제품을 설계하는 디자이너나 엔지니어는 많은 시간과 노력을 들이지 않고서 그들이 설계한 3차원 제품 모델에 대한 사실적인 이미지를 원한다. 디자인 프로세스의 초기인 개념 설계에서부터 설계검증, 그리고 가공 과정에서 사실적인 이미지가 매우 유용하므로, 대부분의 주요 CAD 제작사는 그들의 CAD 소프트웨어에 고급 렌더링 기능을 추가하고 있다. 상용의 CAD/CAM 모델러에서는 NURB 곡면을 기초로 모델링을 수행하므로, NURB 곡면을 렌더링할 수 있는 패키지가 필요하다. VIF(Visual InterFace) 렌더링 라이브러리는 A-buffer 방식과 Ray tracing 방식의 두 가지 고급 렌더링 모드를 제공한다. 다각형은 물론 NURB 곡면을 입력으로 받아 사용자가 설정한 표면의 각종 계수, 원하는 view와 설정된 광원에 따라 이미지를 만들고 다양한 형태로 출력시킬 수 있는 다양한 기능을 제공한다. 본 논문에서는 VIF 렌더링 라이브러리에 대한 구조와 기능별로 분류된 함수에 대하여 설명하며, 실제로 CAD/CAM 시스템과 통합되어 구상설계에서부터 3차원 설계 모델링에 이르기까지의 제조공정에서 설계검증 툴로써 어떻게 활용되고 있는가에 대하여 기술한다.Abstract Engineers and industrial designers want to produce a realistic-looking images of a 3D model without spending a lot of time and money. Photo-realistic images are so useful from the conceptual design, through its verification, to the machining, that most major CAD venders offer built-in as well as add-on photo-realistic rendering capability to their core CAD software. Since 3D model is consists of a set of NURB surfaces in commercial CAD packages, we need a renderer which handles NURB surface as well as other primitives.A new rendering library called VIF (Visual InterFace) provides two photo-realistic rendering modes: A-buffer and Ray tracing. As an input data it takes NURB surfaces as well as polygonal data and produces images in accordance with the surface parameters, view and lights set by user and outputs image with different formats. This paper describes the overall architecture of VIF and its library functions classified by their functionalities, and discusses how VIF is used as a graphical verification tool in manufacturing processes from the conceptual design to 3D modeling.
Kim, Hye-Jin;Choi, Jae-Wan;Chang, An-Jin;Yu, Ki-Yun
Proceedings of the KSRS Conference
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2007.10a
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pp.452-455
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2007
3D stereoscopic viewing of large scale imagery, such as aerial photography and satellite images, needs different parallaxes relative to the display scale. For example, when a viewer sees a stereoscopic image of aerial photography, the optimal parallax of its zoom-in image should be smaller than that of its zoom-out. Therefore, relative parallax adjustment according to the display scale is required. Merely adjusting the spacing between stereo images is not appropriate because the depths of the whole image are either exaggerated or reduced entirely. This paper focuses on the improving stereoscopic viewing with a single remote sensing image and a digital surface model (DSM). We present the parallax adjustment technique to maximize the 3D realistic effect and the visual comfort. For remote sensing data, DSM height value can be regarded as disparity. There are two possible kinds of methods to adjust the relative parallax with a single image performance. One is the DSM compression technique: the other is an adjustment of the distance between the original image and its stereo-mate. In our approach, we carried out a test to evaluate the optimal distance between a single remote sensing image and its stereo-mate, relative to the viewing scale. Several synthetic stereo-mates according to certain viewing scale were created using a parallel projection model and their anaglyphs were estimated visually. The occlusion of the synthetic stereo-mate was restored by the inpainting method using the fields of experts (FoE) model. With the experiments using QuickBird imagery, we could obtain stereoscopic images with optimized parallax at varied display scales.
'Deepfake' refers to a video synthesis technique that utilizes various artificial intelligence technologies to create highly realistic fake content, causing serious confusion to individuals and society by being used for generating fake news, fraud, malicious impersonation, and more. To address this issue, there is a need for methods to detect malicious images generated by deepfake accurately. In this paper, we extract and analyze saliency features from deepfake and real images, and detect candidate synthesis regions on the images, and finally construct an automatic deepfake detection model by focusing on the extracted features. The proposed saliency feature-based model can be universally applied in situations where deepfake detection is required, such as synthesized images and videos. To demonstrate the performance of our approach, we conducted several experiments that have shown the effectiveness of the deepfake detection task.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.05a
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pp.525-528
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2019
Atmospheric particle removal is a challenging task and attacks wide interests in computer vision filed. In this paper, we proposed a single image snow removal framework based on deep residual networks. According to the fact that there are various snow sizes in a snow image, the inception module which consists of different filter kernels was adopted to extract multiple resolution features of the input snow image. Except the traditional mean square error loss, the perceptual loss and total variation loss were employed to generate more clean images. Experimental results on synthetic and realistic snow images indicated that the proposed method achieves superior performance in respect of visual perception and objective evaluation.
A human face figure is a visual symbol of identity. Each different face per person is a critical information differentiating each person from others and it directly relates to individual identity. When we look back human history, historical change of recognition for a face led to the change of expression and communication media and it in turn caused many changes in expressing a face. However, there has not been no time period when people pay attention to a face more than this time. Technically, the advent of computer graphics opened new turning point in expressing human face figure. Especially, a visual image which can be produced, saved, and transferred in digital has no limitation in time and space, and its importance in communication is getting higher and higher. Among those visual image information, a face image in digital is getting more applications. Therefore, 3d (3-dimensional) expression of a face using computer graphics can be easily produced without any professional techniques, just like assembling puzzle parts composed of the shape of each part ands texture map, etc. This study presents a method with which a general visual designer can effectively express 3d type face by studying each producing step of 3d face expression and by visualizing case study based on the above-mentioned study result.
To inspect the power facility faults using artificial intelligence, it need that improve the accuracy of the diagnostic model are required. Data augmentation skill using generative adversarial network (GAN) is one of the best ways to improve deep learning performance. GAN model can create realistic-looking fake images using two competitive learning networks such as discriminator and generator. In this study, we intend to verify the effectiveness of virtual data generation technology by including the fake image of power facility generated through GAN in the deep learning training set. The GAN-based fake image was created for damage of LP insulator, and ResNet based normal and defect classification model was developed to verify the effect. Through this, we analyzed the model accuracy according to the ratio of normal and defective training data.
The esthetics of 'grotesque' and its entertaining values have many things in common with the characteristics and properties of animation as a medium of expression. The ways to express grotesque images in animation have expanded its realm of expression with the development of modern image digitalization technologies. The grotesque images that were expressed by the combination of photographs and animations and objet animations have been developing its disharmony in a more realistic manner with full 3D animation technology and realistic motions of virtual characters with motion capture. The subject matter also has become more diverse with the advance of modern scientific civilization. An example is the appearance of Cyborg(cybernetic+organism) characters and the grotesque images in the modern times mainly start to appear in animations dealing with the isolation of human beings among its characteristics. Also, the changes of the expression methods of grotesque images along with the development of visual technology development in the future will transform its methodological forms by changing its expression methods to VR forms and interactive visuals. Thus it is expected that the grotesque images and characteristics will change into a visual genre which emphasizes dehumanization.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.10
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pp.403-410
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2019
Image de-snowing aims at eliminating the negative influence by snow particles and improving scene understanding in images. In this paper, a perceptual generative adversarial network based a single image snow removal method is proposed. The residual U-Net is designed as a generator to generate the snow free image. In order to handle various sizes of snow particles, the inception module with different filter kernels is adopted to extract multiple resolution features of the input snow image. Except the adversarial loss, the perceptual loss and total variation loss are employed to improve the quality of the resulted image. Experimental results indicate that our method can obtain excellent performance both on synthetic and realistic snow images in terms of visual observation and commonly used visual quality indices.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.17
no.2
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pp.93-109
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2015
Advent of diverse media and advancement in digital technology significantly affected our perception of time and space. By utilizing digital media actively, fashion illustration has come to go beyond the limitation on conventional perspective expression. This study aims to examine the phenomenon of deconstruction of perspective in fashion illustration, and to analyze a variety of space expressions and effects of visual expression in fashion illustration. By way of literature research for the study, theoretical data are reviewed about basic concepts of conventional perspective and the characteristics and aesthetic concept of perspective deconstruction expression in visual art. By way of an empirical study, fashion illustrations that represent the deconstruction of perspective are classified and analyzed characteristics and image effects of such expressions. Deconstruction of perspective in fashion illustration find in expression of spaces by means of multi-space, multi-layer space, reverse perspective, perspective through the exaggeration, multi-perspective space, and panoramic visual condition. Fashion illustration expresses visual confusion or fantasy rather than creating realistic spaces that have utilized reasonable perspective. Fashion illustration is moving toward a trait with disharmony and an in-depth visionary space by overlapping or mixing spaces differing from each other, and by means of such peculiar and unrealistic expressions, unfamiliar images are created.
Advanced driver assistance system(ADAS) is a major technique in the intelligent vehicle field. The techniques for ADAS can be separated in two classes, i.e., methods that directly control the movement of vehicle and that indirectly provide convenience to driver. In this paper, we propose a novel system that gives a visual assistance to driver by translating a night road image to a day road image. We use the black box images capturing the front road view of vehicle as inputs. The black box images are cropped into three parts and simultaneously translated into day images by the proposed image translation module. Then, the translated images are recollected to original size. The experimental result shows that the proposed method generates realistic images and outperforms the conventional algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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