• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.599-607
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• 2001

기존의 블록 정합 알고리듬에서는 움직임 벡터로 평면적인 움직임만을 기술할 수 있었고 이로 인해 블록화 잡음이 발생하였다 이러한 문제점을 해결하기 위해서 삼각형 메쉬를 이용한 움직임 추정방법이 제안되었다. 영상을 일정한 크기의 삼각형으로 분할하고 같은 연결 상태를 가지도록 하는 정규화 메쉬는 메쉬의 구조를 기술하기 위한 추가적인 정보가 필요 없으나 움직임이 많은 영역과 작은 영역을 같은 크기의 메쉬로 분할함으로써 성능을 저하시키게 된다 본 논문에서는 정규화 메쉬의 형태를 유지하면서 움직임영역에 따라 메쉬의 크기와 연결상태가 가변될 수 있는 동적 정규화 메쉬를 사용한 움직임 추정방법을 제안한다. 실험결과를 통해 제안한 방법이 기존의 블록 정합 방법이나 정규화 메쉬 방법보다 PSNR이 향상된 결과를 얻을 수 있었고 노드의 재정렬시에도 다른 방법보다 초기 수렴속도가 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.682-684
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• 2005

본 논문에서는 동적인 실제 객체로부터 얻어진 깊이 맵으로부터 3차원 메쉬 모델을 생성할 때, 영상의 경계정보를 기반으로 효율적인 비정규 메쉬를 생성하는 기법을 제안한다. 우선 깊이 맵으로부터 소수의 특징점과 경계영역에서의 실루엣 점을 추출한다. Delaunay 삼각화 기법을 적용할 때 경계 피부에 발생하는 불필요한 삼각형들을 효율적으로 제거하기 위해 실루엣점으로 구성된 경계 라인을 제약조건으로 사용한다. 즉 깊이 맵으로부터 경계 영역 정보를 추출하고 이를 기반으로 관심 객체의 비정규 삼각 메쉬에 존재하는 불필요한 외부 삼각형을 제거한다. 최종적으로 생성된 3차원 메쉬에 포함된 형상 노이즈를 제거하기 위해 메쉬 스무딩 기법을 적용하고, 깊이 맵과 동시에 획득된 컬러 영상을 텍스쳐링하여 3차원 메쉬를 생성한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.499-501
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• 2001

본 논문에서는 사실적인 아바타(avata) 구현의 핵심이라 할 수 있는 입체적인 얼굴 표현을 위해, (※원문참조) 기하학적인 정보를 사용하지 않고 중첩 메쉬를 허용하는 개선된 메쉬 워프 알고리즘(mesh warp algor※원문참조)을 이용하여 IBR(Image Based Rendering)을 구현하는 방법을 제안한다. 3차원 모델을 대신하기 위해 (※원문참조) 인물의 정면, 좌우 반측면, 좌우 측면의 얼굴 영상들에 대해 작성된 메쉬를 사용한다. 합성하고자 하는 (※원문참조) 정면 얼굴 영상에 대해서는 정면 메쉬만을 작성하고, 반측면이나 측면 메쉬는 표준 메쉬를 근거로 자(※원문참조)된다. 얼굴 포즈 합성의 성능을 펴가하기 위해, 얼굴을 수평으로 회전하는 실제 포즈 영상과 합성된 포(※원문참조)에 대해 주요 특징점 들을 정규화 한 위치 오차를 측정한 결과, 평균적으로 양 눈의 중심에서 입의 (※원문참조)리에 대해 약 5%의 위치 오차만이 발생한 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.76-83
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• 2009

최근 공동 연결 관계와 연속적인 정점 위치들의 움직임으로 이루어진 메쉬들의 모임, 즉 메쉬 시퀀스를 압축하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 Khodakovsky 등이 제시한 준균일 메쉬 압축방법에 기반한 메쉬 시퀀스의 압축 알고리즘을 제시하고자 한다. 준균일 메쉬 시퀀스로의 메쉬 재구성을 이용한 메쉬 시퀀스 압축 알고리즘은 크게 두 부분으로 이루어진다. 첫 번째 부분은 주어진 비균일 메쉬 시퀀스로부터 준균일 메쉬 시퀀스를 생성하는 것이다. 준균일 메쉬를 생성하기 위해 본 논문에서는 MAPS 알고리즘을 사용하였다. 하지만 단일 메쉬에 대해 적용이 가능한 MAPS 알고리즘을 메쉬 시퀀스에 그대로 적용할 수 없다. 따라서 주어진 애니메이션에서의 정점 움직임을 고려하여 유사한 움직임을 가지는 영역별로 분할하고, 이 분할 정보과 정점의 움직임을 고려할 수 있도록 MAPS 알고리즘을 확장하였다. 두 번째 단계에서는 웨이블릿 변형과 메쉬 분할 정보를 이용해 준균일 메쉬를 압축하였다. 각 분할 영역의 변환 정보를 고려해 분할 영역 내 정점의 위치를 예측하고, 참조 프레임과의 차이값을 압축함으로써 효율적으로 준균일 메쉬 시퀀스를 압축하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.27-36
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• 2004

본 논문에서는 뇌의 하부구조인 해마를 정확하게 분석하기 위한 형상 정규화 방법과 정상인과 간질 환자의 해마를 분류하기 위한 방법을 제시한다. 해마에 대한 형상 분석 과정은 크게 형상 표현을 구축하는 과정, 형상의 유사도를 측정하는 과정, 정상인 집단과 환자 집단을 분류하는 과정으로 이루어진다. 본 연구에서는 해마의 형상 표현으로 메쉬, 골격, 복셀로 이루어진 하이브리드 옥트리 자료구조를 구축하였다. 또한 Iterative Closest Point (ICP) 알고리즘을 사용하여 해마 골격을 기반으로 한 정규화를 수행하였다. 그리고 정규화된 해마 형상을 전역적, 국부적으로 분석하여 최종적으로 입력된 해마가 정상인 또는 간질 환자에 속하는지를 학습된 데이터를 이용하여 분류하였다. 본 논문에서 제시한 ICP 기반의 정규화 방법은 3차원 해마 형상을 정확하게 분석하게 해주고, 골격의 정점 수를 조절함으로써 정규화 시간을 감소시킬 수 있다. 뿐만 아니라 3차원 해마 모델의 형상을 신경망을 통하여 학습시킴으로써 해마의 형상이 변형된 환자 집단과 정상인 집단을 분류하는데 이용할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1692-1700
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• 2009

본 논문에서는 메쉬 법선 벡터들의 방향 분포를 3차원 모델의 특징 기술자로 제안한다. 특징 기술자로써 요구되는 회전 불변을 주성분 분석법(PCA)으로 처리하고 잡음첨가에 강건하도록 메쉬 간략화를 수행한다. 표면적이 작은 면에 대한 정보가 특징 기술자를 구성하는데 더 적게 반영되도록 법선 벡터의 분포를 각 다각형의 면적에 비례하게 표본을 뽑아 법선 벡터에 가중치를 적용하고 보간하여 변별력을 높인다. 모델간의 유사도는 특징 기술자의 거리를 정규화한 확률 밀도 히스토그램의 L1-norm으로 측정한다. 제안한 방법이 기존 방법에 비해 검색 순위 평균(ANMRR)으로 나타낸 검색 성능이 약 17.2%, 정량적 변별 척도로 나타낸 검색 성능이 최소 9.6%에서 최대 17.5%까지 향상되었음을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.1269-1282
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• 1993

본 논문에서는 종래의 결정론적 방법과 신경망을 이용하여, 인쇄체 한자를 인식하는 방법을 제안하였다. 먼저 한자를 구성하는 획성분의 4방항백터를 추출하였다. 다음에 구해진 방향벡터에 무게중심의 메쉬를 만든 다음, 각 메쉬내의 흑화소 길이로 8$\times$8의 특징 매트릭스를 구성하였다. 정규화한 특징 매트릭스 값은 14의 문자형식으로 1차 분류하기위해 신경망에 입력으로 하였고, 이 분류된 문자는 부수를 인식하는 부수인식 신경망에서 다시 2차분류하였다. 마지막으로 2차분류된 문자는 입력한사와 표준한자와의 유사도를 적용하여 최종인식을 행하였다. 본 알고리즘이 한자의 인치에 유효함을 보였다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제6권3호
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• pp.184-192
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• 2001

In this paper we present a remeshing algorithm for irregular meshes with boundaries. The irregular meshes are approximated by regular meshes where the topological regularity is essential for the multiresolutional analysis of the given meshes. Normal meshes are utilized to reduce the necessary data size at each resolution level of the regularized meshes. The normal mesh uses one scalar value, i.e., normal offset value which is based on the regular rule of a uniform subdivision, while other remeshing schemes use one 3D vector at each vertex. Since the normal offset cannot be properly used for the boundaries of meshes, we use a combined subdivision scheme which resolves a problem of the proposed normal offset method at the boundaries. Finally, we show an example to see the effectiveness of the proposed scheme to reduce the data size of a mesh model.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1188-1193
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• 2006

본 논문에서는 동적 객체의 3 차원 정보를 표현하는 깊이 영상의 노이즈 필터링 방법을 제안한다. 실제 객체의 동적인 3 차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 이용하여 실시간으로 획득되며, 일련의 깊이 영상, 즉 깊이 비디오(depth video)로 표현될 수 있다. 하지만 측정환경의 조명조건, 객체의 반사속성, 카메라의 시스템 오차 등으로 인해 깊이 영상에는 고주파 성분의 노이즈가 발생하게 된다. 이를 효과적으로 제거하기 위해 깊이 영상기반의 모델링 기법(depth image-based modeling)을 이용한 3 차원 메쉬 모델링을 수행한다. 생성된 3 차원 메쉬 모델은 깊이 영상의 노이즈로 인해 경계 영역과 형상 내부 영역에 심각한 형상 오차를 가진다. 경계 영역의 오차를 제거하기 위해 깊이 영상으로부터 경계 영역을 추출하고, 가까운 순서로 정렬한 후 angular deviation 을 이용하여 불필요하게 중복된 점들을 제거한다. 그리고 나서 2 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 부드러운 경계영역을 생성한다. 형상 내부에 대해서는 경계영역에 제약조건을 주고 3 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 전체적으로 부드러운 형상을 생성한다. 최종적으로 스무딩된 3 차원 메쉬모델을 렌더링할 때, 깊이 버퍼에 있는 정규화된 깊이 값들을 추출하여 원래 깊이 영상과 동일한 깊이 영역을 가지도록 저장함으로서 전역적으로 연속적이면서 부드러운 깊이 영상을 생성할 수 있다. 제안된 방법에 의해 노이즈가 제거된 깊이 영상을 이용하여 고품질의 영상기반 렌더링이나 깊이 비디오 기반의 햅틱 렌더링에 적용할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.289-291
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• 2003

3차원 형상 모델의 비교 연구는 의학, 분자 생물학, 컴퓨터 그래픽스 등의 분야에서 다루게 되는 기본적인 문제들 중의 하나이다. 본 논문에서는 3차원 형상 모델간의 유사성을 측정하기 위한 방법을 제안한다. 본 시스템은 삼각형 메쉬 모델을 유사성 평가에 사용한다. 유사성 비교를 위해 실루엣 영상을 이용하고, 유사 점도의 계산을 위한 측도(metric)로는 부피(Volume), 곡률(Curvature), 직선거리(Euclidean Distance)를 사용한다. 또한 다양한 방식에 의해 획득된 형상 모델의 비교를 위하여 먼저 포즈 정규화(Pose Normalization)를 한 후 유사성 평가 작업을 수행한다. 본 논문에서 제시한 3차원 형상 비교 시스템은 형상 비교대상들에 대한 전체 변형 및 부분 변형, 그리고 회전등에 강인함을 보였다.