본 논문에서는 문화재의 실측된 3D 스캔(scan) 데이터로부터 내부문양 및 실루엣(silhouette)을 효과적으로 추출할 수 있는 자동화된 실루엣 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 먼저 3D 벡터 데이터의 에지리스트(edge list)를 생성하고, 시점에 따라 윤곽 에지(contour edge)와 주름 에지(crease edge)를 결정한다. 다음으로 주름 에지에서 인접면들의 벡터 변화량을 검사하여 표면 실루엣을 추출한 후, 최종적으로 문화재의 도면(blueprint) 생성을 위한 윤곽 실루엣과 표면 실루엣을 추출한다. 제안한 실루엣 추출 방법의 성능 평가를 위하여 전통 기와, 자동차 및 석탑 데이터를 이용한 실루엣 추출 실험을 진행하였다. 제안한 방법은 기존의 임계값을 이용한 실루엣 추출 방법에서 불필요한 에지까지도 실루엣을 형성하는 것을 보완하여, 잡음과 같은 의미 없는 에지들을 효과적으로 제거함으로써 더욱 선명하고 깨끗한 실루엣 및 내부 문양을 추출하였다.
본 논문은 지능형 로봇 시스템을 위한 인간 몸의 하이브리드 실루엣 추출 기법을 제안한다. 지능형 로봇은 내부적인 진동과 낮은 해상도로 인해 강인한 실루엣 추출을 필요로 한다. 이를 극복하기 위해서 본 논문에서는 하이브리드 실루엣 추출 기법을 제안하였다. 하이브리드 실루엣은 영상간의 공간차 및 시간차 정보를 고려 생성되며 움직임 영역 모델을 통해 두 정보간의 중요성에 가중치를 준다. 최종적으로 실험결과를 통해 제안된 기법의 우수성을 확인하였다.
Various researches on 3D silhouette extraction have been performed in the area of computer graphic. This paper presents a new method for internal pattern extraction by using an arbitrary region silhouette control technique. The proposed method was tested by using 3D data of stone pagodas. The results show that the proposed method particularly improves the performance of internal pattern extraction.
This paper discusses a human body extraction method for mobile robot system. The skeleton features are used to analyze human motion and pose estimation. The intelligent robot system requires more robust silhouette extraction method because it has internal vibration and low resolution. The new hybrid silhouette extraction method is proposed to overcome this constrained environment. Finally, the experimental results show the superiority of the Proposed method.
In this paper, we propose the robust features extraction method of human by using the skeleton model and hybrid silhouette model. The proposed feature extraction method is divided by hands, shoulder line and elbow region extraction. We use the peer's color information to find the position of hands and propose the circle detection method to extract the shoulder line and elbow. Finally, we show the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.
본 논문에서는 인간과 로봇의 인터액션을 위해 연속된 이미지 정보로부터 얻을 수 있는 색상(color)과 기울기(gradient) 정보를 이용하여 인간 몸의 실루엣 추출 기법을 제안한다. 연속된 이미지 정보로부터 얻어진 RGB 영상 정보에서 색상 배경 제거 기법은 각각의 신체 비율 정보로부터 추출된 모션 영역 정보에서 색상 공판별 평균 이미지 정보를 얻고 옷 색상 정보를 볼록 합하여 계산된다. 기울기 배경 제거 기법은 공간상 정보와 시간상 정보의 볼록 합으로 계산된다. 최종적으로 색상 정보와 기울기 정보의 볼록 합을 하여 인간 몸의 실루엣을 추출한다. 마지막으로, 실험을 통하여 제안된 기법의 성능을 확인하였다.
This paper discusses a skeleton feature extraction method for ubiquitous robot system. The skeleton features are used to analyze human motion and pose estimation. In different conventional feature extraction environment, the ubiquitous robot system requires more robust feature extraction method because it has internal vibration and low image quality. The new hybrid silhouette extraction method and adaptive skeleton model are proposed to overcome this constrained environment. The skin color is used to extract more sophisticated feature points. Finally, the experimental results show the superiority of the proposed method.
본 논문은 스테레오 카메라가 이동하는 환경에서 카메라 움직임을 보정하여 새로운 다수의 사람을 검출하는 방법과 검출된 사람을 추적하고, 실루엣을 추출하는 통합된 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사람 검출, 추적, 실루엣 추출 3가지 모듈로 구성되어 있으며 3가지 모듈은 카메라가 이동하는 환경을 고려한 것이다. 사람 검출 모듈에서는 카메라 움직임(egomotion) 보정을 이용한 움직이는 영역 추출 결과와 스테레오 정보를 결합하여 움직이는 객체를 검출하였으며, 추적모듈은 변위 정보가 가중된 히스토그램 알고리즘으로 검출된 객체를 추적한다. 실루엣을 추출하는 모듈은 트라이맵(trimap)을 이용하여 사람의 실루엣 부분을 대략적으로 추정하는 단계와 그래프컷(graph cut)을 적용하여 정교하게 실루엣 추출하는 단계로 이루어져 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 실내 환경에서 팬-틸트(pan-tilt) 스테레오 카메라로 획득한 실험데이터를 대상으로 실험한 결과 다수의 사람의 검출 및 추적, 정교한 실루엣 추출이 가능한 것을 확인하였다. 본 논문의 실루엣 추출결과는 제스처 인식이나 걸음걸이 인식 등의 다양한 분야에도 적용가능하다.
논문에서는 3D 스캔 자료에서 추출한 실루엣(silhouette)의 윤곽선(contour edge)이나 주름변(crease edge)의 정보에 나타난 불필요한 노이즈를 제거하는 방법을 제안한다. 석탑 문화재는 석조물 재질의 특징상 울퉁불퉁한 표면 정보를 가지며, 또한 오랜 세월의 풍화작용에 의한 훼손과 데이터 수집 시 나타날 수 있는 기술적 오류에 의해 실루엣에 단발성 선분 형태의 많은 잡음이 나타난다. 따라서 실루엣의 정보에서 노이즈처럼 보이는 단발성 변들을 제거하면 또렷한 석탑 자체의 실루엣을 얻을 수 있다. 선분의 연속성을 세는 알고리듬을 고안하여 길이가 3개 이하인 윤곽선이나 주름변을 제거하였다. 임계값(threshold)을 사용하는 기존의 실루엣 추출방법과 비교하여, 새로이 제안한 방법은 더욱 효과적이고 정확한 실루엣을 얻을 수 있었다. 제안한 노이즈 제거 방법은 석탑 문화재의 경우뿐 아니라 정보의 변형이나 오류에 의해 잘못된 단발성 주름변을 가지는 다른 경우에 대해서도 응용될 수 있다.
Silhouette extraction is widely used in many computer graphics applications. In this paper, we proposed a method for extracting 3D silhouette and internal pattern from 3D vector data. To do this, we first make an edge-list, secondly define the silhouette, and finally remove hidden lines. After getting the silhouette, we extract internal pattern using adjacent edge's dihedral. The proposed method not only effectively improves the performance of extracting 3D silhouette and internal pattern from 3D vector data but also reduces the computational complexity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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