• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권3_4호
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• pp.168-185
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• 2003

본 논문은 하나의 스케치 면도인 선화로부터 면 인식의 탐색 영역을 축소하고 다양한 3차원 물체를 빠르게 복원하는 점진적인 알고리즘을 제안한다. 복원 과정의 입력으로 사용되는 스케치 면도는 파선이 제거되지 않은 모서리-꼭지점 그래프인 2차원 스케치 면도로서 3차원 와이어프레임 물체의 부정확한 free-hand 스케치이다. 알고리즘은 두 단계로 수행된다. 면 인식 단계에서는 스케치 면도로부터 모든 가능 한 면을 생성하고 탐색 공간을 축소하기 위한 기하학적 위상학적 제약 조건을 이용하여 면을 불가능한 면, 기본 면, 최소 면으로 분류한다. 제안 알고리즘은 물체를 구성하는 실제 면을 빠르게 인식하기 위하여 최소 면만을 탐색한다 물체 생성 단계에서는 면의 스케치 순서에 따라 물체의 꼭지점 좌표를 최적화함으로써 3차원 구조를 점진적으로 계산한다. 점진적 방법은 복원 과정에서 물체와 스케치 도면 사이의 관계로부터 유도된 3차원 제약 조건을 적용함으로써 최적 3차원 물체를 빠르게 복원한다. 또한, 스케치 도중에 시점 이동을 허용한다. 점진적 복원 알고리즘을 기술하고 실제 구현 결과를 보인다.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.209-220
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• 2024

스케치는 직관적으로 정보를 표현할 수 있는 수단이나 실제 이미지와 비교하였을 때 추상화가 심하고 동일한 대상에 대한 스케치 임에도 변화가 매우 크다는 문제점이 있다. 따라서 스케치에 기반한 이미지 인식에 도움이 되는 특성을 표현하기 어려웠는데, 딥뉴럴 모델의 발전은 이미지와 스케치라는 두 도메인에 공통으로 존재하는 특성을 발견할 수 있게 해 주었다. 본 논문에서는 스케치에 기반한 이미지 검색 기술의 최신 연구 동향을 소개한다. 이미지 검색 외에 스케치에 기반한 이미지 인식과 이미지 생성의 연구 동향도 함께 요약하였으며, 스케치 기반 연구에서 주로 활용되는 데이터셋 및 해당 데이터셋에 기반하여 측정한 검색 성능을 포함하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권11_12호
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• pp.705-716
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• 2005

패턴 인식 연구 분야에서 많은 특징점 추출 알고리즘들이 개발되었지만, 태블릿 PC나 LCD 태블릿과 같은 펜-입력 디스플레이를 위한 인터액티브 애플리케이션들은 기존과는 다른 요구사항을 가진다. 사용자 마다 다른 다양한 스케치 스타일의 대해서 세그멘테이션 및 특징점 추출을 그림을 그리는 동안 실시간에 안정적으로 수행하여야 한다. 본 논문은 사용자로부터 자유로이 입력된 펜 입력을 분할(segmentation)하기 위해 필수적인 곡률(curvature) 측정 방법을 제안한다. 이 방법은 국소적인 모양 정보(shape descriptors)만을 사용하므로 펜 입력동안 곧바로(on-the-fly) 곡률을 측정할 수 있다. 본 알고리즘은 3차원 스케치 기반 모델링 애플리케이션에서 펜 마킹 인식을 위해서 사용되었다.