• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권2호
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• pp.201-207
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• 2001

3차원 물체표현은 컴퓨터 비젼 분야에서 중요한 역할을 차지하고 있다. 본 논문에서는 체적 표현법의 일종인 부품기반의 superquadric 모델을 통하여 3차원 기계 부품 물체를 표현하는 기법을 제안하였다. 이러한 부품기반의 superquadric 모델은 크기, 이동, 회전, 그리고 변형 등의 유한개의 계수들만을 가지고 다양한 3차원 체적소의 형상 표현이 가능하다는 장점이 있다. 따라서, superquadric 형상복구 과정을 통해서 이들 superquadric 계수들을 추출함으로써 3차원 단일 체적소 표현이 가능하다. 이때, 형상복구 과정의 입력은 3차원 거리 데이터로, 형상복구 과정은 3차원 nfcp를 이루는 각 체적소에 속하는 거리 데이터들을 입력으로하는 적합도 측정함수의 최소 자승법(LSM)에 의해 이루어진다. 이후에 3차원 물체 각 체적소에 해당하는 superquadric 계수들을 얻는다. 결과적으로 3차원 전체 물체에 해당하는 superquadric 모델은 이들 각 체적소에 해당하는 계수들의 집합으로 표현된다. 컴퓨터에서 합성한 합성영상과 실제 거리영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법의 유용성을 입증하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.363-369
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• 2008

본 논문에서는 superquadric과 Z-버퍼 (Z-buffer) CSG (Constructive Solid Geometry) 렌더링 알고리즘을 이용한 3차원 물체 형상 모델링의 방법을 제안하였다. Superquadric은 몇 개의 계수만으로 다양한 형태의 3차원 모델을 얻을 수 있다. 그리고 CSG 트리 (tree)를 이루는 각각의 기본소 (primitive)는 superquadric과 변형된 superquadric을 가지고 표현하였다. CSG 트리를 구성하는 기본소들간의 집합 연산은 Z-버퍼 알고리즘과 스텐실 버퍼 (stencil buffer)를 사용하여 효과적으로 정의하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 단순히 물체의 깊이정보를 비교하여 표현하기 때문에 기존의 implicit 함수를 이용한 물체 표현법에서 각각의 물체의 좌표계를 고려해야 하는 문제점을 해결할 수 있다.

• 대한인간공학회지
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• 제30권6호
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• pp.715-725
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• 2011

Objective: This study is aimed at developing Articulated Human Models(AHM) using superquadrics to improve the geometric accuracy of the body shape. Background: The previous work presents the AHM with geometrical simplification such as ellipsoids to improve analysis efficiency. However, because of the simplicity, their physical properties such as a center of mass and moment of inertia are computed with errors compared to their actual values. Method: This paper introduces a three steps method to present the AHM with superquadrics. First, a 3D whole body scan data are divided into 17 body segments according to body joints. Second, superquadric fitting is employed to minimize the Euclidean distance between body segments and superquadrics. Finally, Fee-Form Deformation is used to improve accuracy over superquadric fitting. Results: Our computational experiment shows that the superquadric models give better accuracy of dynamic analysis than that of ellipsoid ones. Conclusion: We generate the AHM composed of 17 superquadrics and 16 joints using superquadric fitting. Application: The AHM using superquadrics can be used as the base model for dynamics and ergonomics applications with better accuracy because it presents the human motion effectively.