This study was designed to analyze the three-dimensional shapes of Hanbok Chima made with various fabrics and to clarify the relationship between fabric properties as well as the objective and subjective evaluations of the 3D shape. For 3D shape data, a dress form (9A2 (N; nude)) was scanned with eight Chima garments made with the same number of fabrics. The scanner used was a non-contact three-dimensional human body measuring system belonging to Bunka Women's University in Japan. Data concerning the objective evaluation of the 3D shape was obtained from the measurements of the vertical and horizontal sections: those for subjective evaluation were through the sensory test after exposure to photographs from a front and side view. Four fabric factors were extracted from fabric physical properties: softness, extension, thickness of threads, and weight of fabric. Such factors as expansion (volume), sag of rear train, shape of nodes were influential in explaining the 3D shape of Hanbok Chima. From the analysis of the 3D shape, it can be deduced that with the constituent fabric stiffer, lighter, and less stretchable, the more expanded the 3D shape appeared to be. Multiple regression results showed that vertical shape factors have a greater effect on the evaluation of the 3D shape. It also implies that dependent variables of this study such as the subjective evaluation and 3D shape can be derived from regression equations on independent variables as fabric property factors or 3D shape factors. These results can enable the manufacturers to predict the 3D shape of the garment as well as the human subjective assessment to improve the efficacy of production. The investigation method proposed in this study can also be applicable to other garment items.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.22
no.1
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pp.1-13
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2020
The purpose of this study is to create a 3D avatar from 3D human body shape data using the CLO 3D virtual clothing program and to verify the feasibility of avatar production using the virtual clothing system for verifying size and shape. The research method was to select one virtual representative model that is the closest to the mean size of each body item for each age group. Using the 3D human body scan shape of a 40-69 years old male was applied to the CLO 3D virtual wearing system. Using the CLO 3D Avatar conversion menu, we verified the feasibility of creating a 3D avatar that reproduces the human body scan shape. In the dimension comparison between the 3D avatar and the fictitious representative model, the dimension difference was noticeable in height, circumference, and length. However, as a result, the converted 3D avatar showed less than a 5% difference in most human dimensions. In addition, since the body shape and posture were reproduced similarly, the utilization of the avatar was verified.
In this paper, a new algorithm is proposed for three-dimensional (3D) shape recognition using local features of model views and its sparse representation. The algorithm starts with the normalization of 3D models and the extraction of 2D views from uniformly distributed viewpoints. Consequently, the 2D views are stacked over each other to from view cubes. The algorithm employs the descriptors of 3D local features in the view cubes after applying Gabor filters in various directions as the initial features for 3D shape recognition. In the training stage, we store some 3D local features to build the prototype dictionary of local features. To extract an intermediate feature vector, we measure the similarity between the local descriptors of a shape model and the local features of the prototype dictionary. We represent the intermediate feature vectors of 3D models in the sparse domain to obtain the final descriptors of the models. Finally, support vector machine classifiers are used to recognize the 3D models. Experimental results using the Princeton Shape Benchmark database showed the average recognition rate of 89.7% using 20 views. We compared the proposed approach with state-of-the-art approaches and the results showed the effectiveness of the proposed algorithm.
The 3D shape as well as the depth of an object presented on a 3D display is perceptually distorted depending on viewing distance. It is quite undesirable that different observers perceive different depth and shape from an object displayed on a 3D monitor. To resolve the problem of perceptual distortion of 3D depth and shape, the degree of the distortion should be measured appropriately. As a basis for resolving these problems, the present research suggests an instrument for measuring the degree of the perceptual distortion of 3D depth and shape.
The techniques extract shape descriptors from 3D models and use these descriptors for indices for comparing shape similarities. Most similarity search techniques focus on comparisons of each individual 3D model from databases. However, our similarity search technique can compare not only each individual 3D model, but also partial shape similarities. The partial shape matching technique extends the user's query request by finding similar parts of 3D models and finding 3D models which contain similar parts. We have implemented an experimental partial shape-matching search system for 3D pagoda models, and preliminary experiments show that the system successfully retrieves similar 3D model parts efficiently.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.2
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pp.281-288
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2016
The natural moving objects are the most non-rigid shapes with randomly time-varying deformation, and its types also very diverse. Methods of non-rigid shape reconstruction have widely applied in field of movie or game industry in recent years. However, a realistic approach requires moving object to stick many beacon sets. To resolve this drawback, non-rigid shape reconstruction researches from input video without beacon sets are investigated in multimedia application fields. In this regard, our paper propose novel CPSRF(Chained Partial Stereo Rigid Factorization) algorithm that can reconstruct a non-rigid 3D shape. Our method is focused on the real-time reconstruction of non-rigid 3D shape and motion from stereo 2D video sequences per frame. And we do not constrain that the deformation of the time-varying non-rigid shape is limited by a Gaussian distribution. The experimental results show that the 3D reconstruction performance of the proposed CPSRF method is superior to that of the previous method which does not consider the random deformation of shape.
We propose an image-based three-dimensional shape determination system. The shape, and thus the three-dimensional coordinate information of the 3-D object, is determined solely from captured images of the 3-D object from a prescribed set of viewpoints. The approach is based on the shape-from-silhouette (SFS) technique, and the efficacy of the SFS method is tested using a sample data set. The extracted three-dimensional shape is modeled with polygons generated by a new iterative triangulation algorithm, and the polygon model can be exported to commercial software. The proposed system may be used to visualize the 3-D object efficiently, or to quickly generate initial CAD data for reverse engineering purposes, including three dimensional design applications such as 3-D animation and 3-D games.
Since 3D face can be rotated freely in 3D space and illumination effects can be modeled properly, 3D face modeling Is more precise and realistic in face pose, illumination, and expression than 2D face modeling. Thus, 3D modeling is necessitated much in face recognition, game, avatar, and etc. In this paper, we propose a 3D face modeling method based on 3D morphable shape modeling. The proposed 3D modeling method first constructs a 3D morphable shape model out of 3D face scan data obtained using a 3D scanner Next, the proposed method extracts and matches feature points of the face from 2D image sequence containing a face to be modeled, and then estimates 3D vertex coordinates of the feature points using a factorization based SfM technique. Then, the proposed method obtains a 3D shape model of the face to be modeled by fitting the 3D vertices to the constructed 3D morphable shape model. Also, the proposed method makes a cylindrical texture map using 2D face image sequence. Finally, the proposed method builds a 3D face model by rendering the 3D face shape model with the cylindrical texture map. Through building processes of 3D face model by the proposed method, it is shown that the proposed method is relatively easy, fast and precise than the previous 3D face model methods.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.1
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pp.74-79
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2021
In this paper, the 3D shape of a hydraulic actuator cover was 3D printed by applying two materials, namely PLA and ABS. Subsequently, the printed shape was scanned to analyze the material properties, dimensional change characteristics, dimensions, and scan shape as a real model. To compare and analyze material-specific 3D printing dimensions, a non-contact mobile laser scanner was used to scan a portion of the printed hydraulic actuator cover and the final alignment shape of the 3D printed part was studied on the basis of the design model.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.10a
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pp.1390-1393
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2004
In the present industry, three-dimensional colored shape has required for realistic prototype in rapid manufacturing. Z-corporation developed 3D printer which can color three-dimensional prototype but this process can't be adopted to other rapid prototype products and spend much time and cost coloring 3D shape. In this study a new coloring process on three-dimensional surface is proposed for realistic prototype. Three-dimensional surface coloring apparatus is composed of HP ink jet head and X-Y plotter. Distance and angle between ink jet nozzle and 3D surface are set as process parameter. Based on the experiment of process parameters, it is shown that distance and angle affected on printed image on 3D surface. Circle and line shape are chosen as standard image shape because the shape has widely used as standard in 2D printing. Consequently, the distorted image on 3D surface is corrected by transformed input image data.
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