섀도우 매핑 알고리즘에서 섀도우 맵이 확대되면 계단형 섀도우 실루엣이 나타난다. 본 논문에서는 재구성된 실루엣을 이용하여 소프트 섀도우를 생성한다. 먼저 섀도우 실루엣은 선형 또는 2차 곡선 모델을 기반으로 한 서브 텍셀 엣지 검출 방법을 통해 확보한다. 그리고 적분을 이용하여 정확한 섀도우 밝기의 평균을 얻기 위해 적분 기반 섀도우 필터링 알고리즘을 사용한다. 본 논문은 상기 과정을 통해 앨리어싱 현상이 두드러지는 실루엣을 효과적으로 제거하며 소프트 섀도우를 효율적으로 생성하는 방법을 제시한다.
본 연구에서는 움직이는 물체가 있는 비디오에서 검출된 전경 영상(실루엣)을 토대로 사람을 추적하고 추적된 사람의 실루엣 형상을 통하여 활동성을 인식하는 실시간 감시 시스템에 적용 가능한 사람의 행동을 인식하고 분석하고자 한다. 전경에서 블랍(사람)을 검출하는 방법은 기존에 연구했던 차영상을 이용하였고, 검출된 블랍을 대상으로 사람임을 판단하고 사람인 경우 검출된 블랍의 실루엣을 이용한 기존의 자세 추정 기법에 추가적으로 4가지 특징들을 추가하여 사람의 행동을 분석한다. 각 파라미터들은 임계치를 통하여 구분하였다. 본 논문에서는 사람의 행동은 크게 네 가지의 경우로 {Standing, Bending/Crawling, Laying down, Sitting} 분류한다. 제안된 특징 파라미터들을 추가한 방법은 기존의 실루엣 기반의 자세 추정 기법만을 사용하는 것보다 좀더 높은 인식율을 보여주었다.
본 연구에서는 영상획득 조건을 충분히 만족시키지 못하는 몰입형 디스플레이 환경에서 다수의 사용자 머리위치를 탐지하는 방법을 제안한다. 본 기법은 몰입형 가상환경에서 적외선 반사영상을 획득하고 그로부터 배경을 제거함으로써 얻어진 전경(foreground) 영역으로부터 프로젝션 히스토그램을 생성하고 사용자 실루엣을 추출하게 된다. 모든 사용자의 머리는 다각형 근사된 실루엣과 프로젝션 히스토그램에 기반하여 탐지된다. 또한 향후 몰입형 가상환경에서의 다중 사용자 트래킹을 지원하기 위해 스테레오 영상에서 탐지된 머리를 기준으로 탐색영역을 정의, 대응점을 결정하고 그에 기반하여 각 사용자 머리의 3차원 위치를 계산하였다.
최근 비실사(Non-Photorealistic Rendering) 기법은 3차원 그래픽의 추상화를 통해 사용자와의 원활한 커뮤니케이션을 이끌어 낼 수 있다는 점에서 않은 주목을 받고 있다. 비실사 기법 중에서도 실루엣 에지 렌더링은 3차원 객체의 에지를 찾아내고 디스플레이 하는 것으로 다양한 비실사 기법의 기반을 이루는 연구이다. 또한 실루엣 에지 렌더링은 기법의 변화를 통해서 선의 미를 살리는 수묵화 효과를 이뤄낼 수 있다. 본 논문은 다중 폴리곤 처리를 이용한 실루엣 에지 렌더링 기법을 제안하며 이를 사용하여 수묵화 기법의 효과를 보여준다. 다중 폴리곤 처리를 통한 실루엣 에지 렌더링 기법은 구현이 간단하고 여러 가지응용이 가능하다는 장정을 가지고 있다. 이 변화된 기법을 통해서 사용자는 3차원 객체에 수묵화 기법을 다양하게 적용할 수 있게 된다.
3차원 모델을 바탕으로 실루엣 에지를 찾아 디스플레이 해주는 대부분의 시스템들은 삼각 메쉬를 기반으로 한 모델 표현법을 사용하고 있다. NPR(nonphotorealistic rendering)에서 가장 초점을 두는 것은 컴퓨터로 렌더링된 결과가 사람이 그린듯한 효과를 줄 수 있느냐에 있다. 기존에 연구된 대부분의 시스템들은 사람이 그린듯한 효과를 주기 위해 물체의 표면에 대한 텍스츄어(Texture)와 어두운 정도, 그리고 스트록(Stroke)을 표면의 윤곽에 맞도록 그리는 많은 기법들을 소개해 왔다. 본 논문에서는 NPR 표현의 가장 기본이 되는 실루엣 에지 추출에 초점을 두고 추출한 실루엣 에지에 대해 파라미터화된 브러쉬 함수(Parameterized Brush Functions)를 적용하여 다양한 스타일로 디스플레이할 수 있는 기법을 제시한다.
본 논문에서는 다해상도 2차원 실루엣 영상들을 이용하여 3차원 모델간의 형상 유사성을 비교하기 위한 방법을 제안한다. 제안 시스템은 포즈 정규화 모듈, 유사성 계산 모듈, 3차원 시각화 모듈로 구성된다. 형상 비교를 위해서 먼저, 3차원 인체 장기 모델을 입력으로 받아서 정규화를 수행하고, 다해상도 깊이맵을 획득한다. 이어서 유사성 비교를 위해 실루엣 영상을 추출한 후, 유사도 측정을 위해 시그니쳐를 측도로 사용한다. 최종적으로 계산된 결과들은 3차원 글리프 및 컬러 코딩을 이용하여 시각화된다. 본 논문에서 제시한 3차원 형상 비교 시스템은 전처리 단계에서의 정규화 수행을 통하여 스케일 및 회전 변환에 불변하는 특성을 보인다. 그리고 다양한 레벨의 깊이맵을 형상 비교에 사용하여 다해상도 기반의 유사성 평가를 지원하며, 평가 계산 속도와 정확성간의 유연성을 제공한다. 또한 3차원 히스토그램. 3차윈 글리프. 컬러 코딩 시각화 기법들과 2차원 실루엣 피킹 인터페이스를 통하여 인체 장기 모델간의 정량적 형상 차이를 사용자가 직관적으로 평가할 수 있도록 한다. 본 시스템은 차후 데이터베이스를 이용한 원격 진료 시스템에서의 질병 진단, 추적 관찰. 치료계획 등에 활용될 수 있을 것이다.
3차원 정보를 바탕으로 실제 세계의 장면이나 물체를 비사실적으로 표현하기 위한 방법으로 비사실적 이미지 렌더링(Non-Photorealistic: NPR)기법을 사용하고 있다. 현재 기존의 2차원에서의 NPR기법을 기반으로 3차원에 확장된 방법까지 다양한 표현방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 3차원의 물체를 사람이 직접 그린 듯한 표현에 중점을 둔 3차원 카툰렌더링 효과를 나타내기 위한 효과적인 기법을 제안한다. 이러한 카툰렌더링 표현은 현실세계의 3차원 정보를 인간에게 보다 감각적이고 효과적으로 전달 할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 비사실적 이미지 표현에서 가장 기본이 되는 실루엣 에지를 추출하고, 추출한 실루엣 에지를 표현하기 위한 효과적인 방법을 제시하여 보다 핸드 드로잉(hand drawing)에 가까운 카툰 렌더링(Cartoon Rendering)을 실시간으로 나타내는데 중점을 두고 있다.
본 논문에서는 시공간 실루엣 분석을 사용하여 간단하지만 효율적인 보행 인식 방법을 제안한다. 각각의 이미지 시퀀스에 대해, 먼저 차분 기법과 화소기반 적응분할기법이 보행자의 실루엣을 분할하는데 사용된다. 그 후, 사람을 인식하기 위하여 보행하는 사람의 걸음수와 보폭이 실루엣 영상에서 구해진다. 124개의 객체를 포함하는 CASIA 데이터 집합에서의 실험결과는 제안된 방법의 유효성을 보여준다. 또한, 제안된 시스템은 보행자 인식에 대한 응용을 위해 충분한 적용 가능성이 있을 것으로 판단된다.
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.
동작은 유아의 신체적, 사회적, 인지적 발달에 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 유아의 신체에 적절한 동작 추정 방법을 제안한다. 본 논문에서는 동작교육에 필요한 동작 중에서 걷기, 뛰기, 앙감질의 이동동작과 구부리기, 뻗기, 균형잡기, 회전하기의 비이동 동작을 대상으로 한다. 제안된 시스템은 두 대의 카메라에서 획득된 프레임에서 조명 보정, 배경 제거, 모폴로지 실행 등의 과정을 통해 실루엣을 추출한다. 실루엣 특징으로 면적, 가로세로 비율, 발의 위치, 7개의 Hu moments를 사용한다. 또한 지역 특징으로 실루엣을 $5{\times}3$으로 나누어 각 영역의 면적과 움직임을 사용한다. 동작 추정을 위해서, 추출된 특징에 확률 전파를 적용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 마커없이 유아들의 기본 동작을 추정함으로써 동작교육을 위한 가상 학습공간에서 실감형 인터페이스로 사용될 수 있는 가능성을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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