• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.122-131
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• 2011

최근에 널리 사용되고 있는 단일 영상 기반의 3차원 얼굴 복원 방법인 변형 가능한 3차원 얼굴 형상 모델(3D morphable shape model)은 입력 영상으로부터 2차원 얼굴 특징점들을 정확하게 추출할 경우, 입력 얼굴과 유사한 3차원 얼굴 형상을 생성할 수 있다. 그러나 실시간 3차원 얼굴 복원 시스템과 같이 사용자의 협조가 불가능한 경우에는 자동으로 얼굴 특징점들을 추출해야 하기 때문에, 특징점 추출 오류가 발생하여 정확한 3차원 얼굴 형상을 생성하기 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 특징점 추출 시 오추출 특징점과 정추출 특징점을 자동으로 분류하고, 정추출 특징점들만을 이용하여 3차원 얼굴을 복원하는 방법을 제안하였다. 실험결과에서는 특징점 자동 추출 오류를 고려하지 않은 기존 방법과 비교한 결과, 제안방법의 3차원 얼굴 복원 성능이 크게 향상되었음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.1-9
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• 2001

본 논문은 여러 장의 이미지로부터 삼차원 모델을 빠르게 복원하기 위한 다각형 기반 Space Carving 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 기존의 복셀 carving 연산에 다각형 carving 연산을 추가하여 기존 복셀 carving 기법의 단점인 렌더링 품질의 저하와 느린 렌더링 속도 문제를 보완하였다. 따라서 복원된 모델은 다각형 구조를 가지며, 이로부터 텍스쳐 매핑을 이용한 빠른 속도의 고품질 렌더링 기법이 가능해진다. 또한 다각형 carving 후잉여 데이터를 삭제함으로써 복원된 모델의 품질 저하없이 메모리를 줄이고, 더욱 빠른 렌더링을 가능하게 한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.326-329
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• 2003

영상이나 이미지로부터 3차원 정보를 복원해내기 위한 기술은 컴퓨터 비젼과 그래픽스 분야에서 많은 연구의 대상이 되어 왔다. 본 연구에서는 연속적으로 획득된 여러 장의 이미지로부터 특징점을 추출한 후 그 점들로부터 프로젝티브 복원을 하고 카메라 파라메터를 계산하여 유클리디언 공간으로 변환시켜 3차원 데이터를 계산하는 방법을 구현하였다. 계산된 3차원 데이터와 가장 적합한 폴리곤을 선택하고 텍스쳐 매핑을 하는 방법을 결합하여 사실적인 3차원 모델을 생성할 수 있었다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2008년도 동계학술발표회 논문집
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• pp.179-180
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• 2008

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권12호
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• pp.780-788
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• 2008

손 포즈 모델링 및 추적은 컴퓨터 시각 분야에서 어려운 문제로 알려져 있다. 손 포즈 3차원 복원을 위한 방법에는 사용되는 카메라의 수에 따라 다중 카메라 또는 스테레오 카메라 기반 방식과 단일카메라 기반 방식이 있다. 다중 카메라의 경우 여러 대의 카메라를 설치하거나 동기화를 시키는 등에 대한 제약사항이 따른다. 본 논문에서는 확률 그래프 모델에서 신뢰 전파 (Belief Propagation) 알고리즘을 이용하여 단안 카메라에서 획득된 2차원 입력 영상으로부터 3차원 손 포즈를 추정하는 방법을 제안한다. 또한, 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 인식기로 하여 손가락 클릭 동작을 인식한다. 은닉 노드로 손가락의 관절 정보를 표현하고, 2차원 입력 영상에서 추출된 특징을 관측 노드로 표현한 확률 그래프 모델을 정의한다. 3차원 손 포즈 추적을 위해 그래프 모델에서의 신뢰 전파 알고리즘을 이용한다. 신뢰 전파 알고리즘을 통해 3차원 손 포즈를 추정 및 복원하고, 복원된 포즈로부터 손가락의 움직임에 대한 특징을 추출한다. 추출된 정보는 은닉 마르코프 모델의 입력값이 된다. 손가락의 자연스러운 동작을 위해 본 논문에서는 한 손가락의 클릭 동작 인식에 여러 손가락의 움직임을 함께 고려한다. 제안한 방법을 가상 키패드 시스템에 적응한 결과 300개의 동영상 테스트 데이타에 대해 94.66%의 높은 인식률을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.66-75
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• 2010

증강현실에서 3차원적 증강은 입력 비디오나 이미지로부터 3차원 구조 복원 및 추적을 필요로 한다. 이를 위해 제안된 기존의 방법들은 대개 정확한 3차원 모델을 사전에 구축해두고 실시간에 대조하는 방식을 취하였는데, 이 방식은 정확한 측정에 기반한 모델이 있어야 한다는 점과 대상물을 일일이 모델링해야 하는 문제점이 있다. 본 논문은 각 대상물별 정밀한 모델 없이 유형별로 일반화된(generic) 모델만을 사용하는 방식을 제안함으로써 층간 이동 등을 허용하는 광범위 이동형 실내 증강현실 응용 가능성을 제시하고자 하였다. 제안한 방법은 일반화된(generic) 모델을 변형(affine transformation)하여 주어진 장면에서 오류 임계치 이내의 정합을 이루는 모델 변형 값인 스케일, 위치, 회전 값을 찾아냄으로써, 그에 따라 정합된 3차원 공간구조에 관해 일관성 있게 증강객체가 배치될 수 있도록 하는 것이다. 이 방법은 정밀 모델링에 드는 시간과 노력 비용을 줄이며, 실험을 통해 크기나 디테일은 다르지만 유사 패턴이 반복되는 통로구조의 복원과 추적에 사용될 수 있음을 보였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권9호
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• pp.75-80
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• 2022

최근 현실감 있는 경험을 제공하기 위한 몰입형 가상현실(VR) 기술에 대한 연구 개발이 활발하게 진행되고 있다. 가상현실 참여자에게 실제와 유사한 실감적인 가상현실 체험을 제공하기 위해서는 실제 현실 공간에 존재하는 환경 및 객체의 정보를 정밀하게 캡처 및 복원하여 가상 환경 시스템의 모델 데이터로 적용한 시스템 구성이 필요하다. 이러한 가상 환경 구성에 필요한 실 데이터를 획득하기 위해서는 다수의 비정형 카메라를 활용한 셋업으로 이루어진다. 하지만, 다수의 비정형 위치의 카메라를 활용해 실제 공간에서의 3차원으로 구성된 정보를 획득할 경우 카메라의 개수 및 위치가 최적화되지 않아 복원의 오류가 발생할 수 있다. 또한, 정밀한 객체 복원을 위해 과도한 양의 비정형 카메라가 배치될 경우 비정형 카메라 배치에 따른 자원의 낭비 또한 발생할 수 있어 적절한 개수의 비정형 카메라가 배치되어야 한다. 본 논문에서는 3차원 공간 데이터를 복원 시 필요한 정보를 얻기 위해 배치되는 다수의 비정형 카메라를 최적화할 수 있는 최적 카메라 배치(Optimal Camera Placement) 학습 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법을 통해 실제 환경 정보 획득 시 정확한 형태의 복원 데이터를 이용하여 가상 환경을 생성하고, 더욱 몰입도 높은 실감형 콘텐츠 시스템을 사용자에게 제공할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.11-18
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• 2013

본 논문에서는 정확한 깊이를 추출하기 위해 고차 통계기반 초점 척도를 이용한 SFF(shape from focus) 알고리즘을 제시한다. 기존의 SFF기반 3차원 깊이 복원 기법들은 초점 척도로 SML(sum of modified Laplacian)을 사용하기 때문에, 성능이 영상의 특성에 크게 의존하여 초점이 정밀하거나 질감이 풍부한 영상에서만 효율적이다. 그러므로, 본 논문에서는 비교적 질감과 초점이 빈약한 영상에서도 초점 값을 추출할 수 있도록 고차 통계(HOS:higher order statistics)를 이용한 알고리즘을 제안한다. 이 초점 척도에 의해 초점 영역 맵이 생성되고 국부적으로 최적의 초점 값을 갖는 화소를 추출하기 위해 영역개선, 세선화, 모서리 검출과정이 순서적으로 적용된다. 최종적으로 추출된 점에 대해서 Delaunay 삼각화를 사용하여 3차원 모델정보를 생성한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.9-11
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• 2017

비디오 시퀀스에서 3D 모델을 복원하기 위해서는 기하 모델 추정이 용이한 프레임을 선택해야 한다. 본 논문에서는 안정 장치 도움을 받는 전문 비디오가 아닌 일반 비디오에서 고품질의 프레임을 손쉽게 자동 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 optical flow 기반 매칭 분석, 프레임 간 적당한 기준선 거리 판단, 비디오 내에서 빠른 탐색을 위한 고속 도약, 두 프레임 간의 호모그래피와 기본 행렬에 대한 GRIC 점수, 모션 블러 프레임 제거 방법 모두를 결합한다. 실내 공간에 촬영된 비디오를 이용한 실험을 통해, 우리의 방법이 모션 블러와 저하 움직임이 있는 상황에서 더 강건하게 3D point cloud 를 생성하는 것을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.95-101
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• 2023

Colmap은 혁신적인 인공지능 기술 중 하나로, 3D 재구성 작업에 있어 매우 유용한 도구로 사용된다. 또한, 이미지와 해당 메타데이터를 활용하여 세밀한 3D 모델을 구축하는 데 탁월하다. 2D 이미지, 카메라의 위치 정보, 깊이 정보 등을 결합하여 Colmap은 3D 모델을 생성한다. 이를 통해 실제 세계의 객체들을 포함한 상세하고 정확한 3D 재구성을 이뤄낼 수 있다. 또한, Colmap은 대규모 데이터 세트에서 효율적으로 작동할 수 있도록 GPU를 활용하여 빠른 처리를 제공한다. 본 논문에서는, 우리나라 전통탑의 2D 이미지를 수집하고, Colmap을 사용하여 3D 모델로 재구성하는 방법을 제시했다. 본 연구는 우리나라의 전통적인 석탑 복원 과정에 이 기술을 적용했다. 이로써, 문화재 복원 분야에서의 Colmap의 응용 가능성을 확인했다.