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3차원 기하(geometry) 표현 장치가 수행하는 3차원 기하 표현 방법에 있어서,복수의 3차원 기하 모델의 3차원 기하 데이터로부터 기하 패치(patch)를 획득하고, 상기 획득된 기하 패치를 구성하는 정점들의 벡터를 이용하여 상기 기하 패치의 특징 노멀(normal) 방향을 결정하여 상기 기하 패치의 특징 노멀 벡터를 산출하는 단계;상기 산출된 특징 노멀 벡터를 사전 학습(dictionary learning)하여 기하 특징 정보를 추출하는 단계; 및상기 추출된 기하 특징 정보를 반영하여 복원 대상 모델을 복원하는 단계를 포함하되,상기 기하 패치의 특징 노멀 벡터를 산출하는 단계는,바운딩 스피어(bounding sphere)를 이용하여 상기 3차원 기하 데이터로부터 기하 패치를 획득하는 단계;상기 획득된 기하 패치의 중심점을 추출하는 단계;상기 기하 패치를 구성하는 정점들을 상기 중심점을 기준으로 로컬 평면으로 피팅(fitting)시켜 상기 기하 패치의 기준 노멀 방향을 결정함으로써, 기준 노멀 벡터를 산출하는 단계; 및상기 정점들의 노멀 벡터에 대한 평균 벡터와 상기 기준 노멀 벡터의 내적 연산 결과에 따라 상기 특징 노멀 방향을 결정하여 상기 특징 노멀 벡터를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 기하 표현 방법
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제1항에 있어서,상기 3차원 기하 데이터로부터 기하 패치를 획득하는 단계는,상기 바운딩 스피어의 크기를 임의의 정점을 기준으로 미리 설정된 구의 반지름에 따라 결정하는 단계; 및상기 바운딩 스피어의 형태 및 크기를 가지는 기하 패치를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 기하 표현 방법
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제1항에 있어서,상기 로컬 평면은 기하 패치의 중심점이 원점이 되는 평면인 것을 특징으로 하는 3차원 기하 표현 방법
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제1항에 있어서,상기 기준 노멀 벡터를 산출하는 단계는,상기 기하 패치를 구성하는 정점들을 상기 중심점이 이동한 상기 로컬 평면의 원점을 기준으로 재배치하여 상기 로컬 평면으로 피팅시키는 단계; 및상기 피팅된 정점들에 대하여 주성분 분석(PCA: Principle Component Analysis)을 수행하여 상기 기준 노멀 방향을 결정함으로써, 상기 기준 노멀 벡터를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 기하 표현 방법
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제1항에 있어서,상기 기준 노멀 벡터를 산출하는 단계는 하기 수학식을 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 3차원 기하 표현 방법
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제1항에 있어서,상기 특징 노멀 벡터를 산출하는 단계는,상기 정점들의 노멀 벡터에 대한 평균 벡터를 산출하는 단계;상기 평균 벡터와 상기 기준 노멀 벡터의 내적을 산출하는 단계;상기 내적이 0보다 작은 경우, 반대 방향의 상기 기준 노멀 벡터를 상기 특징 노멀 벡터로 산출하는 단계; 및상기 내적이 0이상인 경우, 상기 기준 노멀 벡터를 상기 특징 노멀 벡터로 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 기하 표현 방법
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제7항에 있어서,상기 특징 노멀 벡터로 산출하는 단계는 하기 수학식을 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 3차원 기하 표현 방법
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제1항에 있어서,상기 기하 특징 정보를 추출하는 단계는,상기 특징 노멀 벡터를 희소 행렬로 희소 코딩(sparse coding)하는 단계;사전(dictionary) 업데이트하는 단계; 및상기 희소 코딩과 상기 사전 업데이트를 에러가 최소화될 때까지 반복 수행하여 상기 기하 특징 정보를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 기하 표현 방법
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제9항에 있어서,상기 기하 특징 정보를 추출하는 단계는 하기 수학식을 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 3차원 기하 표현 방법
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제10항에 있어서,상기 희소 코딩은 에러를 최소화하는 상기 계수 X를 산출하고,상기 사전 업데이트는 상기 계수 X가 고정된 상태에서 에러를 최소화하는 상기 사전 D를 산출하는 것을 특징으로 하는 3차원 기하 표현 방법
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제1항에 있어서,상기 복원 대상 모델을 복원하는 단계는,희소 행렬을 푸는 희소 솔버(Sparse solvers)를 이용하여 상기 추출된 기하 특징 정보로부터 상기 복원 대상 모델의 각 정점의 새로운 위치 정보를 산출하는 단계;Marching Cubes 알고리즘을 이용하여 상기 새로운 위치 정보가 산출된 정점들을 기준으로 새로운 폴리곤 모델을 복원하는 단계; 및상기 복원된 폴리곤 모델을 합성하여 상기 복원 대상 모델을 재구성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 기하 표현 방법
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제12항에 있어서,상기 복원 대상 모델의 각 정점의 새로운 위치 정보를 산출하는 단계는,상기 희소 솔버가 상기 희소 행렬을 풀어 산출한 행렬을 기존 정점 정보와 획득된 사전에 곱하여 상기 새로운 위치 정보를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 기하 표현 방법
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3차원 기하(geometry) 표현 장치에 있어서,명령어를 저장하는 메모리; 및상기 명령어를 실행하는 프로세서를 포함하되,상기 명령어는,복수의 3차원 기하 모델의 3차원 기하 데이터로부터 기하 패치(patch)를 획득하고, 상기 획득된 기하 패치를 구성하는 정점들의 벡터를 이용하여 상기 기하 패치의 특징 노멀(normal) 방향을 결정하여 상기 기하 패치의 특징 노멀 벡터를 산출하는 단계;상기 산출된 특징 노멀 벡터를 사전 학습(dictionary learning)하여 기하 특징 정보를 추출하는 단계; 및상기 추출된 기하 특징 정보를 반영하여 복원 대상 모델을 복원하는 단계를 포함하는 3차원 기하 표현 방법을 수행하며,상기 기하 패치의 특징 노멀 벡터를 산출하는 단계는,바운딩 스피어(bounding sphere)를 이용하여 상기 3차원 기하 데이터로부터 기하 패치를 획득하는 단계;상기 획득된 기하 패치의 중심점을 추출하는 단계;상기 기하 패치를 구성하는 정점들을 상기 중심점을 기준으로 로컬 평면으로 피팅(fitting)시켜 상기 기하 패치의 기준 노멀 방향을 결정함으로써, 기준 노멀 벡터를 산출하는 단계; 및상기 정점들의 노멀 벡터에 대한 평균 벡터와 상기 기준 노멀 벡터의 내적 연산 결과에 따라 상기 특징 노멀 방향을 결정하여 상기 특징 노멀 벡터를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 기하 표현 장치
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