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본 논문에서는 디지털 카메라를 이용하여 인체의 영상을 촬영하여 3D인체를 계측하는 영상계측 방법과 영상계측에서 얻어진 데이터를 이용하여 3D 모델의 인체를 변형하는 방법을 제안한다. 영상계측을 위해 인체 촬영 환경을 설정하고, 정면, 측면, 후면의 인체 2D 영상을 촬영하여 사영투영을 고려하여 3D인체를 추정하는 알고리즘을 제시하고 있다. 인체계측의 항목 중 높이 12항목, 넓이 15항목, 두께 13항목, 총 40항목에 대해 직접계측, 영상계측, 3D계측을 3인이 교대로 시행한 결과를 비교하고 있다. 계측자별, 계측방법별로 비교할 때, 영상계측과 3D계측의 결과는 유사하나, 직접계측의 오차는 비교적 큰 편이었다. 즉, 영상계측과 3D계측간의 최대오차는 어깨높이에서 0.41cm, 허리넓이에서 0.39cm, 발목두께에서 0.95cm정도로 비교적 적어, 직접 계측에 비해 우수한 성능을 나타내고 있다. 이것은 영상계측에서 사영투영을 이용하여 인체의 3D위치를 추정하여 계측 결과를 보정하고 있기 때문이다. 그리고 3D모델을 인체변형에 필요한 부위를 그룹핑하고, 각각의 특징점을 정하여 영상계측에서 얻어진 데이터를 3D 모델의 인체를 자동 변형하는데 이용된다. 영상계측은 또한 계측치 이외에 계측에 필요한 ...

본 논문에서는 디지털 카메라를 이용하여 인체의 영상을 촬영하여 3D인체를 계측하는 영상계측 방법과 영상계측에서 얻어진 데이터를 이용하여 3D 모델의 인체를 변형하는 방법을 제안한다. 영상계측을 위해 인체 촬영 환경을 설정하고, 정면, 측면, 후면의 인체 2D 영상을 촬영하여 사영투영을 고려하여 3D인체를 추정하는 알고리즘을 제시하고 있다. 인체계측의 항목 중 높이 12항목, 넓이 15항목, 두께 13항목, 총 40항목에 대해 직접계측, 영상계측, 3D계측을 3인이 교대로 시행한 결과를 비교하고 있다. 계측자별, 계측방법별로 비교할 때, 영상계측과 3D계측의 결과는 유사하나, 직접계측의 오차는 비교적 큰 편이었다. 즉, 영상계측과 3D계측간의 최대오차는 어깨높이에서 0.41cm, 허리넓이에서 0.39cm, 발목두께에서 0.95cm정도로 비교적 적어, 직접 계측에 비해 우수한 성능을 나타내고 있다. 이것은 영상계측에서 사영투영을 이용하여 인체의 3D위치를 추정하여 계측 결과를 보정하고 있기 때문이다. 그리고 3D모델을 인체변형에 필요한 부위를 그룹핑하고, 각각의 특징점을 정하여 영상계측에서 얻어진 데이터를 3D 모델의 인체를 자동 변형하는데 이용된다. 영상계측은 또한 계측치 이외에 계측에 필요한 계측장비, 계측비용, 기동성, 인력부담등 여러 가지면에서도 영상계측은 3D계측과 직접계측의 장점을 고루 갖춘 방법으로 인체계측에 사용할 수 있는 새로운 방법으로 기대된다.

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