A Study on the Recognition of Curved Objects Using Range Data

3차원 화상을 이용한 곡면물체의 자동인식에 관한 연구

Curved 3D objects represented by range data contain large amounts of information compared with planar objects, but do not have distinct features for matching to those of object models. This makes it difficult to represent and identify a general 3D curved object. This paper introduces a new view-point independent approach to recognizing general 3D curved objects using range data. Our approach makes use of the relative geometric differences between particular points on the object surface and some model points. The model points are prespecified arbitrarily and keeping the task in mind so that the following task can be easily described using the model points. Our approach has several advantages. Since model points are specified arbitrarily and task dependently, further processing can be reduced in application by locating the model points at places which are useful for further operations in the task. The knowledge base is simple with less storage requirement. And, it is easy to compensate the uncertainties of positions estimation caused by noise and quantization error.

평면으로 이루어진 물체에 비하여 3차원 곡면물체는 물체의 표현에 많은 양의 데이터를 요구하면 일반적으로 물체의 특성을 명확하게 정의하기가 어려워 인식이 어렵다. 본 논문은 3차원화상을 이용하여 인식하고자 하는 물체에 대한 실용적인 표현법을 개발하고 물체를 보는 방향에 무관하게 인식할 수 있는 알고리즘을 고안하여 여러 가지의 다른 곡면물체를 자동으로 인식할 수 있는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 수행하고자 하는 작업을 고려하여 설정된 몇 개의 가상점과 물체 표면점들의 상대적인 기하학적 성질을 이용하여 물체를 인식한다. 몇 개의 가상점으로 표현된 물체를 일반화된 Hough변환으로 인식하는 본 알고리즘은 적절한 가상점의 설정으로 다음에 계속되는 작업을 줄일 수가 있으며 일반적인 3차원곡면물체를 비교적 노이즈에 큰 영향없이 인식하게 한다.