본 논문에서는 2매의 2차원 얼굴영상으로부터 이들의 합성하여 3차원 얼굴의 가상형상을 복원한다. 여기서 2매의 2차원 얼굴영상은 정면과 측면 영상을 사용한다. 임의의 일반 얼굴에 대한 기준모델을 정하고 이 모델에서 얼굴형상의 특징을 표현하는 귀 , 눈 코 및 입 부분에 집중적으로 특징 점을 규정한다. 그 이외에 이마 및 턱부분에도 특징 점을 지정하여 그 위치 좌표를 저장해 둔다. 그 후 정면 영상의 좌 우측에 측면영상을 대칭적으로 접속하고 영상의 기하 변환방법을 적용하여 점차적으로 합성한다. 합성을 효과적으로 처리하기 위해 측면 영상을 정면 영상에 정합될 수 있도록 기하변환을 이용한다. 이 때 나타나는 합성부분에 색상 및 명도의 차를 제거하기 위해 스므딩필터(3$\times$3 화소의 마스크)를 적용하여 자연스런 3차원 가상얼굴을 구현하게 된다. 그 결과 불특정 얼굴형상도 3차원으로 구현할수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 비디오 영상 및 이미지 시퀀스의 특징점 추적을 통해 얻은 2D 좌표를 분해기법을 사용하여 특징점에 대응되는 3D 좌표를 추정하는 방법을 제안한다. 3D 좌표를 복원함과 동시에 카메라의 위치와 방향을 계산하였다. 분해 기법에는 직교분해기법, 스케일된 직교분해기법, 근접 원근분해기법이 있다. 본 논문에서는 형상과 카메라 움직임을 계산하는 개선된 직교 분해 기법을 제안한다. 제안된 방법을 실 영상에 대해 실험한 결과 구조 및 카메라 파라메터 추정의 정확성이 개선되었다.
3D 얼굴 모델링은 33공간에서 얼굴을 자유롭게 회전 시켜 다양한 얼굴 자세를 표현하고 조명 효과도 적절하게 모델링 할 수 있으므로, 얼굴 자세, 조명, 표정 등의 표현에 있어서 2D 얼굴 모델링에 비해 보다 정교하며 사실감이 뛰어나 얼굴 인식, 게임, 아바타 등에서 많은 요구가 존재한다. 본 논문에서는 3D 변형 가능 형상 모델에 기반을 둔 3D 얼굴 모델링 방법을 제안한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법은 먼저 3D 스캐너를 통하여 획득한 3D 얼굴 스캔 데이터를 이용하여 3D 얼굴 변형 가능 형상 모델을 구축한다. 다음, 3D 얼굴 모델링을 하고자 하는 얼굴의 2D 이미지 시퀀스로부터, 해당 얼굴의 특징점들을 검출하고 이들을 매칭하여, 매칭된 특징점들로부터 인수분해 기반 SfM 기법을 이용하여 해당 특징점의 3D 버텍스 좌표 값을 구한다. 이후, 구한 3D 버텍스들을 3D 변형 가능 형상 모델에 정합하여 해당 얼굴의 3D 형상 모델을 얻는다. 또한, 2D 얼굴 이미지 시퀀스들로부터 뷰 독립적인 2D 원통 좌표 텍스쳐 맵을 구하고 이를 이용하여 3D 형상 모델을 렌더링 함으로써, 최종적으로 3B 얼굴 모델을 완성한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법에 의한 3D 얼굴 모델 생성 과정을 통해서, 본 논문에서 제안한 3D 얼굴 모델링 방법이 기존의 얼굴 모델링 방법들에 비해 상대적으로 빠르고 비교적 정교하게 수행됨을 볼 수 있었다.
우리는 액체와 고체가 혼합된 표면을 세밀하게 복원하기 위해 하이브리드 부호거리장과 적응형 유체표면기술을 통합한 유체표면복원의 새로운 파이프라인을 제안한다. 이전 입자기반 유체 시뮬레이션은 입자가 불규칙하게 분포 될 때 유체표면에 노이즈 문제가 발생한다. 이 문제를 줄이기 위해 스무딩(Smoothing)기법을 적용하면 반복적인 스무딩과정으로 인해 선명하고 디테일한 유체의 표면적 특징을 소실하여 유체의 디테일이 사라지는 문제가 발생한다. 우리의 방법은 유체를 구성하는 입자기반의 부호거리값과 고체를 구성하는 삼각형기반의 부호거리값을 결합하여 하이브리드 부호거리장을 구성한다. 그리고 적응적으로 유체의 표면을 복원하는 방법을 제안하여 전체적인 효율성을 한 층 개선시킨다. 이렇게 하면 고체와 액체 부분의 세밀한 표면적 특징을 표현할 수 있을 뿐만 아니라 두 재질이 혼합되었을 때도 디테일한 표면의 특징과 부드러운 유체표면을 모두 나타낼 수 있다. 또한, 가이딩 형상이란 개념을 소개하여 부호거리값을 빠르게 얻어 올 수 있는 방법을 제안한다. 결과적으로, 하이브리드 부호거리장과 메쉬 재복원 기술을 적응형 프레임워크에서 통합함으로써 유체표면을 복원하는 파이프라인의 전반적인 효율성을 개선시켰다.
본 논문에서는 구조물의 안전성을 목적으로 변위를 감시하는 자동화된 시스템을 제안한다. 사진측량 기법은 서로 다른 각도에서 촬영된 2차원 이미지로부터 대상물의 정밀한 3차원 형상을 얻어내는 기법으로써 구조물의 변형을 분석하기에 매우 정확하면서도 편리하다. 본 논문은 카메라보정, 표정점(coded target)을 이용한 특징점의 획득, 획득된 특징점의 3차원 복원 및 정확도 분석의 과정으로 구성된다. 논문에서 사용되는 다시점 카메라 각각의 카메라는 일정한 거리와 시차로 배치하였다. 카메라 보정은 다시점 카메라로부터 획득된 3장의 영상에서 7개 이상의 대응점들로부터 트라이포컬텐서를 구하고 이로부터 유클리드 카메라를 구하는 자기교정(self-calibration) 방법을 사용하였다. 특히 특징점 획득 과정에서, 정확한 좌표를 구하기 위하여 외곽형상으로부터 중심점의 좌표를 정확하게 계산해내는 서브픽셀 기법을 사용하고 패턴 인식 기법을 이용하여 특징점을 자동으로 검출하였으며, 실세계 좌표상에서의 실측값을 구하기 위하여 스케일 바를 사용한다.
본 논문에서는 삼각 메쉬의 홀을 채우는 새로운 기법을 제시한다. 첫번째, 임의 모양의 홀을 검출한다. 두번째, 삼각화(triangulation), 세분화(refinement), 공정화(fairing), 스무딩(smoothing) 과정을 통해 소스 및 타겟 홀 패치를 생성한다. 마지막으로, 두 패치 사이의 형상 차이를 분석하고 패치간 블렌딩을 통해 특징이 강조된 홀 패치를 얻는다. 다양한 모양의 홀을 갖는 삼각 메쉬 모델에 홀 채움 기법을 적용하여 모델을 복원함으로써 제안된 기법의 효과성을 입증한다.
문화기순(CT)은 좁은 의미로 문화콘텐츠를 만들어내는 데 기본이 되는 기술로 각 국은 세계적 문화 공감대를 형성할 수 있는 콘텐츠를 창출하기 위한 노력을 기울이고 있다. 우리 고유의 문화유산을 응용하는 다양한 콘텐츠가 생성될 때 창의적이고 세계적인 경쟁력을 갖추게 되며, 이를 위해 문화원형 복원기술은 필수적인 핵심 기술이다. 본 논문에서는 찬란한 문화유산을 가진 백제시대 유물인 금동용봉환두대도를 3차원 형상정보 처리기술과 고고학적, 과학적 분석 자료를 토대로 디지털의 원형복원한다. 먼저, 3차원 스캐닝 작업을 통해 취득된 데이터는 샘플링과 특징추출 및 정합과정 후 홀 채움 및 스무딩을 이용하여 보정하고, NURBS와 B-Spline 방법을 이용하여 곡면으로 모델링한다. 그런 다음, 환두대도 구성요소의 색상과 재질을 추정하여 텍스쳐를 편집한 후 맵핑한다. 제작되어진 원형 모델은 전문가의 검증을 거쳐 수정 보완되었다. 디지털 복원된 환두대도는 IT기술과 결합하여 디지털 박물관 구축 및 시대별 지역별, 유형별 환두대도의 정형화 된 데이터베이스를 구축하여 손실 유물의 원형 추정에 활용할 수 있다. 또한 고고학이나 보존과학의 교육 컨텐츠 및 영화, 방송, 게임, 애니메이션 등의 문화 콘텐츠로 활용할 수 있다.
본 논문은 실내공간의 다시점 정지 영상을 서로 다른 방식으로 획득하고, 이 데이터로부터 해당 3차원 공간에 대한 기하학적인 형상정보를 담은 두 종류의 복원 결과를 비교분석 한다. 공간 내 한 평면 복원을 목표로, 첫 번째 데이터 군 확보에는 정규격자경로를 따라 정지 영상을 얻는 수동형 영상 획득 방식을 활용하였다. 두 번째 데이터 군 확보에는 한 평면의 제한된 각도 내 3차원 정보를 얻는 레이저 스캐너의 스캐닝 방식을 정지 영상 획득 방식에 응용하였다. SIFT알고리즘을 이용해 획득된 정지 영상 데이터 간의 특징점을 검출하였고 이를 기반으로 3차원 포인트 클라우드 데이터를 생성하였다. 복원된 3차원 공간정보는 생성된 포인트 클라우드의 이미지와 개수 및 평균 밀집도, 수행 시간을 통해 표현했으며 보다 정확한 실내공간의 3차원 복원에는 카메라로 획득하는 정지 영상 데이터만이 아닌 추가적인 센서를 사용한 데이터의 확보가 필요하다는 점을 확인하였다.
사용자 포즈의 3차원 데이터 생성을 통한 3차원 포즈 인식은 2차원 포즈 인식의 문제점을 해결하기 위해서 많이 연구되고 있지만, 3차원 표면 데이터의 방대한 양으로 포즈 인식에서 중요한 특징 추출(feature extraction)이 어렵고 수행 시간이 많이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 3차원 포즈 인식의 두 가지 문제점인 특징 추출의 어려움과 느린 처리속도를 개선하기 위해서 3차원 형상복원 기술로 모델의 3차원 표면 점들로 구성된 데이터를 2차원 데이터로 변환하는 차원 축소(dimension reduction) 방법을 제안한다. 실린더형 외곽점을 이용한 메쉬없는 매개변수화(meshless parameterization) 방법은 방대한 데이터인 3차원 포즈 데이터를 2차원 데이터로 변환하여 특징 추출과 매칭과정의 연산 속도를 향상 시키며, 특징 추출의 효율성 검증을 위해 간단한 환경에서 실험이 가능한 손 포즈 인식 및 인간 포즈 인식에 적용하였다.
자연하천에서 합류부 흐름 및 하상변동 특성이 매우 복잡하기 때문에 하천 복원 사업을 수행하면서 합류부에서 이에 대한 분석이 간과되고 있다. 특히 합류부 주변에 설치된 교량이 흐름에 미치는 영향에 대해 연구가 매우 부족한 실정이다. 본 연구에서는 실제 교각의 배치, 형상 및 제원이 고려된 격자망을 이용하여 합류부 주변에 위치한 교량에 의한 흐름 특성을 분석하였다. 연구 대상 구간은 대전광역시를 관통하여 흐르는 갑천과 지류인 유등천이 합류하는 지점으로서, 빈도별 홍수량(200년 빈도)에 대하여 흐름특성을 분석하였다. 유등천은 합류점 상류부에서 갑천 고속화도로를 위한 교량이 건설되기 전보다 설치 후에 유속 분포 변화가 크게 나타나며, 특히 우안 고수부지 지역에서 유속 감소가 뚜렷하게 나타났다. 또한 교각 설치 후 수심 분포는 배수영향으로 증가하지만 증가량은 0.2m 미만으로 크지 않았다. 합류 후 단면에서는 수심 분포가 교량 설치 전후 전체적으로 일치하는 형태를 나타내고 있지만, 유속은 좌안에서 우안으로 갈수록 교량 설치 전 유속이 설치 후 유속보다 크게 나타나는 현상이 나타나고 있다. 교량 설치 후 좌안에 단위 폭당 유량과 유속이 증가하고, 우안에서는 유속이 감소하며 홍수량이 증가할수록 그 특징은 뚜렷하게 나타나고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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