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학습기반 3D 모델 생성 장치의 동작 방법에 있어서,감독 학습을 이용하여 다시점 특성 이미지를 생성하는 단계;상기 다시점 특성 이미지에 대응하는 포인트 클라우드와 내부 형태 정보를 표현하는 특성 이미지를 이용하여 3D 메쉬 모델을 생성하는 단계;상기 3D 메쉬 모델을 입력된 세 시점의 이미지들에 투영함으로써 텍스처 맵을 생성하는 단계; 및상기 텍스처 맵을 이용하여 3D 모델을 생성하는 단계를 포함하는 방법
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제 1 항에 있어서,상기 다시점 특성 이미지를 생성하는 단계는,정면뷰, 측면뷰, 및 후면뷰에 대응하는 상기 세 시점의 이미지들을 수신하는 단계; 및학습을 위한 캐릭터 모델 데이터를 수집하는 단계를 포함하는 방법
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제 2 항에 있어서,상기 다시점 특성 이미지를 생성하는 단계는,상기 캐릭터 모델을 각 카메라 시점으로 투영하여 다시점 이미지를 생성하는 단계를 더 포함하는 방법
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제 1 항에 있어서,상기 감독 학습은 전역적 카메라 그룹과 지역적 카메라 그룹으로 구분되어 진행되는 것을 특징으로 하는 방법
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제 4 항에 있어서,상기 전역적 카메라 그룹의 학습 파라미터와 상기 지역적 카메라 그룹의 학습 파라미터는 서로 다른 것을 특징으로 하는 방법
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제 1 항에 있어서,상기 3D 메쉬 모델을 생성하는 단계는,상기 다시점 특성 이미지를 다시점 영상 기반 3D 복원 알고리즘을 통하여 3D 공간 상에 상기 포인트 클라우드로 표현하는 단계; 및상기 포인트 클라우드를 Xray Net를 통해 나온 결과값을 이용하여 보정함으로써 상기 3D 메쉬 모델을 생성하는 단계를 포함하는 방법
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제 6 항에 있어서,상기 Xray Net은 상기 다시점 특성 이미지에서 특정 시점의 특정 이미지를 입력으로 복원 대상 객체의 내부 형태 정보를 표현하는 상기 특성 이미지를 생성하는 것을 특징으로 하는 방법
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제 1 항에 있어서,상기 텍스처 맵을 생성하는 단계는,상기 세 시점의 이미지들에 대하여 각 폴리곤별 텍스처 정보를 획득하는 단계; 및상기 획득된 텍스처 정보를 color transfer 함으로써 상기 세 시점의 이미지들로부터 획득하지 못한 영역에 대한 컬러를 생성하는 단계를 더 포함하는 방법
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학습기반 3D 모델 생성 장치에 있어서,적어도 하나의 프로세서; 및상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는 적어도 하나의 인스트럭션을 저장하는 메모리를 포함하고,상기 적어도 하나의 인스트럭션은,감독 학습을 이용하여 다시점 특성 이미지를 생성하고;상기 다시점 특성 이미지에 대응하는 포인트 클라우드와 내부 형태 정보를 표현하는 특성 이미지를 이용하여 3D 메쉬 모델을 생성하고;상기 3D 메쉬 모델을 입력된 세 시점의 이미지들에 투영함으로써 텍스처 맵을 생성하고; 및상기 텍스처 맵을 이용하여 3D 모델을 생성하도록 구현되는 것을 특징으로 하는 학습기반 3D 모델 생성 장치
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제 9 항에 있어서,상기 감독 학습은 전역적 카메라 그룹과 지역적 카메라 그룹의 배치에 따라 진행되는 것을 특징으로 하는 학습기반 3D 모델 생성 장치
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제 10 항에 있어서,상기 전역적 카메라 그룹과 상기 지역적 카메라 그룹의 각각의 카메라 파라미터는 카메라와 객체간 거리, viewing frustum의 near, far 값을 서로 다르게 설정되는 것을 특징으로 하는 학습기반 3D 모델 생성 장치
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제 11 항에 있어서,상기 감독 학습은, 상기 다시점 특성 이미지 중에 특정 시점의 특정 특성 이미지를 입력으로 DB에 수집된 3D 객체의 최외부 의상, 악세서리의 한 레이어(layer)를 제거한 3D 모델의 다시점 특성 이미지를 상기 전역적 카메라 그룹으로 렌더링하여 진행되는 것을 특징으로 하는 학습기반 3D 모델 생성 장치
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제 12 항에 있어서,상기 감독 학습된 학습 파라미터를 적용하여 depth 및 xray 입력으로 최외곽 레이어를 제외한 내부 형태에 대한 다시점 특성 이미지가 생성되는 것을 특징으로 하는 학습기반 3D 모델 생성 장치
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제 9 항에 있어서,내부 형태 정보들과 DB에 수집된 최외곽 형태 메쉬가 제거된 내부 형태 메쉬 모델과의 감독 학습을 통해서 특성 이미지는 어떤 내부 형태를 표현하는 지에 대한 정보가 내부 형태 다시점 다중 특성 이미지로 생성되고, 상기 내부 형태 다시점 다중 특성 이미지는 포인트 클라우드와 메쉬화 과정을 거쳐 내외부 형태 메쉬를 갖는 최종 3D 메쉬 모델이 생성되는 것을 특징으로 하는 학습기반 3D 모델 생성 장치
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