In this paper, a method for recognizing 3-D objects using the 3-D Hough transform and the robust stereo vision is studied. A 3-D object is recognized through two steps; modeling step and matching step. In modeling step, features of the object are extracted by analyzing the IGES file. In matching step, the values of the sensed image are compared with those of the IGES file which is assumed to location and orientation in the 3-D Hough transform domain. Since we use the 3-D Hough transform domain of the input image directly, the sensitivity to the noise and the high computational complexity could be significantly allcv~ated. Also, the cost efficiency is improved using the robust stereo vision for obtaining depth map image which is needed for 3-D Hough transform. In order lo verify the proposed method, real telephone model is recognized. Thc results of the location and orientation of the model are presented.
본 논문에서는 3D 콘텐츠 인증을 위한 객체별 특징 벡터 기반 강인한 3D 모델 해싱을 제안한다. 제안한 3D 모델 해싱에서는 다양한 객체들로 구성된 3D 모델에서 높은 면적을 가지는 특징 객체내의 꼭지점 거리들을 그룹화한다. 그리고 각 그룹들을 치환한 다음, 그룹 계수, 랜덤 변수 키와 이진화 과정에 의하여 최종 해쉬를 생성한다. 이 때 해쉬의 강인성은 객체 그룹별 꼭지점 거리 분포를 그룹 계수에 의하여 향상되고, 해쉬의 유일성은 그룹 계수를 치환 키 및 랜덤변수 키 기반의 이진화 과정에 의하여 향상된다. 실험 결과로부터 제안한 해싱이 다양한 메쉬 공격 및 기하학 공격에 대한 해쉬의 강인성과 유일성을 확인하였다.
In this paper, we present an interactive 3D character modeling and animation including a data management tool for editing the animation. It includes an animation editor for changing animation sequences according to the modified structure of 3D object in the object structure editor. The animation tool has the feature that it can produce motion data independently of any modeling tool including our modeling tool. Differently from conventional 3D graphics tools that model objects based on geometrically calculated data, our tool models 3D geometric and animation data by approximating to the real object using 2D image interactively. There are some applications that do not need precise representation, but an easier way to obtain an approximated model looking similar to the real object. Our tool is appropriate for such applications. This paper has focused on the data management for enhancing the automatin and convenience when editing a motion or when mapping a motion to the other character.
This study shows an alternative method for the determination of object's position, based on a computer vision method. This approach develops the vision system model to define the reciprocal relationship between the 3-D real space and 2-D image plane. The developed model involves the bilinear six-view parameters, which is estimated using the relationship between the camera space location and real coordinates of known position. Based on estimated parameters in independent cameras, the position of unknown object is accomplished using a sequential estimation scheme that permits data of unknown points in each of the 2-D image plane of cameras. This vision control methods the robust and reliable, which overcomes the difficulties of the conventional research such as precise calibration of the vision sensor, exact kinematic modeling of the robot, and correct knowledge of the relative positions and orientation of the robot and CCD camera. Finally, the developed vision control method is tested experimentally by performing determination of object position in the space using computer vision system. These results show the presented method is precise and compatible.
This study proposes technology using Active Shape Model to track the object separating it by depth-sensors. Unlike the common visual camera, the depth-sensor is not affected by the intensity of illumination, and therefore a more robust object can be extracted. The proposed algorithm removes the horizontal component from the information of the initial depth map and separates the object using the vertical component. In addition, it is also a more efficient morphology, and labeling to perform image correction and object extraction. By applying Active Shape Model to the information of an extracted object, it can track the object more robustly. Active Shape Model has a robust feature-to-object occlusion phenomenon. In comparison to visual camera-based object tracking algorithms, the proposed technology, using the existing depth of the sensor, is more efficient and robust at object tracking. Experimental results, show that the proposed ASM-based algorithm using depth sensor can robustly track objects in real-time.
In this paper, we present a 3-D object recognition system in which the 3-D Hough transform domain is employed to represent the 3-D objects. In object modeling step, the features for recognition are extracted from the CAD models of objects to be recognized. Since the approach is based on the CAD models, the accuracy and flexibility are greatly improved. In matching stage, the sensed image is compared with the stored model, which is assumed to yield a distortion (location and orientation) in the 3-D Hough transform domain. The high dimensional (6-D) parameter space, which defines the distortion, is decomposed into the low dimensional space for an efficient recognition. At first we decompose the distortion parameter into the rotation parameter and the translation parameter, and the rotation parameter is further decomposed into the viewing direction and the rotational angle. Since we use the 3-D Hough transform domain of the input images directly, the sensitivity to the noise and the high computational complexity could be significantly alleviated. The results show that the proposed 3-D object recognition system provides a satisfactory performance on the real range images.
최근 4차 산업혁명 등의 정보화 환경 변화에 따라 도시, 건설, 교통, 에너지 등의 기존 국토교통 분야 뿐만 아니라, 디지털트윈, 자율주행, VR/AR, 디지털콘텐츠 등의 최신 분야에서도 공공 및 민간의 3차원 입체모형 수요가 크게 증가하고 있다. 실제로 다양한 서비스 및 산업 분야에서 LOD1에서 LOD4에 이르기까지 다양한 정밀도를 가진 입체모형에 대한 수요가 더욱 증가할 것으로 예측되고 있다. 그러나 현재 국토부, 지자체, 민간기업 등은 대규모의 구축 비용 및 시간 문제로 인하여 각기 다른 정밀도의 입체모형을 일부 특정 지역에 대해서만 구축하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 전 국토를 기준으로 이러한 구축 비용 문제를 해결할 수 있는 실현 가능한 입체모형 구축 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 우선 입체모형의 활용 현황 분석, 입체모형에 대한 수요 분석, 그리고 다양한 입체모형 구축 방법 및 비용 분석을 수행하였다. 이후 이들 분석 결과를 바탕으로 전 국토에 대하여 항공사진 매칭 기반의 자동화된 입체모형 생성 방법을 이용한 LOD3 구축 방안을 도출하였으며, 랜드마크에 대한 LOD4 구축과 비도심지에 대한 LOD2 구축의 보완 방안을 추가적으로 도출하였다. 본 방안은 현재 시점에서 실효성 있는 입체모형 구축 및 갱신 계획 수립에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
Image Guided Surgery(IGS) system has been developed to provide exquisite and objective information to surgeons for surgical operation process. It is necessary that registration technique is important to match between 3D image model reconstructed from image modalities and the object operated by surgeon. Majority techniques of registration in IGS system have been used by recognizing fiducial markers placed on the object. However, this method has been criticized due to its invasive protocol inserting fiducial markers in patient's bone. Therefore, shape-based registration technique using geometric characteristics of the object has been invested to improve the limitation of IGS system. During Total Knee Replacement(TKR) operation, it is challenge to register with high accuracy by using shape-based registration because the area to acquire sample data from knee is limited. We have developed region-based 3D registration technique based on anatomical landmarks on the object and this registration algorithm was evaluated in femur model. It was found that region-based algorithm can improve the accuracy in 3D registration. We expect that this technique can efficiently improve the IGS system.
It's difficult for other designer to understand easily, due to existing abstract form-generation method of digital authors like Greg Lynn and Peter D. Eisenman. This study uses IDEF${\emptyset}$ process diagram in order to remodel procedures and elements of this abstract 3d based form-generation method. IDEF${\emptyset}$ process diagram is the method operated prior to a design of digital program. For object-oriented modeling of each form-generation element technology, IDEF${\emptyset}$ process has been modeled. For this sort of IDEF${\emptyset}$ process modeling, digital architectural theory and analysis method has been generalized With them above, this study suggests the 3d-based form-generation IDEF${\emptyset}{\emptyset}$process model for developing digital tool eventually through the object-oriented components and setting up the mutual roles, relation as well. In conclusion, 3d-based form-generation IDEF${\emptyset}$process model, this study suggests, models form generation methods of existing digital authors using IDEF${\emptyset}$ process for developing digital tool in the future.
자율주행차량에서 LiDAR와 같은 3D 데이터 센서를 사용한 주변 물체인식 알고리즘의 정확도는 많은 연구를 통해 상승하고 있으나 그에 따라 높은 성능의 하드웨어와 복잡한 구조를 요구하게 되었다. 이러한 물체인식 알고리즘은 주행 중 많은 프로세서를 수행하고 관리해야 하는 자율주행차량의 메인 프로세서에 큰 부하로 작용한다. 이러한 부하를 감소시킴과 동시에 3D 센서 데이터의 장점을 활용하기 위하여, 3D 센서 데이터에서 물리적 특성을 추출하고 이를 이용하여 생성한 ROI를 이용하여 2D 데이터 기반 인식을 제안한다. 기본 이미지에서 밝기 값을 50% 감소시킨 환경에서 기존 2D 기반 모델 대비 5.3% 높은 정확도와 28.57% 감소한 수행 시간을 보였다. 기본 이미지에서 3D 기반 모델 대비 2.46% 낮은 정확도를 가지는 대신 6.25% 감소한 수행 시간을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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