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질의(query) 3D 모델이 원본 3D 모델과 유사한지 여부를 판단하는 방법으로서, 인공지능이 내장된 컴퓨터 장치에 의한 (a) 사전 학습단계; 및 (b) 유사성 인식단계; 를 포함하며,상기 (a) 사전 학습단계는,(a-1) 3D 모델링 소프트웨어를 통해 원본 3D 모델에 대한 포즈 변형, 부분 크기변형, 자르기 변형 중 어느 하나 이상의 변형 방법을 적용하여 변형 3D 모델을 생성시키는 단계;(a-2) 상기 원본 3D 모델과 변형 3D 모델의 크기를 정규화하는 단계;(a-3) 정규화된 원본 3D 모델과 변형 3D 모델의 방향별 깊이 이미지(depth image)를 생성하는 단계; 및(a-4) 상기 깊이 이미지를 딥러닝 알고리즘으로 학습하는 단계; 를 포함하고,상기 (b) 유사성 인식단계는,(b-1) 질의 3D 모델을 입력받는 단계;(b-2) 상기 질의 3D 모델의 크기를 정규화하는 단계;(b-3) 정규화된 질의 3D 모델의 방향별 깊이 이미지를 생성하는 단계; 및 (b-4) 상기 질의 3D 모델의 깊이 이미지를 상기 딥러닝 알고리즘에 입력하여, 학습된 3D 모델과의 유사성 인식 결과를 도출하는 단계; 를 포함하고,상기 (a-2)단계와 (b-2)단계에서는,임의로 설정한 3차원 좌표계에서 3D 모델을 구성하는 정점(頂點, vertex)들의 평균 좌표를 중심으로 설정하고, 상기 중심을 3차원 좌표계의 원점으로 이동 시킨 후 상기 중심에서 가장 멀리 떨어져 있는 정점까지의 거리를 기본 단위 길이로 설정하여, 3D 모델의 크기를 정규화하고,상기 (a-3)단계와 (b-3)단계에서는,3D 모델에 가상의 다면체를 씌우고 각 꼭짓점에서 3D 모델 중심 방향으로 촬영한 깊이 이미지(depth image)를 생성하는 것을 특징으로 하는 3D 모델 깊이 이미지를 이용한 딥러닝 기반의 3D 모델 유사성 판단 방법
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