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학습기반 3D 모델 생성 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022020753
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명에 따른 학습기반 3D 모델 생성 장치의 동작 방법은, 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, 및 상기 텍스처 맵을 이용하여 3D 모델을 생성하는 단계를 포함할 수 있다
Int. CL G06T 17/20 (2006.01.01) G06T 15/04 (2011.01.01) G06T 13/40 (2011.01.01)
CPC G06T 17/20(2013.01) G06T 15/04(2013.01) G06T 13/40(2013.01) G06T 2207/10028(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01)
출원번호/일자 1020220138356 (2022.10.25)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0150853 (2022.11.11) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/분할
원출원번호/일자 10-2021-0121652 (2021.09.13)
관련 출원번호 1020210121652
심사청구여부/일자 Y (2022.10.25)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 임성재 대전광역시 유성구
2 김태준 대전광역시 유성구
3 윤승욱 대전광역시 유성구
4 이승욱 대전광역시 유성구
5 황본우 대전광역시 유성구
6 최진성 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 (유)한양특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [분할출원]특허출원서
[Divisional Application] Patent Application		 2022.10.25 수리 (Accepted) 1-1-2022-1126434-09
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
다시점 이미지 생성 네트워크를 이용하여 다시점 특성 이미지를 생성하는 단계;내부 이미지 생성 네트워크를 이용하여 내부 특성 이미지를 생성하는 단계; 및상기 다시점 특성 이미지들 및 상기 내부 특성 이미지에 기반하여 3D 모델을 생성하는 단계를 포함하고,상기 내부 특성 이미지는 상기 3D 모델의 내부 형태 정보를 표현하는 것을 특징으로 하는 학습기반 3D 모델 생성 방법
2 2
청구항 1에 있어서,상기 내부 특성 이미지는상기 내부 이미지 생성 네트워크에 상기 다시점 특성 이미지 중 기설정된 조건에 상응하는 이미지를 입력하여 생성되는 것을 특징으로 하는 학습기반 3D 모델 생성 방법
3 3
청구항 1에 있어서,상기 내부 이미지 생성 네트워크는내부 형태 3D 모델을 기설정된 카메라 시점으로 투영한 다시점 이미지를 이용하여 학습하는 것을 특징으로 하는 학습기반 3D 모델 생성 방법
4 4
청구항 3에 있어서,상기 내부 형태 3D 모델은학습용 3D 모델에서 외곽 레이어가 제거된 모델에 상응하는 것을 특징으로 하는 학습기반 3D 모델 생성 방법
5 5
청구항 1에 있어서,상기 3D 모델을 생성하는 단계는상기 다시점 특성 이미지들 및 상기 내부 특성 이미지에 기반하여 3D 메쉬 모델을 생성하는 단계;상기 3D 메쉬 모델을 투영하여 텍스처 맵을 생성하는 단계; 및상기 3D 메쉬 모델 및 상기 텍스처 맵을 이용하여 3D 모델을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습기반 3D 모델 생성 방법
6 6
청구항 5에 있어서,상기 3D 메쉬 모델을 생성하는 단계는상기 다시점 특성 이미지들에 상응하는 외부 포인트 클라우드 및 상기 내부 이미지 생성 네트워크에 상응하는 내부 포인트 클라우드에 기반하여 상기 3D 메쉬 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 학습기반 3D 모델 생성 방법
7 7
적어도 하나의 프로세서; 및상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는 적어도 하나의 인스트럭션을 저장하는 메모리를 포함하고,상기 적어도 하나의 인스트럭션은,다시점 이미지 생성 네트워크를 이용하여 다시점 특성 이미지를 생성하고,내부 이미지 생성 네트워크를 이용하여 내부 특성 이미지를 생성하고,상기 다시점 특성 이미지들 및 상기 내부 특성 이미지에 기반하여 3D 모델을 생성하도록 구현되고,상기 내부 특성 이미지는 상기 3D 모델의 내부 형태 정보를 표현하는 것을 특징으로 하는 학습기반 3D 모델 생성 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 문화체육관광부 한국전자통신연구원 기타사업 게임 및 애니메이션을 위한 인공 지능 기반의 3D 캐릭터 생성 기술 개발 (표준화 연계)