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3차원 포인트 클라우드 기반의 동적 3D 모델 생성을 위한 뼈대 추출 기술
Skeleton extraction technique for producing 3D point cloud-based dynamic 3D model 원문보기

한국방송공학회 2019년도 하계학술대회, 2019 June 19, 2019년, pp.234 - 235  

박병서 (광운대학교) ,  김경진 (광운대학교) ,  서영호 (광운대학교)

초록
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본 논문은 실사 객체를 360도 전방위에서 관찰이 가능한 3D 그래픽 모델로 변환하는 시스템에서 뼈대를 추출하는 방법을 제시한다. 각 카메라로부터 촬영된 텍스쳐 영상을 이용하여 뼈대를 추출하고, 깊이 정보로부터 얻어진 포인트 클라우드 정보를 이용하여 뼈대 정보를 정합, 보정하는 과정을 수행한다. 카메라로부터 촬영된 텍스쳐 영상에 대해 딥러닝 기술 등을 이용하여 뼈대를 획득한다. 텍스쳐 영상으로부터 획득된 뼈대 정보는 동일 위치에서 획득된 외부 파라미터를 이용하여 월드좌표계로 변환하여 공간상에 위치시킨다. 이러한 과정을 모든 카메라로부터 획득된 뼈대 정보에 동일하게 적용함으로써 모든 뼈대 정보를 공간상에 표현하여 최종적인 뼈대 정보를 추출하는 방법을 제시한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이로 인하여 3D 콘텐츠의 수요가 크게 증가되고 있다[1]. 본 연구는 VR 혹은 AR컨텐츠 생성을 위한 다수의 RGB-D카메라로부터 획득한 실사 객체의 포인트클라우드를 기반으로 뼈대정보를 획득하는 방법을 제시한다. 일반적으로 3D그래픽 모델링 데이터의 애니메이팅은 3D모델링 데이터와 뼈대의 연결(Rigging) 과정을 통해 이루어진다.
  • 본 연구는 텍스쳐 정보를 가진 3차원 포인트 클라우드로부터 뼈대정보를 추출하고 추출된 뼈대 정보의 위치정보 오차를 최소화 하여 동적 3D모델 생성을 위한 기반 기술을 제안 했다는 점에 의의가 있다. 이렇게 추출된 뼈대 정보는 3D 데이터의 분류, 압축, 전송 등의 다양한 기능 구현에 있어 핵심적인 역할을 수행 할 수 있다.
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