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3차원 인체 모델 생성 시스템에 있어서,
사용자의 조작에 의한 키 입력신호에 따라 신장, 체중, 가슴둘레 및 허리둘레를 포함하는 신체 측정 치수 즉, 신체 파라미터를 입력받는 파라미터 입력수단;
모델링DB에 기저장된 3차원 스캐닝 인체모델을 색인하고, PCA(Principal Component Analysis) 통계분석을 통해 상기 신체 파라미터를 공분산하여 도출함과 아울러, 상기 신체 파라미터의 주성분요소, 고유값 및 고유벡터를 도출하고, RBF(Radial Basis Function) 보간 기법에 따라 상기 신체 파라미터, 주성분요소, 고유값 및 고유벡터에 포함된 n개의 특징점 set을 지나는 인체형상 모델로 보간하여 3차원 인체모델을 생성하는 파라미트릭 모델링수단;
상기 3차원 인체모델에 포함된 복수개의 특징점들의 위치좌표를 기반으로 어깨, 팔꿈치, 및 무릎을 포함하는 신체관절들의 위치좌표를 추출하고, 추출한 신체관절들의 위치좌표를 연결하여 3차원 신체골격모델을 생성하는 자세변형수단; 및
상기 3차원 신체골격모델을 팔, 다리, 또는 몸통과 같이 각각 의미를 갖는 신체 부위 단위로의 분할을 수행하되, 상기 3차원 신체골격모델을 신체관절 위치좌표에 신체 분할의 기준이 되는 기 설정된 분할평면에 따라 구분된 꼭짓점(vertex)과 대응하는 신체관절 위치좌표 각각을 종속시켜 동적인체모델을 생성하는 인체모델링수단; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 인체 모델 생성 시스템
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제 1 항에 있어서,
상기 파라미트릭 모델링수단은,
상기 PCA 분석 기법에 따라 상기 신체 파라미터들의 공분산(Covariance) 계산을 수행하여 각각의 차원에 대한 데이터들의 분산과 서로 다른 차원에서의 데이터 분산간의 관계에 대한 정보를 통해 신체 파라미터들의 분포 형태를 도출하되,
상기 신체 파라미터의 분산 정도가 작은 방향에 해당하는 3차원 스캐닝 인체모델의 벡터들은, 주어진 데이터 집단에서의 중요도가 낮음을 의미하므로 노이즈로 간주하여 제거하고, 상기 신체 파라미터의 분산 정도가 높은 방향에 해당하는 3차원 스캐닝 인체모델의 벡터 각각을 주성분요소(Principal Component)로 도출하여 신체 파라미터, 주성분요소, 고유값 및 고유벡터를 분류하는 PCA(Principal Component Analysis)분석모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 인체 모델 생성 시스템
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제 1 항에 있어서,
상기 파라미트릭 모델링수단은,
상기 모델링DB로부터 색인한 3차원 스캐닝 인체모델을, RBF 보간 기법을 통해 상기 신체 파라미터, 주성분요소, 고유값 및 고유벡터에 포함된 n개의 특징점 set을 지나는 인체 형상 모델로 보간하여 3차원 인체모델을 생성하는 RBF(Radial Basis Function)분석모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 인체 모델 생성 시스템
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제 1 항에 있어서,
상기 특징점의 개수는,
인체 모델별 특징점 128개의 x좌표, y좌표 및 z좌표 각각에 해당하는 384차원의 데이터를 12차원으로 축소하고, 상기 PCA(Principal Component Analysis) 통계분석 기법에 따라 통계적으로 평균에 해당하는 인체 모델을 구성한 개수인 것을 특징으로 하는 3차원 인체 모델 생성 시스템
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3차원 인체 모델 생성 방법에 있어서,
(a) 파라미터 입력수단이 사용자의 조작에 의한 키 입력신호에 따라 신장, 체중, 가슴둘레 및 허리둘레를 포함하는 신체 파라미터를 입력받는 단계;
(b) 파라미트릭 모델링수단이 상기 신체 파라미터를 PCA(Principal Component Analysis)분석 기법 및 RBF(Radial Basis Function)보간 기법에 따라 모델링하여 n개의 특징점 set을 지나는 인체형상 모델로 보간하여 3차원 인체모델을 생성하는 단계;
(c) 자세변형수단이 상기 3차원 인체모델에 포함된 128개 특징점의 위치좌표를 기반으로 신체관절 위치좌표를 추출하고, 추출한 신체관절 위치좌표들을 연결하여 3차원 신체골격모델을 생성하는 단계; 및
(d) 인체모델링수단이 상기 3차원 신체골격모델을 기 설정된 분할평면에 따라 vertex를 구분하여 구분된 vertex와 대응하는 신체관절 위치좌표 각각을 종속시켜 동적인체모델로 생성하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 인체 모델 생성 방법
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제 5 항에 있어서,
상기 (b) 단계는,
(b-1) 상기 파라미트릭 모델링수단의 PCA분석모듈이 모델링DB로부터 3차원 스캐닝 인체모델을 색인하고, 상기 신체 파라미터의 공분산(Covariance)을 계산하여 상기 신체 파라미터의 공분산값을 도출하는 단계;
(b-2) 상기 파라미트릭 모델링수단의 PCA분석모듈이 PCA 통계 분석을 수행하여 상기 3차원 스캐닝 인체모델 대비 신체 파라미터의 공분산값, 주성분요소, 고유값 및 고유벡터의 분포(분산) 형태를 도출하는 단계;
(b-3) 상기 파라미트릭 모델링수단의 PCA분석모듈이 신체 파라미터의 분산 정도가 작은 방향에 해당하는 3차원 스캐닝 인체모델의 벡터들은, 노이즈로 간주하여 제거하고, 신체 파라미터의 분산 정도가 높은 방향에 해당하는 3차원 스캐닝 인체모델의 벡터 각각을 주성분요소(Principal Component)로 도출하여, 신체 파라미터, 주성분요소, 고유값 및 고유벡터를 분류하는 단계; 및
(b-4) 상기 파라미트릭 모델링수단의 RBF보간모듈이 상기 신체 파라미터, 주성분요소, 고유값 및 고유벡터에 포함된 n개의 특징점에 대한 각각 x좌표, y좌표, 및 z좌표들을 RBF보간 기법에 따라 n개의 특징점 set을 지나는 인체형상 모델로 보간하여 3차원 인체모델을 생성하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 인체 모델 생성 방법
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