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얼굴 모델링을 위한 간단한 3차원 데이터 통합 방법 (Simple Method of Integrating 3D Data for Face Modeling)

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최초등록일 2025.03.03 최종저작일 2009.04
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얼굴 모델링을 위한 간단한 3차원 데이터 통합 방법
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국콘텐츠학회
    · 수록지 정보 : 한국콘텐츠학회 논문지 / 9권 / 4호 / 34 ~ 44페이지
    · 저자명 : 윤진성, 김계영, 최형일

    초록

    여러 시점에서 계측한 3차원 데이터의 통합은 3차원 모델링에 매우 중요한 기술이다. 기존의 표면통합 방법은 잡음에 민감하고 표면을 구성하는 정점들을 수정하기 때문에 응용에 따라 적합하지 않다. 본 논문에서는 표면의 지역적 지형을 이용하는 표면통합 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 인접한 표면 사이에서 일정 지형적 조건을 만족하는 외곽 정점의 쌍 즉, 대응정점들을 찾는다. 모든 대응정점들을 찾은 후 각 대응정점 별로 해당지역에 적합한 2차원평면을 구하여 대응정점과 그 주변 외곽정점들을 투영한다. 투영된 정점들을 연결하여 얻은 다각형을 삼각형 단위로 분할하여 인접한 표면 사이에 삽입함으로써 표면을 통합한다. 제안하는 방법은 지역적 지형을 이용하기 때문에 강건하고 표면의 정점을 수정하지 않기 때문에 간단하다. 본 논문에서는 또한 질감통합을 위해 원통투영(cylinder projection)을 통해 얻은 질감영상들을 얼굴 객체의 특성을 고려하여 구한 구분선을 따라 통합한다. 제안하는 질감통합 방법은 빠르다는 장점을 갖는다. 실세계 얼굴 객체에 대한 실험과 기존방법과의 비교를 통해 제안하는 방법의 간단함과 강건성을 보인다.

    영어초록

    Integrating 3D data acquired in multiple views is one of the most important techniques in 3D modeling. However, due to the presence of surface scanning noise and the modification of vertices consisting of surface, the existing integration methods are inadequate to some applications. In this paper, we propose a method of integrating surfaces by using the local surface topology. We first find all boundary vertex pairs satisfying a prescribed geometric condition on adjacent surfaces and then compute 2D planes suitable to each vertex pairs. Using each vertex pair and neighbouring boundary vertices projected to their 2d plane, we produce polygons and divide them to the triangles which will be inserted to empty space between the adjacent surfaces. A proposed method use local surface topology and not modify the vertices consisting of surface to integrate several of surfaces to one surface, so that it is robust and simple. We also integrate the transformed textures to a 2D image plane computed by using a cylindrical projection to composite 3D textured model. The textures will be integrated according to the partition lines which considering attribute of face object. Experimental results on real object data show that the suggested method is simple and robust.

    참고자료

    · 없음
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