Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.502-504
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2000
본 논문은 연결정보가 없는 거리영상으로부터 DSM(Displaced Subdivision Mesh)을 복원하는 기술을 제안한다. DSM은 메쉬의 표면정보를 메쉬 분할법으로 생성한 부드러운 표면과의 차이값으로 표현할 수 있으므로 메쉬를 표현하는 데이터 크기를 획기적으로 줄일 수 있으며, 거리영상에 근접한 3차원 모델 복원기술에 효율적으로 적용될 수 있다. 제안 알고리즘은 기존 방법에서 사용하던 전역적 에너지 최소화 과정을 기하 해석적인 방법으로 대체하여 빠르게 메쉬를 복원할 수 있으며, 복원된 메쉬는 Remeshing을 거치지 않고 바로 다단계 표현으로 변환이 가능하다. 또한 입력 데이터를 고려한 라플라시안을 이용하여 거리영상에 최대한 근접하면서 지역적인 곡률이 최소화된 DSM을 생성한다. 이렇게 복원된 DSM은 메쉬 편집, 압축, 렌더링, 애니메이션 등 여러 응용분야에서 사용될 수 있다.
This paper presents a more stable method of multiresolution editing for a triangular mesh. The basic idea of our paper is to embed an editing area of a mesh onto a 2D region and to produce 3D surfaces which interpolate the editing-information. In this paper, we adopt the extended convex combination approach based on the shape-preserving parameterization for the embedding, which guarantees no self-intersection on the 2D embedded mesh. That is, the result of the embedding is stable. Moreover, we adopt the multi-level B-spline approach to generate the surface containing all of 3D editing-information, which can make us control the editing area in several levels. Hence, this method supports interactive editing and thus can produce intuitive editing results.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2004.05a
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pp.688-691
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2004
본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 효과적인 방법을 제공한다. 먼저, 자기공명영상으로부터 분할된 해마 영역에 마칭큐브 알고리즘을 적용하여 다단계 메쉬 데이터를 생성한다. 이렇게 생성된 메쉬 모델을 하드웨어 깊이맵을 이용한 복셀화 과정을 통하여, 중간 단계의 이진 복셀 표현으로 변환한다. 마지막으로 광선 추적 방법에 의해 추출된 샘플 메쉬들에 대하여 L2 Norm을 계산함으로써 형상 특징을 생성한다. 본 연구에서 제시한 방법은 사용자 피킹 인터페이스를 이용하여 국부적 부위에서의 계층적 형상 분석을 가능하게 한다. 또한 계층적 Level-of-Detail 접근방법은 정확도를 유지하며 형상분석의 소요 시간을 절약하도록 한다.
Although one can easily generate real-world 3D mesh data using a 3D printer or a depth camera, the generated data inevitably includes unnecessary noise. Therefore, mesh denoising is essential to obtain intact 3D mesh data. However, conventional mathematical denoising methods require preprocessing and often eliminate some important features of the 3D mesh. To address this problem, this paper proposes a deep learning based 3D mesh denoising method. Specifically, we propose a convolution-based autoencoder model consisting of an encoder and a decoder. The convolution operation applied to the mesh data performs denoising considering the relationship between each vertex constituting the mesh data and the surrounding vertices. When the convolution is completed, a sampling operation is performed to improve the learning speed. Experimental results show that the proposed autoencoder model produces faster and higher quality denoised data than the conventional methods.
Image warping is a technology to transform input images to be suitable for given conditions and has been recently utilized in changing face shape of characters in the field of movies or animation. Mesh warping which is one of warping methods that change shapes based on the features of face forms warping images by forming rectangular mesh groups around the eyes, nose, and mouth and matching them 1:1. This method has a problem in the resultant images are distorted in the segments of boundaries between meshes when there are errors in mesh control points or when meshes have been formed as many small area meshes. This study proposes a triangle based image interpolation technique to minimize the occurrence of errors in the process of forming natural warping images of face and process accurate results with a small amount of arithmetic operation and a short time. First, feature points that represent the face are found and these points are connected to form basic triangle meshes. The fact that the proposed method can reduce errors occurring in the process of warping while reducing the amount of arithmetic operation and time is shown through experiments.
When triangular meshes are generated from the point clouds in global space reconstructed through camera pose estimation against captured RGB-D streams, the quality of the resulting meshes improves as more triangles are hired. However, for 3D reconstructed models beyond some size threshold, they become to suffer from the ugly-looking artefacts due to the insufficient precision of RGB-D sensors as well as significant burdens in memory requirement and rendering cost. In this paper, for the generation of 3D models appropriate for real-time applications, we propose an effective technique that extracts high-quality textures for moderate-sized meshes from the captured colors associated with the reconstructed point sets. In particular, we show that via a simple method based on the mapping between the 3D global space resulting from the camera pose estimation and the 2D texture space, textures can be generated effectively for the 3D models reconstructed from captured RGB-D image streams.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.41
no.4
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pp.113-123
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2004
This paper presents a new collusion-secure fingerprinting scheme to embed fingerprints into three-dimensional(3-D) mesh models efficiently. In the proposed scheme, we make the same number of fingerprints as the number of customers based on the finite projective geometry, partition a 3-D mesh model related to the number of bits assigned to each fingerprint and then embed a watermark representing copyright information into each submesh to be marked. Considering imperceptibility and robustness of the watermarking algorithm we embed the watermark signal into mid-frequency DCT coefficients obtained by transforming vertex coordinates in the triangle strips which are generated from the submeshes to be marked. Experimental results show that our scheme is robust to additive random noises, MPEG-4 SNHC 3-D mesh coding, geometrical transformations, and fingerprint attacks by two traitors' collusion. In addition, we can reduce the number of bits assigned to each fingerprint significantly.
Park, Jung-Ho;Kim, Jongyong;Song, Jonghun;Park, Sanghun;Yoon, Seung-Hyun
Journal of the Korea Computer Graphics Society
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v.25
no.3
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pp.75-83
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2019
In this paper we present a new technique for simultaneously simplifying N triangule meshes with the same number of vertices and the same connectivities. Applying the existing simplification technique to each of the N triangule mesh creates a simplified mesh with the same number of vertices but different connectivities. These limits make it difficult to construct a simplified blend-shape model in a high-resolution blend-shape model. The technique presented in this paper takes into account the N meshes simultaneously and performs simplification by selecting an edge with minimal removal cost. Thus, the N simplified meshes generated as a result of the simplification retain the same number of vertices and the same connectivities. The efficiency and effectiveness of the proposed technique is demonstrated by applying simultaneous simplification technique to multiple triangle meshes.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.505-507
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2001
실루엣 에지를 찾거나 디스플레이하는 것은 컴퓨터 비전에서부터 비사실적인 렌더링(nonphotorealistic rendering)에 이르기까지 여러 응용분야에서 중요한 의미를 가진다. NPR(nonphotorealistic rendering)에서 가장 초점을 두는 것은 컴퓨터로 렌더링된 결과가 사람이 그린듯한 효과를 줄 수 있느냐에 있다. 본 논문에서는 점진적 메쉬와 실루엣 에지 렌더링을 통해 사람이 임의의 객체를 점진적으로 스케치하는 효과를 보여 줄 수 있는 방법을 제시한다. 다단계 메쉬 생성은 대용량의 메쉬를 효율적으로 다루기 위한 것으로 점진적인 렌더링이나 전송, 상세도, 제어 등에 이용되는 기술이다. 메쉬 간략화에서는 볼륨과 정계를 보존 할 수 있는 간략화 기법을 이용하였다. 간략화 수행시 원본 메쉬에 대한 히스토리를 저장할 수 있는 점진적 메쉬(Progressive Mesh)구조를 구성한 뒤 기본메쉬를 점진적으로 상세하게 해 나감으로써 실루엣 렌더링을 수행하게 된다. 실루엣 에지에 대해 파라미터화된 브러쉬 함수(Parameterized Brush Functions)를 적용하여 다양한 스타일로 점진적인 스케칭 효과를 낼 수 있는 기법을 제시한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.928-931
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2007
다중 전송률을 지원하는 무선 메쉬 네트워크에서 노드는 전송률 조절을 함으로써 링크의 전송범위를 동적으로 조절할 수 있다. 다중 전송률 무선 메쉬 네트워크에서의 브로드캐스트 알고리즘인 WCDS 에서는 브로드캐스트 트리 생성시 고려하는 노드가 같은 비교 값을 가졌을 때 임의로 노드를 선택한다. 본 논문에서는 이를 보완하여 소스노드로부터의 지연시간을 고려하여 전체 지연시간 최소화를 위한 브로드캐스트 알고리즘인 MinLink_WCDS 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 802.11 파라미터를 기본으로 한 다중 전송률 무선 메쉬 네트워크에서 MinLink_WCDS 알고리즘과 기존에 제안된 알고리즘들과의 지연시간 결과를 비교하여 브로드캐스트 지연시간이 향상된 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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