• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제26권6호
• /
• pp.627-635
• /
• 1999

물체의 3차원 모델을 음영처리하기 위해서는 물체 표면의 각 점에서 법선 벡터를 계산해야 한다. 복섹 기반의 볼륨 데이터는 표면에 대한 기하학적 정보가 없기 때문에 이웃 점들의 상대적인 위치나 데이터 값의 차이로부터 법선 벡터를 추정할 수 밖에 없다. 기존에 고안된 법선 벡터추정 연산자는크기가 고정되어 있기 때문에 제한된 영역에서만 법선 벡터를 정확하게 계산하고 나머지 영역에서는 오류를 유발한다. 이 논문에서는 표면을 구성하는 점들의 공간적 배치나 그 점들의 데이터값에 따라 크기가 변하는 가변 중심 편차 연산자와 이를 이용한 법선 벡터 추정 방법을 제안한다. 이 연산자를 사용하면 기존연산자들보다 정확하게 법선 벡터를 추정할 수 있으며, 동일한 화질인 경우 계산 시간이 상당히 단축된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
• /
• pp.655-657
• /
• 2000

일반적으로 3차원 복셀 데이터의 가시화는 표면 복셀의 법선 벡터를 이용하여 퐁 반사 모형으로 밝기를 결정하는 일이라 할 수 있다. 표면의 변화가 부드러운 기하학적 모형의 가시화는 법선 벡터만으로 충분한 결과를 얻을 수 있지만, 표면의 굴곡이 심한 비정형의 데이터에는 적합하지 않을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 물체 표면의 굴곡에 따라 빛의 양을 조절하여 이러한 문제를 개선하는 방법을 제안하였다. 이 방법으로 물체 표면의 굴곡을 고려하지 않을 때보다 물체가 선명하게 가시화되는 결과를 얻었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
• /
• pp.4-5
• /
• 2016

최근 현실 세계의 기반 위에 가상의 정보를 증강하여 사용자와 상호작용하며 즐기는 증강 현실 컨텐츠가 대중들에게 많은 인기를 얻고 있다. 이러한 증강 현실 콘텐츠는 현실 세계를 기반으로 한다는 점에서 실제의 3차원 공간을 정확하게 복원하는 것이 중요하다. 초기의 3차원 복원 방법으로 RGB-D 카메라를 이용한 KinectFusion 방법이 제안되었고 많은 연구자들에 의해 다루어지고 있다. 하지만 기존의 방법은 시간이 흐름에 따라 누적되는 오차에 의해 3차원 모델이 정확하게 복원되지 않는 객체 표류 문제가 발생한다. 이러한 문제는 깊이 카메라 센서의 잡음 때문에 정확하지 않은 표면 법선 벡터가 계산되는 것에 기인한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 잡음에 강건한 표면 법선 벡터를 계산하는 방법을 제안한다. 실험결과에서는 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 카메라 궤적이 정확하게 예측되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제10권6호
• /
• pp.169-178
• /
• 2010

본 논문은 실시간 응용 프로그램에서 사실적인 금속 재질을 렌더링하기 위한 효과적인 기법을 제안한다. 제안된 기법은 금속면의 미세한 흡집을 표현하기 위해 법선 벡터를 섭동(perturbation)하는 방법을 사용한다. 법선 벡터를 섭동하는 일반적인 방법은 범프(bump) 매핑이나 법선(normal) 매핑 등의 방법을 사용하는 것이다. 그러나 이러한 방식은 이방성 반사 특성을 갖는 표면에서는 사실적인 빛의 산란을 보이지 못한다. 금속 특유의 반사를 표현하기 위해서는 미세면 분포 함수를 이용하여 이방성 반사 특성을 모델링하는 것이 일반적이므로 일반적 법선 섭동만으로는 만족스런 결과를 얻지 못한다. 본 논문은 법선 벡터의 섭동과 함께 미세면 분포 함수를 변형하는 기법을 통해 매우 사실적인 금속면 재질 렌더링이 가능한 기법을 제안한 다. 제안된 기법은 쉽게 GPU 프로그램으로 구현되며, 실시간 환경에서 동작한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.762-765
• /
• 2015

본 논문에서는 물체의 모양 정보를 나타내는 물체 표면의 법선 벡터 데이터와 컬러 영상으로부터, 강한 표현력을 갖도록 학습을 통해 특징을 추출하는 효과적인 물체 인식 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템에서는 입력되는 깊이 영상을 물체 표면의 법선 벡터로 변환하여, 단순한 거리 측정치를 물체 인식에 유리한 표면 모양 정보로 활용하였을 뿐 아니라 센서 위치나 방향에 대한 의존성을 감소시켰다. 또한, 본 시스템에서는 실세계의 수많은 물체들의 고유한 특성들을 잘 표현해 줄 수 있도록, 다계층 학습을 통하여 특징을 추출하였다. 워싱턴 대학의 RGB-D 물체 데이터 집합을 이용하여 다양한 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

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

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제5권1호
• /
• pp.13-20
• /
• 2016

본 논문에서는 계층적 특징 학습을 이용하여 물체의 컬러 영상과 깊이 영상으로부터 해당 물체가 속한 범주와 개체, 그리고 다양한 속성들을 효과적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템의 전처리 단계에서는 물체의 깊이 영상을 물체의 모양 정보를 좀 더 효과적으로 표현할 수 있는 표면 법선 벡터 데이터로 변환하고, 특징 학습 단계에서는 물체의 컬러 영상과 표면 법선 벡터 데이터로부터 두 단계에 걸쳐 패치 단위 특징과 이미지 단위의 특징을 추출해낸다. 그리고 추출된 특징 벡터들과 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 각기 독립적인 다수의 분류 모델들을 학습한다. 미국 워싱턴 대학의 RGB-D 물체 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권5호
• /
• pp.199-207
• /
• 2013

스핀 영상은 3차원 표면의 특징을 효과적으로 표현하기 때문에 3차원 얼굴에서 특징점을 검출하는데 많이 이용된다. 하지만 기존의 스핀 영상은 표면의 법선 벡터 방향에 따라 매우 다른 스핀 영상이 만들어지는 단점이 있다. 또한 해당 영역 내에 존재하는 모든 점을 2차원으로 변환하여 고려하기 때문에 3차원 표면 특징이 모호해질 수 있다. 본 논문에서는 검색 영역을 분할한 스핀 영상을 이용하는 3차원 얼굴 특징점 검출 방법을 제안하였다. 기준점으로부터 떨어진 각도에 따라 검색범위를 분할하여 분할된 영역 내 점들에 대해 스핀 영상을 구성하여 방향에 따른 특징 추출을 극대화했다. 법선 벡터 평탄화를 이용하여 표면 법선 벡터 방향에 대한 잡음 민감성을 줄여 정확한 형태의 스핀 영상을 얻도록 했다. 실험을 통해 제안한 방법으로 찾은 특징점과 실측 특징점과의 거리차를 비교하여 기존방법에 비해 약 34% 향상된 정확도를 얻음을 확인했다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
• /
• pp.79-80
• /
• 2014

본 논문에서는 다방향 패턴을 이용한 구조광(structured light)방식의 3차원 스캔 기법을 적용하여 3차원 스캐너의 3차원 형상 취득의 정밀도를 높이는 방법을 제안한다. 기존의 단방향 패턴을 이용한 3차원 구조광 방식의 스캔 기법으로 3차원 형상을 취득하는 경우, 스캔 대상 표면의 법선벡터가 패턴의 방향과 수평 할수록 부정확한 형상이 복원된다. 본 논문에서는 스캔 대상의 경사면에 따른 법선 벡터(normal vector) 검출 및 검출된 벡터를 통한 최적의 패턴 방향 선출(quantization), 그리고 각 화소의 최적의 패턴방향을 이용한 선별적인 구조광 방식의 3차원 스캔 기법을 통하여 3차원 형상 취득의 정확성을 높이는 기법을 제안한다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.135-142
• /
• 2009

메쉬 평탄화는 메쉬 표면의 잡음을 제거하는 것으로써 일반적으로 평탄화 필터를 적용하여 수행한다. 하지만 전체 과정이 CPU에서 수행되기 때문에 많은 실행 시간이 걸리는 문제점을 가진다. GPU는 부동소수점 연산에 특화되어 CPU에 비해 빠른 연산이 가능하기 때문에 복잡한 연산을 실시간으로 처리하는 것이 가능하다. 특히 메쉬 평탄화 과정은 메쉬의 각 정점이나 삼각형을 기반으로 같은 연산을 반복하기 때문에 GPU의 병렬 처리에 적합하다. 본 논문에서는 양방향 필터링에 GPU의 병렬 처리를 이용함으로써 메쉬 평탄화의 수행 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 먼저 양방향 필터링을 위해 메쉬의 각 정점에 인접하는 삼각형들을 찾고 이들의 법선 벡터의 평균을 계산하여 정점들의 법선 벡터를 구한다. 양방향 필터링으로 각 정점의 새 위치를 계산하고 앞의 과정을 다시 수행하여 정점들의 새 법선 벡터를 계산한다.