• 제목/요약/키워드: 깊이맵 생성

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AR 플랫폼을 사용하지 않는 실제 방 기반 인테리어 시뮬레이션 연구 (A Study on Interior Simulation based on Real-Room without using AR Platforms)

  • 최규석;김준건;임창묵
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.111-120
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    • 2022
  • 가구는 실내에서 다른 구조물과 잘 어울리는지 확인하는 것이 구매결정에 있어서 필수적이며 COVID-19 사태로 인한 언택트 마케팅 상황에서는 더욱 중요한 요소가 되고 있다. 이에 따라 가구 배치 인테리어 시뮬레이션을 위해 ARCore, ARKit 등 AR(Augmented Reality) 오픈 소스의 등장으로 AR을 이용한 길이 측정법이 등장하고 있는 추세이다. AR를 이용하는 이러한 기존 방식은 평면 카메라 이미지를 토대로 깊이 맵(Depth Map)을 생성하고 복잡한 입체화 연산이 수반되는 방식이라 스마트폰을 사용하여 정확한 실내 크기 정보가 요구되는 작업에서는 한계가 드러난다. 본 논문에서는 ARCore, ARKit 사용 없이 스마트폰에 내장된 가속도 센서, 자이로스코프 센서만으로 정확한 실내 크기를 측정하는 방법을 제안한다. 또한 제시된 기법을 이용한 활용 예제로 미리 디자인된 방 인테리어를 각방에 맞게 적용하는 방법을 제시하였다.

3D 프린팅을 이용한 얼굴 몰드 및 실리콘 마스크 제작 (Fabrication of Face Molds and Silicone Masks using 3D Printing)

  • 최예준;신일규;최강현;최수미
    • 정보과학회 논문지
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    • 제43권5호
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    • pp.516-523
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    • 2016
  • 노역분장을 위해서는 석고로 연기자의 얼굴 모형을 만들고, 그 위에 주름을 조소작업한 후 다시 석고로 음각 몰드를 제작하여 얼굴에 붙일 실리콘 피부 패치를 만들게 된다. 이러한 처리 과정은 며칠이 걸리며 연기자나 분장사에게 어려움을 주고 있다. 최근에 3D 프린팅 및 스캐닝 기술이 발전하여, 얼굴을 스캔하여 실물로 제작하는 것이 쉬워지고 있다. 본 논문에서는 석고나 조소작업 없이 노역분장용 실리콘 마스크를 간편하고 효율적으로 제작하기 위해, 얼굴 스캐닝, 인터랙티브 주름 모델링, 몰드 프린팅으로 이루어진 새로운 파이프라인을 제안한다. 고해상도 얼굴 모델에서도 주름을 실시간에 생성하기 위해 노멀맵 기반의 직관적인 스케치 인터페이스를 제시한다. 그리고 최종적인 주름의 기하를 깊이맵을 이용하여 복원하고, 주름진 얼굴의 음각 몰드를 프린팅한다. 또한 완성된 음각 몰드에 실리콘을 부은 뒤 원래의 양각 얼굴을 겹쳐 실리콘 마스크를 제작함으로써, 제안 파이프라인이 기존 방식보다 노역분장용 마스크를 간편하게 제작할 수 있음을 보인다.

6DoF 몰입형 비디오 스트리밍을 위한 그룹 분할 기반 적응적 렌더링 기법 (Group-based Adaptive Rendering for 6DoF Immersive Video Streaming)

  • 이순빈;정종범;류은석
    • 방송공학회논문지
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    • 제27권2호
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    • pp.216-227
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    • 2022
  • MPEG-I (Immersive) 그룹에서는 6자유도(DoF: degrees of freedom)를 제공하는 몰입형 비디오의 표준화 프로젝트를 진행 중에 있다. MPEG Immersive Video (MIV) 표준화 기술에서는 사용자에게 움직임 시차(parallax)를 제공하기 위해 취득한 다수의 영상을 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(depth map-based image rendering, DIBR)을 바탕으로 임의의 사용자 시점의 뷰를 렌더링하게 된다. 현재 MIV에서는 효율적인 부호화를 위한 기술들이 많이 논의된 바 있지만, 전송 측면에 대해서는 여전히 논의가 필요하다. 본 논문은 사용자 시점에 적응적인 몰입형 비디오 스트리밍을 위한 품질 할당 기법을 제안한다. 현재 MIV에서 지원하고 있는 그룹 분할 기법을 통하여 독립적으로 전송, 복원이 가능한 시점 그룹 단위를 생성하여 이를 사용자 시점에 기반한 품질 할당 기법을 통해 효율적인 전송이 가능하도록 한다. 제안하는 적응적 전송 기법은 Test Model for Immersive Video (TMIV) 시험모델을 통해 구현되었으며, 주어진 합성 시점 위치에 따라 렌더링 과정에서의 기여도를 그룹별로 계산하고 우선 시점 그룹을 판단하여 고품질로 전송한다. 사용자 시점에 대한 렌더링 비교 결과를 통해 제안하는 기법이 기존 TMIV 대비 PSNR 지표에서 평균 17.0%, IV-PSNR 지표에서 14.6%의 BD-rate 감소율을 보여 효율적인 전송이 가능함을 보였다.