In this study a complete 3D surface reconstruction method is proposed based on the concept that the vertices of surface model can be completely matched to the unstructured point cloud. In order to generate the initial mesh model from the point cloud, the mesh subdivision of bounding box and shrink-wrapping algorithm are introduced. The control mesh model for well representing the topology of point cloud is derived from the initial mesh model by using the mesh simplification technique based on the original QEM algorithm, and the parametric surface model for approximately representing the geometry of point cloud is derived by applying the local subdivision surface fitting scheme on the control mesh model. And, to reconstruct the complete matching surface model, the insertion of isolated points on the parametric surface model and the mesh optimization are carried out Especially, the fast 3D surface reconstruction is realized by introducing the voxel-based nearest-point search algorithm, and the simulation results reveal the availability of the proposed surface reconstruction method.
Concurrent Engineering(CE) has presented new possibilities for successful product development by incorporating various product life-cycle functions from the earlier stage of design. In the product design, geometric representation is vital not only in its traditional role as a means of communicating design information but also in its role as a means of externalizing designer's thought process by visualizing the design product. During the last dozens of years, there has been extraordinary development of computer-aided tools intended to generate, present or communicate 3D models. However, there has not been comparable progress in the development of 3D-CAD systems intended to represent and manipulate a variety of product life-cycle information in a consistent manner. This paper proposes a novel concept, Minus Volume (MV), to incorporate various design information relevant to product lift-cycle functions. MV is a functional shape that is extracted from a design object within a bounding box. A prototype 3D-CAD system is implemented based on the MV concept and illustrated with the successful implementation of concurrent design and manufacturing.
Park, Sung-Jun;Islam, Md. Mahbubul;Baek, Joong-Hwan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제14권3호
/
pp.1121-1141
/
2020
We propose a robust visual object tracking algorithm fusing a convolutional neural network tracker trained offline from a large number of video repositories and a color histogram based tracker to track objects for mixing immersive audio. Our algorithm addresses the problem of occlusion and large movements of the CNN based GOTURN generic object tracker. The key idea is the offline training of a binary classifier with the color histogram similarity values estimated via both trackers used in this method to opt appropriate tracker for target tracking and update both trackers with the predicted bounding box position of the target to continue tracking. Furthermore, a histogram similarity constraint is applied before updating the trackers to maximize the tracking accuracy. Finally, we compute the depth(z) of the target object by one of the prominent unsupervised monocular depth estimation algorithms to ensure the necessary 3D position of the tracked object to mix the immersive audio into that object. Our proposed algorithm demonstrates about 2% improved accuracy over the outperforming GOTURN algorithm in the existing VOT2014 tracking benchmark. Additionally, our tracker also works well to track multiple objects utilizing the concept of single object tracker but no demonstrations on any MOT benchmark.
시간이 흐름에 따라 연속적으로 위치를 변경하는 객체를 이동 객체(Moving Objects)라고 한다. 이러한 이동 객체의 대용량 위치 정보를 효율적으로 검색하기 위하여 색인이 필요하며, 대표적인 색인으로 TB-tree가 제안되었다. 그러나 전통적인 R-tree 기반의 TB-tree는 엄격한 궤적 보존 정책에 의해 레코드가 삽입될 때마다 해당 레코드의 선행자(predecessor)를 포함하는 단말 노드를 검색해야 하며, 레코드 삽입으로 인한 단말 노드 MBB의 변경을 중간 노드들의 MBB에도 반영해야 하는 갱신 부하를 가지고 있다. 본 논문에서는 대용량 이동 객체 궤적 정보의 효율적인 색인을 위한 최소 전파 TB-tree를 제안한다. 본 기법은 앞으로 삽입될 이동 객체의 궤적을 포함하는 예상된 MBB(EMBB: Expected Minimum Bounding Box)를 트리에 먼저 반영한 후 레코드가 삽입될 때마다 중간 노드의 MBB를 갱신하지 않고, 객체가 EMBB을 벗어났을 때 중간 노드의 MBB를 조정하여 TB-tree의 MBB조정 횟수를 줄이고, 또한 TB-tree에 별도의 테이블 구조를 둠으로써 레코드 삽입을 위한 단말 노드 검색 비용을 줄여 전체적인 TB-tree의 갱신 비용을 감소시킨다.
This paper proposes a novel method for visualizing the thickness and clearance of 3D objects in a polyhedral representation. The proposed method uses the distance field of the objects in the visualization. A parallel algorithm is developed for constructing the distance field of polyhedral objects using the GPU. The distance between a voxel and the surface polygons of the model is computed many times in the distance field construction. Similar sets of polygons are usually selected as close polygons for close voxels. By using this spatial coherence, a parallel algorithm is designed to compute the distances between a cluster of close voxels and the polygons selected by the culling operation so that the fast shared memory mechanism of the GPU can be fully utilized. The thickness/clearance of the objects is visualized by distributing points on the visible surfaces of the objects and painting them with a unique color corresponding to the thickness/clearance values at those points. A modified ray casting method is developed for computing the thickness/clearance using the distance field of the objects. A system based on these algorithms can compute the distance field of complex objects within a few minutes for most cases. After the distance field construction, thickness/clearance visualization at a near interactive rate is achieved.
이 연구는 DIBR 기반 다시점 중간 영상 생성과정에서 원하는 객체를 좀 더 양질의 영상으로 출력하기 그 객체가 위치한 영역을 찾아내는 방법을 구현하였다. 이 방법은 사용자가 영역을 정해주어야 하는 기존의 GrabCut 방식을 보완하여 영상 처리 작업을 통해 바운딩 박스를 자동으로 찾아내도록 하였다. 그리고 GrabCut 알고리즘을 적용한 후에, 깊이 영상의 히스토그램을 이용해서 전경과 배경을 좀 더 명확하게 분리할 수 있도록 하였다. 이를 통해 기존의 방법에 비해서는 좀 더 나은 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 방법에 대해서 설명하고, 향후 과제를 논한다.
For virtual reality, virtual manufacturing system, or simulation based design, we need to visualize very large and complex 3D models which are comprising of very large number of polygons. To overcome the limited hardware performance and to attain smooth realtime visualization, there have been many researches about algorithms which reduce the number of polygons to be processed by graphics hardware. One of these algorithms, occlusion culling is a method of rejecting the objects which are not visible because they are occluded by other objects, and then passing only the visible objects to graphics hardware. Existing occlusion culling algorithms have some shortcomings such as the required long preprocessing time, the limitation of occluder shape, or the need for special hardware implementation. In this study, an efficient occlusion culling algorithm is proposed. The proposed algorithm reads and analyzes Z-buffer of graphics hardware using Microsoft DirectX, and then determines each object's visibility. This proposed algorithm can speed up visualization by reading Z-buffer using DirectX which can access hardware directly compared to OpenGL, by reading only the region to which each object is projected instead of reading the whole Z-Buffer, and the proposed algorithm can perform more exact visibility test by using simplified model instead of using bounding box. For evaluation, the proposed algorithm was applied to very large polygonal models. And smooth realtime visualization was attained.
시간이 흐름에 따라 위치가 연속적으로 변경되는 객체를 이동 객체(Moving Objects)라고 한다. 이러한 이동 객체의 대용량 궤적 정보를 효율적으로 검색하기 위해서 색인이 필요하며 대표적인 색인으로 TB-tree가 있다. 그러나 전통적인 공간 색인인 R-tree 기반의 TB-tree는 엄격한 궤적 보존 정책에 의해 레코드가 삽입될 때마다 해당 레코드의 선행자(predecessor)를 포함하는 단말 노드를 검색해야 하며, 레코드 삽입으로 인한 단말 노드 MBB의 변경을 해당 단말 노드에서부터 루트 노드까지 반영해야하는 갱신 부하를 가지고 있다. 본 논문에서는 대용량 궤적 정보의 효율적인 색인을 위한 TB-tree 갱신 기법을 제안한다. 본 기법은 앞으로 삽입될 이동 객체의 궤적을 포함하는 예상된 MBB(EMBB: Expected Minimum Bounding Box)를 트리에 먼저 반영한다. 그 후 새로운 레코드가 삽입될 때마다 중간 노드의 MBB를 갱신하지 않고, 삽입되는 레코드의 MBB가 EMBB을 벗어났을 때 EMBB를 재설정하여 실제로 삽입된 레코드의 MBB와 재설정된 EMBB를 포함하도록 중간 노드의 MBB를 조정하므로 TB-tree의 MBB 조정 횟수를 줄인다. 또한 TB-tree에 선행자를 포함하는 단말 노드를 직접적(direct)으로 접근하기 위하여 별도의 선행자 테이블(Predecessor Table) 구조를 두어 레코드 삽입을 위해 선행자를 포함하는 단말 노드의 검색비용을 줄여 전체적인 색인 갱신 비용이 감소된다.
This paper proposes a model and train method that can real-time detect objects and distances estimation based on a monocular camera by applying deep learning. It used YOLOv2 model which is applied to autonomous or robot due to the fast image processing speed. We have changed and learned the loss function so that the YOLOv2 model can detect objects and distances at the same time. The YOLOv2 loss function added a term for learning bounding box values x, y, w, h, and distance values z as 클래스ification losses. In addition, the learning was carried out by multiplying the distance term with parameters for the balance of learning. we trained the model location, recognition by camera and distance data measured by lidar so that we enable the model to estimate distance and objects from a monocular camera, even when the vehicle is going up or down hill. To evaluate the performance of object detection and distance estimation, MAP (Mean Average Precision) and Adjust R square were used and performance was compared with previous research papers. In addition, we compared the original YOLOv2 model FPS (Frame Per Second) for speed measurement with FPS of our model.
Kim, Jaeseung;Choi, Seyun;Lee, Seunghyun;Kwon, Soonchul
International journal of advanced smart convergence
/
제10권4호
/
pp.110-116
/
2021
This paper proposed a real-time earlobe detection system using deep learning on the web. Existing deep learning-based detection methods often find independent objects such as cars, mugs, cats, and people. We proposed a way to receive an image through the camera of the user device in a web environment and detect the earlobe on the server. First, we took a picture of the user's face with the user's device camera on the web so that the user's ears were visible. After that, we sent the photographed user's face to the server to find the earlobe. Based on the detected results, we printed an earring model on the user's earlobe on the web. We trained an existing YOLO v5 model using a dataset of about 200 that created a bounding box on the earlobe. We estimated the position of the earlobe through a trained deep learning model. Through this process, we proposed a real-time earlobe detection system on the web. The proposed method showed the performance of detecting earlobes in real-time and loading 3D models from the web in real-time.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.