초록 ▼

□ 연구개요
본 연구에서는 맨해튼 세계(Manhattan world)를 촬영한 여러 이미지로부터 3차원 장면(3D scene)을 복원하는 딥러닝(deep learning) 기반 영상기반 모델링(image-based modeling)을 연구한다. 제안하고자 하는 연구의 핵심 목표는 이미지에 투영된 사각형을 딥러닝으로 인식하고 이를 모델링 프리미티브로 활용하는 새로운 형태의 딥러닝을 이용한 영상기반 모델링 기법을 개발하는 것이다. 이를 위해 제안하는 영상기반 모델링에 필요한 일련의 알고리즘 컴포넌트를 딥러닝 기반 학습 방법으로 설

□ 연구개요
본 연구에서는 맨해튼 세계(Manhattan world)를 촬영한 여러 이미지로부터 3차원 장면(3D scene)을 복원하는 딥러닝(deep learning) 기반 영상기반 모델링(image-based modeling)을 연구한다. 제안하고자 하는 연구의 핵심 목표는 이미지에 투영된 사각형을 딥러닝으로 인식하고 이를 모델링 프리미티브로 활용하는 새로운 형태의 딥러닝을 이용한 영상기반 모델링 기법을 개발하는 것이다. 이를 위해 제안하는 영상기반 모델링에 필요한 일련의 알고리즘 컴포넌트를 딥러닝 기반 학습 방법으로 설계하고, 실내외 영상 빅데이터로부터 경량의 고품질 모델링 데이터를 손쉽게 얻어내는 것을 목표로 한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구과제의 1차년도 연구 목표는 딥러닝 기반의 카메라 파라미터 추정이다. 연구 목표대로 단일 이미지로부터 해당 이미지를 촬영한 카메라의 회전 정보를 추정하는 딥러닝 기술을 개발하였다. 2차년도 연구 목표는 딥러닝 기반의 투사 직사각형 추출이다. 연구 목표를 달성하기 위해 이미지에서 직사각형을 이루는 선분들을 추정하는 기술을 개발하였다. 장면의 구조에서 선분을 추정하기 위해 특정 의미 영역(semantic area)에서 선분을 추출할 수 있도록 하였다. 연구 진행 과정에서 이미지에서 추정되는 선분들에 노이즈가 많고 소실점에 정렬된 선분들의 필요성으로 인해 단일 이미지에서 장면의 소실점 추정에 관한 연구를 진행하였다. 3차년도 연구목표는 이미지에서 딥러닝을 이용한 직육면체 중심 복원이다. 직육면체 중심으로 영상을 복원하기 위해 장면에 대한 정확한 소실점 정보를 추정할 필요가 있어 영상의 컨텍스트 정보와 기하 정보를 함께 활용해서 약지도학습으로 카메라의 회전 정보까지 추정하는 기술을 개발하였다.

□ 연구개발결과의 중요성
본 연구과제의 결과는 컴퓨터 그래픽스 및 컴퓨터 비전의 다양한 분야의 응용문제에 활용될 수 있다. 특정 의미 영역에서만 선분을 추출하는 기법은 선분을 주요 기하정보로 사용하는 원시도형 추출, 장면 재구성, 물체 추적, SLAM 등에서 성능을 개선하는 용도로 활용될 수 있다. 입력 이미지에 대한 카메라 파라미터를 추정하는 기술은 추정된 카메라 파라미터로도 영상의 회전 보정, 가상물체 합성, 이미지 탐색, 편집 등에 사용될 수 있지만, 고수준 특징과 선분을 함께 활용하는 기법은 추후 다양한 기하 문제의 연구에서 활용될 수 있다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 3
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 4
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 5
• 4. 참고문헌 ... 5
• 5. 연구성과 ... 5
• 끝페이지 ... 7