 영상평면의 점을 이용하거나, 이미지 상에서의 소실점을 찾거나, 2차원의 벡터와 3차원의 공간 좌표의 특정한 평면에 놓여있는 벡터와의 관계를 이용하여 깊이 정보를 복원하였다. 이러한 접근 방법은 사용자가 선택한 2차원 좌표로부터 3차원 좌표를 구하는 것이다. 본 논문에서는 기존의 방법과 다르게 3차원 원시 기하모델의 제약을 이용하여 사용자가 3차원 원시 기하모델을 2차원 영상에 투영하고, 그 정보를 이용하여 영상의 3차원 정보를 찾아 나가는 방법을 소개한다. 또한, 선형적인 최적화 기능을 넣어 관사 모델을 구하였다.
본 논문은 적외선영상(infrared image)에서 배경모델링 기반의 실시간 객체 탐지 기법과 고속 PPC(PowerPC) & FPGA(Field Programmable Gate Array) 기반 개방형 구조의 하드웨어 설계 방법을 제안한다. 개방형 구조는 하드웨어 및 소프트웨어의 이식이 용이하고, 확장, 호환성, 관리 및 유지보수 등이 편리한 장점이 있다. 제안된 배경모델링 방법을 개방형 구조에 탑재하기 위하여 입력영상에서 검색영역 템플릿을 성긴 블록으로 구성하여 탐색영역의 크기를 줄인다. 또한, 이전 프레임과 현재 프레임에서 영상의 흔들림이 발생했을 때 보정하기 위해 전역움직임 보상방법을 적용한다. 배경과 객체를 분리는 픽셀 밝기의 시간 분석을 통해 적응적 값을 적용한다. 분리된 객체주변에 발생하는 클러터 제거 방법은 중앙값 필터를 적용한다. 설계된 임베디드 시스템에서 배경모델링, 객체탐지, 중앙값 필터, 라벨링, 합병 등의 방법은 PPC에서 구현하였다. 실험결과 제안된 임베디드 시스템에서 전역 움직임 보정과 배경예측을 통해 실시간으로 객체가 탐지될 수 있음을 보였다.
Image-based rendering is an approach to generate realistic images in real-time without modeling explicit 3D geometry, Especially, TIP(Tour Into the Picture) is preferred for its simplicity in constructing 3D background scene. However, TP has a limitation that a viewpoint cannot go far from the origin of the TIP for the lack of geometrical information. in this paper, we propose a method to interpolating the TIP images to generate smooth and realistic navigation. We construct multiple TIP models in a wide area of the virtual environment. Then we interpolate foreground objects and background object respectively to generate smooth navigation results.
In this paper, the wavelet transform based lossless image compression algorithm is proposed. The proposed algorithm transforms the input image using 9/7 ICFB and S+P filter, and eliminates the spacious correlation of the subband coefficients, applying the context modeling predictive technique based on the multi-resolution structure and the feedback of the prediction error. The prediction context exploits the subordination and direction property of the different level subband in the vertical, horizontal, and diagonal subband coefficients. The simulation result of the high frequency images such as PEPPERS, BOAT, and AIRPLANE shows that the proposed algorithm efficiently predicts the edge area of each multi-resolution subband.
For performing Intelligent Transport System, I will implement the vehicle recognition system used image as well as Real time transmission module with TCP/IP. Generally, there are two kinds for vehicle recognition technology. Between two methods, the image-based method has a high dependency on environmental condition. Therefore, in this thesis I will propose vehicle recognition algorithm based on image using improved Gradient Method. Also I propose server-client modeling with TCP/IP, for the purpose of real time transmission of processed data and images. So I made the vehicle recognition and real time transmission system with TCP/IP for verification of proposed algorithm.
The new model proposed in this paper is the hidden Markov mesh model or the 2D HMM with the causality of top-down and left-right direction. With the addition of the causality constraint, two algorithms for the evaluation of a model and the maximum likelihood estimation of model parameters have been developed theoretically which are based on the forward-backward algorithm. It is a more natural extension of the 1D HMM than other 2D models. The proposed method will provide a useful way of modeling highly variable image patterns such as offline cursive characters.
This paper suggests the condensed two-stage retrieval method for fast image retrieval in the content-based image retrieval system, and proves the validity of the performance. The condensed two-stage retrieval method reduces the overall response time remarkably while it maintains relevance with the conventional exhaustive search method. It is explained by properties of the Cauchy-Schwartz inequality. In experimental result, it turns out that there is an optimal value of condensation ratio which minimizes the overall response time. We analyze the optimal condensation ratio by modeling a similarity computation time mathematically.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권4호
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pp.333-339
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2023
In three-dimensional(3D) modeling, texturing plays a crucial role as a visual element, imparting detail and realism to models. In contrast to traditional texturing methods, the current trend involves utilizing AI tools such as Leonardo.Ai and Meshy to create textures for 3D models in a more efficient and precise manner. This paper focuses on 3D texturing, conducting a comprehensive comparative study of AI tools, specifically Leonardo.Ai and Meshy. By delving into the performance, functional differences, and respective application scopes of these two tools in the generation of 3D textures, we highlight potential applications and development trends within the realm of 3D texturing. The efficient use of AI tools in texture creation also has the potential to drive innovation and enhancement in the field of 3D modeling. In conclusion, this research aims to provide a comprehensive perspective for researchers, practitioners, and enthusiasts in related fields, fostering further innovation and development in this domain.
The purpose of the study is to examine the effect of VMD image appropriateness in apparel shopping contexts. Two competing models are utilized. The first model is developed from the emotion-cognition theory which explains that environmental cues(i.e., VMD image appropriateness) generate consumers' emotion, and in turn, consumers' behaviors. The second model is developed based on the cognitive theory of emotions and posits that environmental cues stimulates consumers' cognitive perceptions of retail environments, subsequently influencing consumers' emotional and behavioral response. A 2(VMD image appropriateness: high vs. low) between-subjects factorial design experiment was conducted. Female college students(n=592) participated in the experiment. Using structural equation modeling the study found that the emotion-cognition model better explains the effect of VMD image appropriateness on consumers' emotional, cognitive, and behavioral responses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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