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점 클라우드에서 골격기반 고유 대칭탐색

전문가 제언: ○ 이 논문은 불완전한 점 클라우드 데이터에서 고유 대칭탐색을 위한 골격기반 알고리즘을 소개한다. 잡음과 같은 불완전한 데이터에서는 거리를 정확히 계산할 수 없다. 기존의 알고리즘으로는 이 문제를 해결하지 못한다. 이 논문은 대칭탐색을 위한 점 클라우드로 부터 곡선골격을 구하는 최근연구 결과를 정리한 것이다. 제안하는 방법은 대칭노드검색을 위한 입력형상, 근사크기 같음-불변(isometry- invariance)과 골격곡면사상에 대한 호모토피와 같은 곡선골격의 특성을 찾는 것이다. 입력 점 클라우드에서 추출된 곡선골격에서 출발하여 대칭필터의 계층으로 정리된 골격노드 짝의 집합으로 구성된 대칭선거자를 먼저 구하고 이것을 골격 상에 나타내는 대칭노드의 쌍 선택에 사용한다. 대칭대응행렬 SCM은 골격에서 점 클라우드로의 대칭사상을 통하여 입력 점 클라우드로 구성한다. 점 클라우드상의 최종 대칭영역은 SCM을 통한 스팩트럴분석으로 얻는다. 포집된 1차 점 클라우드에 대한 실행 결과로 제안하는 알고리즘이 강인함 보이고 고유대칭탐색에 기반 한 불완전한 스캔을 보수하는데 적용할 수 있음을 보인다.

○ 기존의 방법으로 곡선골격을 구한다. 기존의 방법 중에는 법선을 갖는 점 클라우드를 요구하지만 이 방법은 법선정보를 요구하지 않고 추출된 골격은 입력형상에서 위상적으로 동등하거나 호모토피 하다고 가정한다. 이것은 불완전한 3D 점 크라우드를 조절하는데 매우 합리적이다.

○ 점 클라우드 데이터로부터 영상을 구하는 것은 클라우드 컴퓨팅의 한 방법으로 컴퓨터그래픽스와 컴퓨터비젼의 최근 토픽으로 널리 연구되는 분야이다. 이 연구는 특히 동영상을 위한 영상구성에서 골격구조를 기반으로 대칭탐색을 하는 방법의 구현으로 여러 분야에서 활용할 수 있는 기법으로 스마트미디어로 증강현실 구현에 활용될 것으로 사료되어 그 발전적 연구를 기대해 본다.

○ 이 분야 국내연구는 거의 발견되지 않는 다. 최근에 특히 중국 연구자의 활약이 현저하여 국내연구의 저변도 확장해야 한다.

저자: Wei Jiang, Kai Xu, Zhi-Quan Cheng, Hua Zhang
자료유형: 학술정보