From the view point of data fusion, we integrate LIDAR data and digital aerial images to perform 3D building modeling in this study. The proposed scheme comprises two major parts: (1) building block extraction and (2) building model reconstruction. In the first step, height differences are analyzed to detect the above ground areas. Color analysis is then performed for the exclusion of tree areas. Potential building blocks are selected first followed by the refinement of building areas. In the second step, through edge detection and extracting the height information from LIDAR data, accurate 3D edges in object space is calculated. The accurate 3D edges are combined with the already developed SMS method for building modeling. LIDAR data acquired by Leica ALS 40 in Hsin-Chu Science-based Industrial Park of north Taiwan will be used in the test.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.929-944
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2019
Many critical applications require accurate real-time human action recognition. However, there are many hurdles associated with capturing and pre-processing image data, calculating features, and classification because they consume significant resources for both storage and computation. To circumvent these hurdles, this paper presents a recognition machine learning (ML) based system model which uses reduced data structure features by projecting real 3D skeleton modality on virtual 2D space. The MMU VAAC dataset is used to test the proposed ML model. The results show a high accuracy rate of 97.88% which is only slightly lower than the accuracy when using the original 3D modality-based features but with a 75% reduction ratio from using RGB modality. These results motivate implementing the proposed recognition model on an embedded system platform in the future.
일반적으로 3차원 메시 모델은 많은 정점(vertex)과 다각형으로 이루어져 있을 뿐만 아니라 정점 위치 각각은 3차원 좌표에서 세 개의 32비트 부동소수점수로 표현되기 때문에, 모델을 표현하기 위해 필요한 데이터 량은 매우 많다. 따라서 3차원 모델을 효과적으로 저장 및 전송하기 위한 압축 기법은 필수적으로 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 예측 잉여신호 벡터 양자화를 이용한 3차원 모델 압축 기법을 제안한다. 기본적인 개념은 3D 모델을 이루는 서로 인접한 정점 위치들간에 존재하는 높은 상관도와 정점 위치 자체가 지니는 벡터 특성에 근거한다. 실험 결과에 따르면 제안한 방법이 기존의 압축 방법에 비해 높은 압축율을 얻을 수 있으며 정점 위치 정보를 점진적으로 전송할 수 있는 장점을 지닌다.
터널 시공 중 획득되는 굴진면 조사와 계측자료 등은 암판정의 기초자료로 터널 안정성 및 경제성과 밀접한 관련이 있다. 하지만 국내에서는 이러한 자료에 대한 체계적 관리가 부족한 실정이며 자료의 효율적 활용 및 관련 전문가의 수도 부족하다. 따라서 자료의 체계적 관리 및 효율적 활용, 한정된 전문가를 효과적으로 활용할 수 있는 방안 마련이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 BIM기반 데이터 시각화를 통해 터널 설계 및 시공관련 정보를 온라인 상에서 효율적으로 제공하기 위한 연구를 수행하였으며 그 결과로 통합 3D 터널모델 생성 모듈과 웹뷰어 모듈을 개발하였다. 개발 기술은 국내 ○○터널 설계 및 시공 자료를 통해 구현성능을 검증하였으며 향후 연구방향 및 시스템 개선방안을 도출하였다.
Jang, In-Su;Kim, Jae Woo;You, Ju-Yeon;Kim, Jin Seo
ETRI Journal
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제35권6호
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pp.969-979
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2013
Various simulation applications for hair, clothing, and makeup of a 3D avatar can provide more useful information to users before they select a hairstyle, clothes, or cosmetics. To enhance their reality, the shapes, textures, and colors of the avatars should be similar to those found in the real world. For a more realistic 3D avatar color reproduction, this paper proposes a spectrum-based color reproduction algorithm and color management process with respect to the implementation of the algorithm. First, a makeup color reproduction model is estimated by analyzing the measured spectral reflectance of the skin samples before and after applying the makeup. To implement the model for a makeup simulation system, the color management process controls all color information of the 3D facial avatar during the 3D scanning, modeling, and rendering stages. During 3D scanning with a multi-camera system, spectrum-based camera calibration and characterization are performed to estimate the spectrum data. During the virtual makeup process, the spectrum data of the 3D facial avatar is modified based on the makeup color reproduction model. Finally, during 3D rendering, the estimated spectrum is converted into RGB data through gamut mapping and display characterization.
Due to the fact that 3D printing is applied to many areas of life, 3D printing models are often used illegally without any permission from the original providers. This paper presents a novel watermarking algorithm for the copyright protection and ownership identification for 3D printing based on the radius curvature of 3D triangle. 3D triangles are extracted and classified into groups based on radius curvature by the clustering algorithm, and then the mean radius curvature of each group will be computed for watermark embedding. The watermark data is embedded to the groups of 3D triangle by changing the mean radius curvature of each group. In each group, we select a 3D triangle which has the nearest radius curvature with the changed mean radius curvature. Finally, we change the vertices of the selected facet according to the changed radius curvature has been embedded watermark. In experiments, the distance error between the original 3D printing model and the watermarked 3D printing model is approximate zero, and the Bit Error Rate is also very low. From experimental results, we verify that the proposed algorithm is invisible and robustness with geometric attacks rotation, scaling and translation.
본 연구는 지하공간통합지도에서 다루고 있는 지하시설물(구조물형) 중 터널 부문에 해당하는 지하차도, 지하철 선로를 대상으로 3차원 터널 데이터 모델을 설계하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 우선 터널 데이터 모델과 관련한 국제 표준 간의 특징을 비교·검토하였으며, 그 결과 CityGML 3.0 - tunnel module이 기존 표준과 비교했을 때 3차원 터널 데이터 모델을 설계함에 있어서 가장 적합한 데이터 모델임을 알 수 있었다. 이후 3차원 터널 데이터 모델의 표준 요소 도출을 위하여 법·제도적 규정을 검토하고, 관련 분야 전문가를 대상으로 수요조사를 실시하여 지하차도와 지하철 선로의 추가·확장 표준 요소를 도출하였다. 위와 같은 과정을 토대로 UML을 이용하여 3차원 터널 데이터 모델을 설계 및 제시하였다. 본 연구는 지하공간통합지도의 활용도 제고를 위한 기반 연구로써 그 의의가 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 지형 정보의 나은 이해를 위한 3차원 지형 모델링 방법을 제시한다. 이는 다음의 세단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 인공위성의 영상으로부터 데이타를 획득하여 DEM 데이타의 형식으로 저장된다. 두 번째 단계는 상세도 레벨에 근거하여 모델링 데이타를 추출하는 단계이며 세 번째 단계는 추출된 데이타를 이용하여 TIN으로 3차원의 표면을 구성하는 것이다. 제안된 동적 TIN 재구성 알고리즘은 새로이 추가될 점만을 고려하여 기존의 TIN을 지역적인 접근 방법으로서 재구성하는 방법이다. 이러한 방법은 감소된 처리 시간으로 TIN을 재구성하여 3차원 지형의 실시간적인 시뮬레이션을 가능토록 한다.
8진트리 모델은 3차원 물체를 계층적으로 모델링할 수 있는 기법으로 임의의 시각 방향에서 투영영상을 생성할 수 있으므로 3차원 물체인식 등 다양한 분야에서 효율적인 데이터 베이스로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 8진트리 모델을 사용해 투영 영상을 만들어 보고 Multi level boundary search 알고리즘을 사용해 표면 영상을 생성해 본다. 또한 2D 영상과 3D 영상의 특징점을 구하는 방법과 2D 특징점, 3D 특징점의 기하학적 변환을 통하여 유사 특징점을 찾는 방법에 대하여 언급한다. 이 방법들은 3D 물체 모델링을 위한 효율적인 데이터 베이스 구축과 물체 특징점 응용을 위한 기본 자료로 활용될 수 있다.
In this paper we describe a motion tracking algorithm for 3D human animation using stereo vision system. This allows us to extract the motion data of the end effectors of human body by following the movement through segmentation process in HIS or RGB color model, and then blob analysis is used to detect robust shape. When two hands or two foots are crossed at any position and become disjointed, an adaptive algorithm is presented to recognize whether it is left or right one. And the real motion is the 3-D coordinate motion. A mono image data is a data of 2D coordinate. This data doesn't acquire distance from a camera. By stereo vision like human vision, we can acquire a data of 3D motion such as left, right motion from bottom and distance of objects from camera. This requests a depth value including x axis and y axis coordinate in mono image for transforming 3D coordinate. This depth value(z axis) is calculated by disparity of stereo vision by using only end-effectors of images. The position of the inner joints is calculated and 3D character can be visualized using inverse kinematics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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