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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.2
- 수록면
- 257 - 267 (11page)
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The image-based 3D modeling has benefits that it is intuitive to the user and it can be using billions of existing images to guide information. In order to handling a 3D model using an image, a relationship between the image and the 3D model should be defined. However, it is difficult due to different information. In this paper, we propose an image-to-mesh matching method using a semantic analysis that mimicking the human perception system. First features based on the shape of parts of an object are detected using multi-scale representation for the image and the mesh model. Then optimal pairs of detected features between the image and the mesh model are found. To do this, we consider semantic factors such as scale, global distribution, and local distribution of the feature. Finally, a direct and partial matching between the image and the mesh model can be possible. The proposed method will be applied many applications of the image-based 3D modeling.
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