• International Journal of CAD/CAM
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• 제6권1호
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• pp.117-123
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• 2006

Recently with the development of 3D modeling and digitizing tools, more and more models have been created, which leads to the necessity of the technique of 3D mode retrieval system. In this paper we investigate a new method for 3D model retrieval based on orthogonal projections. We assume that 3D models are composed of trigonal meshes. Algorithms process first by a normalization step in which the 3D models are transformed into the canonical coordinates. Then each model is orthogonally projected onto six surfaces of the projected cube which contains it. A following step is feature extraction of the projected images which is done by Moment Invariants and Polar Radius Fourier Transform. The feature vector of each 3D model is composed of the features extracted from projected images with different weights. Our System validates that this means can distinguish 3D models effectively. Experiments show that our method performs quit well.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.33-43
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• 2020

Retrieving a 3D model from a 3D database and augmenting the retrieved model in the Augmented Reality system simultaneously became an issue in developing the plausible AR environments in a convenient fashion. It is considered that the sketch-based 3D object retrieval is an intuitive way for searching 3D objects based on human-drawn sketches as query. In this paper, we propose a novel deep learning based approach of retrieving a sketch-based 3D object as for an Augmented Reality Model. For this work, we introduce a new method which uses Sketch CNN, Wasserstein CNN and Wasserstein center loss for retrieving a sketch-based 3D object. Especially, Wasserstein center loss is used for learning the center of each object category and reducing the Wasserstein distance between center and features of the same category. The proposed 3D object retrieval and augmentation consist of three major steps as follows. Firstly, Wasserstein CNN extracts 2D images taken from various directions of 3D object using CNN, and extracts features of 3D data by computing the Wasserstein barycenters of features of each image. Secondly, the features of the sketch are extracted using a separate Sketch CNN. Finally, we adopt sketch-based object matching method to localize the natural marker of the images to register a 3D virtual object in AR system. Using the detected marker, the retrieved 3D virtual object is augmented in AR system automatically. By the experiments, we prove that the proposed method is efficiency for retrieving and augmenting objects.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.27-37
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• 2008

멀티미디어 기술과 콘텐츠의 발달로 3차원 데이터의 사용 범위가 넓어지고, 이를 보다 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 시스템이 필요하다. 본 논문은 효율적인 3차원 모델의 형상 기반 검색을 하기위해 모델의 특징을 추출하는 단면 형상 영상 방법을 제안한다. 3차원 모델의 특징 기술자는 모델에 대한 위치, 회전, 크기에 불변해야 하므로 모델을 정규화 시키는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 주성분 분석 방법을 이용하여 정규화하였다. 제안한 알고리즘은 주성분 분석을 통해 각 축의 방향 성분을 찾고, 각 축에 직교하는 n 개의 평면을 생성한다. 이 평면은 각 축의 방향과 직교 성분을 갖으며 단면 형상 영상을 구하는데 사용된다. 단면 형상 영상은 3차원 모델과 각 평면이 교차해서 생기는 2차원 평면 영상이다. 제안한 3차원 모델의 특징 기술자는 단면 형상 영상의 중심점과 2차원 형상(shape)을 이루는 직선까지의 유클리디안 거리(distance)값들의 분포도이다. 검색 성능 평가는 MPEG-7에서 제시한 표준 평가 방법인 표준화된 수정 검색 순위의 평균(ANMRR)을 이용하였고 제안한 방법의 우수성을 실험 결과를 통해 입증하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1179-1191
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• 2019

We design an ingenious view-pooling method named learning-based multiple pooling fusion (LMPF), and apply it to multi-view convolutional neural network (MVCNN) for 3D model classification or retrieval. By this means, multi-view feature maps projected from a 3D model can be compiled as a simple and effective feature descriptor. The LMPF method fuses the max pooling method and the mean pooling method by learning a set of optimal weights. Compared with the hand-crafted approaches such as max pooling and mean pooling, the LMPF method can decrease the information loss effectively because of its "learning" ability. Experiments on ModelNet40 dataset and McGill dataset are presented and the results verify that LMPF can outperform those previous methods to a great extent.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권8호
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• pp.3950-3964
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• 2017

With the increasing popularity of 3D technology such as 3D printing, 3D modeling, etc., there is a growing need to search for similar models on the internet. Matching non-rigid shapes has become an active research field in computer graphics. In this paper, we present an efficient and effective non-rigid model retrieval method based on topological structure and local volume. The integral geodesic distances are first calculated for each vertex on a mesh to construct the topological structure. Next, each node on the topological structure is assigned a local volume that is calculated using the shape diameter function (SDF). Finally, we utilize the Hungarian algorithm to measure similarity between two non-rigid models. Experimental results on the latest benchmark (SHREC' 15 Non-rigid 3D Shape Retrieval) demonstrate that our method works well compared to the state-of-the-art.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권10C호
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• pp.1007-1016
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• 2005

본 논문은 3차원 모델의 모양 기반 검색을 하기 위한 모델의 특징을 추출하는 방법을 제시한다. 3차원 모델의 특징 기술자는 모델에 대한 위치, 회전, 크기 변환에서 그 특징이 불변해야 하기 때문에, 모델을 정규 좌표계로 표시하기 위한 선(先)처리 작업이 필요하다. 우리는 선처리 작업을 위해서 주성분 분석 방법을 사용하였으며, 이 방법은 최소 경계 상자와 외접구의 생성을 위해서도 이용되었다. 제안한 알고리즘은 다음과 같다. 반지름 1인 외접구를 만들고, 구의 중심에 3차원 모델을 위치시킨 후, 반지름이 다른 동심구($r_i=i/n,\;i=1,2,{\ldots},n$)를 생성하고, 이 동심구들과 모델이 접하는 면을 구한 다음 그 면에 대한 곡률을 계산한다. 여기서 구한 곡률을 3차원 모델의 특징 기술자로 사용하게 된다. 실험 결과는 타 알고리즘에 비해 제안하는 방법이 상대적으로 적은 빈(bin) 수를 가졌음에도 불구하고 ANMRR 평가 함수에 의해 최소 0.1에서 0.6 이상의 성능 개선 효과가 나타나고 있음을 보여 준다. 본 논문은 색인 기법으로 $R{^*}-tree$를 사용하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제45권2호
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• pp.34-39
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• 2008

본 논문은 통계 기법인 판별 분석 함수를 이용하여 효율적으로 3차원 모델을 검색하는 시스템을 구현하였다. 제안한 방법은 판별분석 함수를 이용하여 색인으로 검색하는 기법으로, 색인의 생성은 Osada의 D2방법에 의해 추출된 128개의 특징벡터에 통계치(범위, 최소값, 평균, 표준편차, 왜도, 척도)를 변수로 판별분석 함수의 값을 색인 값으로 생성하였다. 쿼리 모델 검색 시 1차 검색으로 쿼리와 저장된 클래스(동종의 모델 그룹)의 색인을 비교하여 상위 2%이내(98% 이상)의 클래스를 추출하여 추출된 클래스에 속하는 모델만을 검색하였다. 이 방법은 검색시간을 단축시키는 효율적인 검색 기법임을 구현을 통해 알 수 있었다. 제안한 방법은 기존의 방법(Osada)보다 3차원 모델 검색 시간을 57%로 단축시켰으며, 쿼리 모델 검색 시 유사모델이 최초로 발견되는 정확도(pecision)가 0.362로 기존의 방법보다 44.8%의 효율이 있었음을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제46권1호
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• pp.37-43
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• 2009

본 논문에서는 구면 좌표계 기반에서 3차원 모델을 검색하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 3차원 모델 위의 임의의 점들의 좌표(x, y, z)를 구하고, 이 좌표들을 구면좌표계의 좌표로 변환한다. 이 샘플들의 위도(zenith)의 분포를 3차원 모델의 특징으로 정의한다. 임의의 샘플 좌표를 구하기 위해 우리는 Osada가 제안한 방법을 사용하였고, 좌표축을 정규화하기 위하여 PCA 알고리즘을 사용하였다. 데이터는 프린스턴 대학의 벤치마크 데이터를 사용하였으며 Vranic이 제안한 depth buffer-based feature vector 알고리즘과 비교하였고, 본 논문에서 제안한 방법이 정확도에서 12.6% 더 정확하게 모델을 검색하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.669-672
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• 2009

제안된 방법은 3차원 모델로부터 형상 기술자를 추출하고, 형상의 유사성을 비교하기 위해 특징 기술자를 이용한다. 대부분의 검색 방법들은 데이터베이스에서 개별적인 3차원 모델의 비교와 검색에 중점이 되어있지만, 본 유사성 검색 방법은 형상 유사성을 이용하여 3차원 물체의 부재 비교와 검색에 초점이 맞추었다. 물체의 부재 유사성 검색 방법은 3차원 모델들의 유사한 부분을 찾는 것과 유사한 부분을 포함하는 3차원 모델을 찾는 것으로 확장된다. 성능 평가를 위한 실험에서 유사한 3차원 석탑 모델의 부재를 효과적으로 검색하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.57-60
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• 2001

In this paper, we propose a new 3D object retrieval system using the shape information of 2D silhouette images. 2D images at different view points are derived from a 3D model and linked to the model. Shape feature of 2D image is extracted by a region-based descriptor. In the experiment, we compare the results of the proposed system with those of the system using curvature scale space(CSS) to show the efficiency of our system.