얼굴의 깊이 정보는 개개인의 특성을 잘 나타내며, 특히 표면 곡률은 곡선으로 이루어진 사람들의 얼굴 표면을 특정 짓는 아주 중요한 정보이다. 3차원 물체 인식에서 표면 형태 특성을 잘 나타내는 곡률 정보와 계산량을 줄일 수 있는 차원 감소의 그룹 분할 투영 벡터 방법을 이용한 3차원 얼굴 인식 방법을 제안한다. 얼굴의 표면 곡률을 구하여, 이로부터 최대 곡률 및 최소 곡률에 대한 그룹 분할 투영 벡터를 적용하여 인식 하였다. 인식 결과 최소 곡률에 의한 투영 벡터 방법이 가장 높은 인식률을 나타내었다.
본 논문에서는 곡률 근사화를 이용한 3차원 영상의 표면 분할 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 기하학적인 접근방법으로 곡률 근사화 이용한 간략화 된 처리 과정의 적용과 곡률의 불연속 정도를 결정하는데 보다 용이한 방법을 제시한다. 이러한 효율적인 에지 검출을 기반으로 여러 가지 3차원 영상의 표면 분할 실험을 통하여 제안한 방법의 성능이 기존의 방법보다 우수함을 확인하였다.
본 논문은 이산 곡률을 확장된 QEM(Quadric Error Metrics)으로 변환한 새로운 메쉬 간략화 알고리즘을 제안한다. 이산 곡률이란 이산적인 표면으로 구성된 메쉬 표면의 곡률이며, 기하학 정보만을 이용하여 계산 가능하다. QEM은 간략화 오차를 평면과 한 점과의 거리 제곱의 합인 이차식으로 표현함으로써 빠른 간략화를 수행한다. 본 논문은 모서리 간략화 수행 시의 새로운 점과 주변 평면과의 거리 뿐만 아니라, 그 점에서의 이산 곡률을 계산한다. 즉, 간략화 오차에 거리와 곡률을 함께 고려하여 이차식으로 표현함으로써 빠르고 높은 품질의 간략화가 수행 가능하다.
본 논문에서는 입력으로 들어온 레이지 데이터에서 표면곡률을 계산하여 물체의 형상정보를 추출하는데 있어서 형상을 분류하기 위해 필요한 임계값을 선정하는 방법을 제안하고자 한다. 이는 우선 입력으로 들어온 레인지 데이타에서 평균곡률과 가우스곡률 등과 같은 표면곡률을 계산한다. 그 후 계산된 표면곡률값의 범위에 따라 물체의 형상특징을 분류하게 되는데 이때 임계값을 잘못 선정하게 되면 물체의 형상을 잘못 분류하게 되어 물체를 오인식하게 되는 문제점을 야기하게 된다. 따라서 본 논문에서는 통계적인 관점에서 표면이 평면인 경우 평균곡률과 가우스곡률이 동시에 0으로 간주될 수 있는 신뢰영역을 도출할 수 있는 방법을 제안하고자 하며, 경험적으로 정한 임계값과 본 논문에서 제안한 임계값으로 선정한 결과를 비교함으로써 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
본 논문에서는 컴퓨터 시각에서 가장 중요한 과제의 하나인 ,3차원 물체의 표현에 대해 원뿔형태의 기술과 표면 분류시 임계치를 자동으로 선정하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 기존에 미분기하학에서 사용한 평균 곡률 (H)과 가우스 곡률(K)은 물체의 상당 부분을 차지하고 있는 원뿔표면에 대한 분류가 불가능하였다. 또한 평균 곡률과 가우스 곡률의 부호값에 따른 표면 분류가 실제 거리 영상에 적용시 올바로 분류가 안 되는 문제를 가지고 있었다. 이 논문에서는 기존의 이 같은 두 가지 문제를 해결하기 위해 리지와 벨리의 표면분류로부터 원뿔표면 형태(cone ridge, cone valley)를 분류해 내었다. 즉, 원뿔표면 형태의 경우 H의 값이 일정하고, 원뿔표면 형태의 경우는 H의 값이 다름을 이용하여 원뿔표면 형태를 분류하였다. 아울러 통계적인 관점에서 표면분류 임계치를 선정할 수 있는 방법을 제안하고 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
원자 힘 현미경 (Atomic Force Microscopy, AFM) 탐침과 표면 사이의 좁은 공간에서 형성되는 나노미터 크기의 메니스커스는 AFM으로 측정하는 표면 이미지에 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 격자 기체 기반의 몬테카를로 방법을 이용하여 계의 상대습도 변화에 따른 시스템의 크기와 표면의 곡률이 메니스커스의 모양 및 이로 인해 발생하는 모세관 힘에 미치는 영향을 알아 보았다. 일반적으로 시스템의 크기가 작을수록, 표면의 곡률이 클수록 (표면이 거칠수록), 메니스커스 폭은 좁아지고 모세관 힘이 줄어드는 것을 확인 하였다.
본 논문은 이산 복사조도-곡률 척도를 이용하여 간략화된 자유곡면을 스무딩하는 알고리즘을 제안한다. 이산 복사조도-곡률이란 형상의 기하학 조건인 이산 곡률뿐만 아니라 렌더링을 위해 설정된 라이팅 조건인 복사조도를 고려한 이산 척도이다. 즉 광원과 정점 사이에서 계산된 복사조도값과 메쉬 곡면의 이산 표면에서 정의되는 이산곡률값을 이용하여 각 점정의 가중치를 계산하고, 이를 기반으로 간략화된 분할곡면의 형상을 스무딩한다. 결국 제안된 이산 복사조도-곡률 척도를 고려한 스무딩 알고리즘으로 간략화된 메쉬 곡면의 형상과 렌더링 결과를 향상시키고자 한다.
본 논문에서는 고속가공 시 필랫(코너-R) 엔드밀의 곡면가공 적용가능 여부를 연구하기 위하여 비교적 곡률이 완만한 곡면을 채택하여 가공실험을 수행하고 고 결과를 분석하였다. 가공재료는 금형의 재료로 많이 사용되는 SKD11 강을 선택하였다. 볼엔드밀과 필렛엔드밀의 비교를 위하여 2 종류의 공구에 동일한 가공조건으로 가공실험 하였다. 가공 중 측정된 절삭력과 가공면의 표면조도를 분석하여 일반적으로 황삭에서 주로 사용되던 필렛엔드밀을 곡률이 완만한 곡면의 정삭에 적용하였을 경우의 절삭특성과 볼엔드밀의 가공특성을 비교하였다.(중략)
원자 힘 현미경(Atomic Force Microscopy, AFM) 탐침과 표면 사이의 좁은 틈에서 형성되는 나노미터 크기의 물 메니스커스는 AFM을 사용하여 측정하는 이미지에 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 격자 기체 기반의 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 탐침의 곡률과 결합 에너지 특성이 메니스커스의 형상과 그로 인해 발생하는 모세관 힘에 어떠한 영향을 미치는지 알아보았다. 일반적으로 탐침의 곡률이 커질수록, 친수성이 작아질수록 메니스커스 폭은 좁아지고 모세관 힘이 줄어드는 것을 확인하였다.
서로 다른 종류의 영상을 정확하게 연관시켜 복합적인 정보를 제공하는 다중모달리티 의료 영상정합기법 중 표면정보 기반 영상정합에서는 일반적으로 동일 대상에 대한 서로 다른 모달리티에서 추출된 표면 윤곽정보 사이의 거리를 최소화함으로써 매칭이 이루어진다. 그런데 동일대상에 대해 취득되는 서로 다른 두 모달리티는 관심 영역 상의 표면 특성이 서로 유사하다. 그러므로 다중모달리티 영상정합에서 표면거리와 함께 표면의 형태 특성을 고려하여 두 영상을 매칭하는 방법이 정합결과의 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 동일 대상의 서로 다른 두 모달리티 뇌영상 간의 표면거리와 표면곡률을 최적화하는 정합기법을 제안한다. 영상정합은 참조영상과 테스트영상에 대한 표면정보 생성과 이 두 개의 표면정보를 최적화하는 단계로 구성된다. 표면정보 생성 단계에서는 두 모달리티로부터 관심영역의 윤곽선을 추출하고, 이 중 참조 볼륨의 윤곽선에 대해서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 구성하게 된다. 최적화 단계에서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 참조하는 최적화 평가함수(cost function)에 의해 두 객체의 표면거리 차이와 표면곡률 차이를 최소화하는 정합 변환 값이 결정되고, 이것이 테스트영상의 변환에 적용되어 결과적으로 두 영상이 정합 되게 된다. 제안된 최적화 평가함수는 표면거리 정보만을 사용하는 평가함수에 비해 보다 견고한 정합 정확도를 보였으며 또한 본 연구는 정합결과의 볼륨 가시화를 통해 효율적인 영상 분석 수단을 제공하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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