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객체를 스캐닝하여 얻은 점군 데이터로 구성된 3차원 형상 데이터를 생성하는 형상 데이터 생성부;상기 3차원 형상 데이터에서 중심점을 추정하며, 상기 중심점과 동일 거리를 이루는 단위구를 3차원 형상 데이터에 투영하는 시점 처리부; 및상기 단위구의 표면에서 제 1 시점을 결정하고, 상기 제 1 시점을 기준으로 제 1 해상도를 결정하고, 상기 3차원 형상 데이터로부터 상기 제 1 시점 및 상기 제 1 해상도를 갖는 제 1 깊이 이미지를 생성하는 이미지 처리부; 를 포함하고,상기 이미지 처리부는 상기 단위구의 표면 중 복수의 시점을 각각 갖는 복수의 깊이 이미지를 통해 각각의 정보 획득률(A(v, w))과 정보 밀도(D(v, w))를 연산하는 연산부; 및상기 정보 획득률과 정보 밀도를 통해 상기 제 1 시점과 상기 제 1 해상도를 결정하는 결정부; 를 포함하고
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제 1 항에 있어서,상기 연산부는 다음의 [수식 2]를 통해 정보 밀도를 연산하는 깊이 이미지 생성 장치
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제 3 항에 있어서,상기 결정부는 다음의 [수식 3]을 통해 상기 제 1 시점을 결정하는 깊이 이미지 생성 장치
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5
제 4 항에 있어서,상기 결정부는 다음의 [수식 4]를 통해 상기 제 1 해상도를 결정하는 깊이 이미지 생성 장치
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6
제 5 항에 있어서,상기 시점 처리부는 상기 3차원 형상 데이터의 중심점과 상기 점군 데이터 중 최외각 점 사이의 거리가 1이 되도록 상기 3차원 형상 데이터를 비례 축소하고,중심점과 거리가 1인 단위구를 비례 축소된 3차원 형상 데이터에 투영하는 1인 깊이 이미지 생성 장치
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7
제 6 항에 있어서,상기 단위구의 표면은 삼각망 또는 사각망으로 구성되며,상기 시점 처리부는상기 삼각망 또는 사각망을 이루는 직선들의 교차점 각각을 상기 복수의 시점으로 설정하는 깊이 이미지 생성 장치
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8
객체를 스캐닝하여 얻은 점군 데이터로 구성된 3차원 형상 데이터를 생성하는 단계;상기 3차원 형상 데이터에서 중심점을 추정하며, 상기 중심점과 동일 거리를 이루는 단위구를 3차원 형상 데이터에 투영하는 단계;상기 단위구의 표면 중 특정 지점 각각을 복수의 시점으로 설정하는 단계;상기 단위구의 표면에서 제 1 시점을 결정하는 단계;상기 제 1 시점을 기준으로 제 1 해상도를 결정하는 단계; 및상기 3차원 형상 데이터로부터 상기 제 1 시점 및 상기 제 1 해상도를 갖는 제 1 깊이 이미지를 생성하는 단계; 를 포함하고,상기 제 1 깊이 이미지를 생성하는 단계는 상기 단위구의 표면 중 복수의 시점을 각각 갖는 복수의 깊이 이미지를 통해 각각의 정보 획득률(A(v, w))과 정보 밀도(D(v, w))를 연산하는 단계; 및상기 정보 획득률과 정보 밀도를 통해 상기 제 1 시점과 상기 제 1 해상도를 결정하는 단계; 를 포함하고,상기 정보 획득률과 정보 밀도를 연산하는 단계는 다음의 [수식 1]을 통해 정보 획득률을 연산하는 깊이 이미지 생성 방법
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삭제
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제 8 항에 있어서,상기 정보 획득률과 정보 밀도를 연산하는 단계는 다음의 [수식 2]를 통해 정보 밀도를 연산하는 깊이 이미지 생성 방법
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제 11 항에 있어서,상기 제 1 시점을 결정하는 단계는 다음의 [수식 3]을 통해 상기 제 1 시점을 결정하는 깊이 이미지 생성 방법
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13
제 12 항에 있어서,상기 제 1 해상도를 결정하는 단계는 다음의 [수식 4]를 통해 상기 제 1 해상도를 결정하는 깊이 이미지 생성 방법
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14
제 13 항에 있어서,상기 단위구를 3차원 형상 데이터에 투영하는 단계는 상기 3차원 형상 데이터의 중심점과 상기 점군 데이터 중 최외각 점 사이의 거리가 1이 되도록 상기 3차원 형상 데이터를 비례 축소하는 단계; 및상기 비례 축소된 3차원 형상 데이터의 중심점과 거리가 1인 단위구를 상기 비례 축소된 3차원 형상 데이터에 투영하는 단계; 를 포함하는 깊이 이미지 생성 방법
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제 14 항에 있어서,상기 단위구를 3차원 형상 데이터에 투영하는 단계에서,상기 단위구의 표면은 삼각망 또는 사각망으로 구성되는 깊이 이미지 생성 방법
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제 15 항에 있어서,상기 복수의 시점으로 설정하는 단계에서,상기 단위구에서 상기 삼각망 또는 사각망을 이루는 직선들의 교차점 각각을 상기 복수의 시점으로 설정하는 깊이 이미지 생성 방법
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객체를 스캐닝하여 얻은 점군 데이터로 구성된 3차원 형상 데이터를 생성하는 단계;상기 3차원 형상 데이터에서 중심점을 추정하며, 상기 중심점과 동일 거리를 이루는 단위구를 3차원 형상 데이터에 투영하는 단계;상기 단위구의 표면 중 특정 지점 각각을 복수의 시점으로 설정하는 단계;상기 단위구의 표면에서 의 제 1 시점을 결정하는 단계;상기 제 1 시점을 기준으로 의 제 1 해상도를 결정하는 단계;상기 3차원 형상 데이터로부터 상기 제 1 시점 및 상기 제 1 해상도를 갖는 제 1 깊이 이미지를 생성하는 단계; 및상기 제 1 깊이 이미지를 기 저장된 형상 모델링 데이터에 매칭시켜, 상기 객체를 식별하는 단계; 를 포함하고,상기 제 1 깊이 이미지를 생성하는 단계는상기 단위구의 표면 중 복수의 시점을 각각 갖는 복수의 깊이 이미지를 통해 각각의 정보 획득률(A(v, w))과 정보 밀도(D(v, w))를 연산하는 단계; 및상기 정보 획득률과 정보 밀도를 통해 상기 제 1 시점과 상기 제 1 해상도를 결정하는 단계; 를 포함하고,상기 각각의 정보 획득률(A(v, w))과 정보 밀도(D(v, w))를 연산하는 단계는 다음의 [수식 1]을 통해 정보 획득률을 연산하는 3차원 객체 식별 방법
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제 17항에 있어서,상기 정보 획득률과 정보 밀도를 연산하는 단계는 다음의 [수식 2]를 통해 정보 밀도를 연산하고,상기 제 1 시점을 결정하는 단계는 다음의 [수식 3]을 통해 상기 제 1 시점을 결정하고, 상기 제 1 해상도를 결정하는 단계는 다음의 [수식 4]를 통해 상기 제 1 해상도를 결정하는 3차원 객체 식별 방법
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제 19항에 있어서,식별된 상기 객체의 형상 모델링 데이터를 3차원 모델링 데이터에 배치하는 단계; 를 더 포함하는 3차원 객체 식별 방법
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