본 논문은 정면과 측면 얼굴 이미지의 특성을 살린 3차원 개인 아바타 합성에 관한 연구이다. 표준 얼굴 메쉬를 얼굴 이미지의 특징점에 맞추려는 힘을 특징점 이외의 점들까지의 거리에 대한 가우스 분포를 따라 부드럽게 전달시켜 매쉬를 탄성있게 변형하는 힘으로 작용시켜 메쉬를 얼굴 이미지의 윤곽선을 중심으로 매칭시키고, 매칭된 메쉬가 매칭 이전의 메쉬의 기하학적 특성을 유지할 수 있도록 메쉬에 동적 피부 모델을 적용한다. 이렇게 생성한 3차원 메쉬에 이미지를 텍스춰 매핑하여 개인 특성을 살린 3차원 개인 아바타를 생성한다.
본 논문에서 구현한 메쉬 편집기는 편집할 메쉬의 몇몇 점을 편집할 경우, 편집 정보가 그 점에 이웃한 점들에게도 영향을 미치게 되어, 편집 결과가 근사된 부드러운 곡면으로 표현하도록 하는 데 있다. 그러기 위해서는 3차원의 메쉬를 2차원 평면으로 매핑할 때, 매핑되는 원래의 메쉬의 모양이 크게 변형되지 않도록 하여야 하는데, 여기에 모양 유지 매개 변수화 방법을 사용하고 있다. 편집에 사용된 점의 편집 정보는 2차원 평면 다각형 안에 있는 서로 대응되는 점으로 매핑 되고, B-스플라인 보간으로 편집 정보는 2차 평면 안에 있는 다른 점들에게도 영향을 주게 된다. 이런 결과는 3차원 메쉬로 환원되어 부드럽게 근사된 곡면으로 표현된다.
본 논문에서는 메모리, 전원, 화면 크기 등 자원이 제한적인 모바일 시스템에 적합한 대용량 3차원 메쉬 사용자 인터페이스를 소개하고자 한다. 대용량 3차원 메쉬는 분할과 다중해상도 간소화률 실시하여 한 개의 대용량 메쉬를 다수의 작은 데이터 집합으로 재구성하여 컴퓨터 서버에 저장한다. 사용자는 모바일 시스템에서 작은 팝업 창 3차원 미리 보기를 통해 원하는 3차원 메쉬를 선택 할 수 있고 전체화면에서 다중해상도 간소화 메쉬로 관찰 할 수 있다. 간소화 해상도는 멀티 탭 터치 상호작용을 통해 자동조절된다. 또한 더블 탭 터치로 대용량 메쉬의 정교한 원형 부분도 자세히 관찰 할 수 있다. 이러한 계층적인 인터페이스를 통해 모바일 시스템 자원 사용은 최소화하고 사용자와 실시간 상호작용을 통해 대용량 3차원 메쉬의 검색 및 디스플레이가 가능하도록 하였다. 본사용자 인터페이스를 구현한 모바일 3차원 뷰어와 앱 등을 제시하여, 본 인터페이스의 유용성을 보이고자 한다.
본 논문에서는 삼각형 구조로 구성된 3차원 메쉬(Mesh)에서 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 응용하여 정확도가 높은 새로운 학습 표현 기법을 제시한다. 우리는 메쉬를 구성하고 있는 폴리곤의 edge와 face의 로컬 특징을 기반으로 학습을 진행한다. 일반적으로 딥러닝은 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 말하며, 주요 처리 대상은 1, 2차원 데이터 형태인 오디오 파일과 이미지였다. 인공지능에 대한 연구가 지속되면서 3차원 딥러닝이 도입되었지만, 기존의 학습과는 달리 3차원 딥러닝은 데이터의 확보가 쉽지 않다. 혼합현실과 메타버스 시장의 확대로 인해 3차원 모델링 시장이 증가하고, 기술의 발전으로 데이터를 획득할 수 있는 방법이 생겼지만, 3차원 데이터를 직접적으로 학습에 이용하는 방식으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그렇게 때문에 본 논문에서는 산업 현장에서 이용되는 데이터인 메쉬 구조를 폴리곤의 최소 단위인 삼각형 형태로 구성하여 학습 데이터를 구성해 기존의 방법보다 정확도가 높은 학습 기법을 제안한다.
3차원 메쉬에서 특징을 추출하는 것은 메쉬 에디팅이나 메쉬 모핑 등의 여러 가지 메쉬 처리에 있어서 중요한 일이다. 특징을 추출하는 방법 중에서 사용자가 지정한 부근의 특징을 자동적으로 찾아주는 방법은 이미지 처리 분야에서는 오래 전부터 사용되어 왔는데 이미지 스네이크 알고리즘이 그것이다. 최근에는 그러한 이미지 스네이크 알고리즘이 3차원 메쉬에 적용되어 기하학적인 스네이크 알고리즘으로 탄생하였다. 본 논문은 기하학적 스네이크의 새로운 알고리즘을 제시하고, 찾고자 하는 특징의 모양에 따라 스네이크 곡선의 위상이 자유롭게 변화하는 기하학적 스네이크 모델을 제안한다. 본 논문에 사용된 알고리즘은 이미지 스네이크 알고리즘의 동적 프로그래밍 방법을 3차원 메쉬에 응용한 것으로 스네이크 포인트들이 메쉬의 에지를 따라 3차원 상에서 직접 이동을 하면서 에너지가 최소가 되는 지점을 찾아 가는 방식이다. 스네이크 곡선은 메쉬상의 이웃한 정점들의 순차적인 연결선으로 이루어지며 찾고자 하는 특징의 모양과 크기에 따라 스네이크 포인트의 개수가 자동으로 조절된다. 또한 주변의 다른 스네이크 포인트와 만났을 때 합쳐지거나 반대로 여러 스네이크 곡선으로 나뉘어 질 수 있다.
컴퓨터 비전을 이용하여 3D로 재구성된 데이터는 필연적으로 잡음이나 에러를 포함하게 된다. 이런 데이터를 메쉬화하면 잡음이나 에러로 인해 본래 물체와 다른 3차원 메쉬 데이터가 만들어진다. 본 논문은 3차원 복원으로 재구성된 3차원 메쉬 데이터에서 잡음을 효과적으로 평활화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 메쉬의 2/3차원 면적 크기의 비를 이용하여 잡음을 평활화하기 때문에 면적이 큰 3차원 메쉬 데이터에 대한 사전처리가 필요하다. 메쉬의 3차원 면적과 투영된 2차원 면적의 비를 이용해서 3차원 메쉬 데이터에 존재하는 피크 잡음 가우시안 잡음을 검출하고, 잡음의 특성에 따라 이들을 평활화한다. 컴퓨터로 만들어진 3D 데이터와 컴퓨터 비젼 방법으로 얻어진 실제 3D 데이터를 사용한 실험 결과가 제안된 알고리즘의 효율성과 성능을 증명한다.
본 논문에서는 삼각형 구조로 구성된 3차원 메쉬(Mesh)에서 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)의 정확도를 개선시킬 수 있는 새로운 학습 표현 기법을 제시한다. 우리는 메쉬를 구성하고 있는 삼각형의 넓이와 그 로컬 특징을 기반으로 학습을 진행한다. 일반적으로 딥러닝은 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 말하며, 주요 처리 대상은 오디오 파일과 이미지이었다. 인공지능에 대한 연구가 지속되면서 3차원 딥러닝이 도입되었지만, 기존의 학습과는 달리 3차원 학습은 데이터의 확보가 쉽지 않다. 혼합현실과 메타버스 시장으로 인해 3차원 모델링 시장이 증가가 하면서 기술의 발전으로 데이터를 획득할 수 있는 방법이 생겼지만, 3차원 데이터를 직접적으로 학습 표현하는 방식으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 데이터인 삼각형 메쉬 구조를 바탕으로 기존 방법보다 정확도가 높은 학습 기법을 제안한다.
본 논문은 모델 분할 기법과 중복성 제거 기법을 통한 대용량 3차원 메쉬 모델의 고속 압축 기술에 관한 내용이다. 대용량 3차원 메쉬 모델의 비실시간 압축은 실시간 스트리밍 응용 시나리오에서 제약점으로 작용하고 있고, 본 논문에서는 인코딩 시간을 줄이기 위해 경량 메쉬 분할 방법을 통해 대용량 메쉬를 여러 개의 작은 메쉬로 분할하고, 각각의 분할된 메쉬를 병렬적으로 인코딩하여 처리 속도를 개선하였다. 또한, 메쉬 모델 내의 같은 기하학적 정보를 가진 중복된 정점들이 존재할 수 있으며, 중복된 정보를 제거하고 제거된 정점과 삼각형 표면 간의 연결 정보를 갱신하는 과정을 통해 메쉬 모델의 기하학적 정보를 유지하면서 압축 성능을 확보하였다.
본 논문은 3차원 메쉬 모델의 정점간 거리 및 DCT를 이용한 3차원 메쉬 모델 워터마킹 방법을 제안한다. 제안한 방법은 3차원 메쉬 모델의 임의의 정점간 거리를 이용하여 워터마킹하게 되며 삽입 시 임의의 정점간 거리집합을 DCT 변환 하여 그 계수 값에 워터마크가 삽입된다. 그러므로 정점간의 거리를 DCT변환하여 삽입함으로써 비지각성 및 여러 공격에 강인하다. 또한 워터마크 크기만큼의 여러 거리집합을 생성하여 사용함으로 지역패치 및 지역분할 개념으로써 부분적인 공격에 강인하며 3차원 메쉬 모델의 페이스모양에 상관없이 워터마크를 삽입 할 수 있다.
본 논문은 라인 레이저 기반 3차원 스캐너에서 투영을 이용한 고속 메쉬 생성 방법을 제안한다. 3차원 공간에서의 메쉬를 생성하기 위한 가장 알려진 방법은 3차원의 점을 4차원으로 변환하고 4차원 컨벡스 헐(convex hull)을 구축하는 방법을 활용한다. 이런 방법은 많은 수의 점 데이터를 가지는 3D 스캔 결과에서는 메쉬를 만들 때 시간이 많이 요구된다. 제안하는 방법에서는 라인 레이저 스캐너에서 중간에 얻어지는 (${\theta}$, y, z)축의 점 정보를 투영하여 얻어진 (${\theta}-y$) 2차원 깊이 지도를 메쉬 생성에 활용한다. 제안된 방법은 2D 영역에서 수행되기 때문에 메쉬를 구성하는 시간이 상당히 단축된다. 제안하는 방법을 평가하기 위해서 라인 레이저 기반 스캐너의 중간 데이터를 이용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존방법보다 고속 메시 생성에서 우수함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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