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논문 기본 정보

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저자정보
김대희 (CONTEC) 황본우 (한국전자통신연구원) 이승욱 (한국전자통신연구원) 곽수영 (한밭대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제25권 제2호
발행연도
2020.4
수록면
19 - 27 (9page)

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최근 가상현실 및 증강 현실 기술을 이용한 다양한 응용분야가 각광받으면서 빠르고 정확한 3차원 모델 생성이 요구되고 있다. 본 논문에서는 옷을 입은 3차원 사람 모델을 포인트 클라우드의 형상으로 변형하는 온-사이트 학습 (On-site learning) 기반 형상 변형 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 사전 학습과 온-사이트 학습 두 개의 파트로 구성되어 있으며, 각각의 학습은 인코더 네트워크, 템플릿 변형 네트워크, 디코더 네트워크로 구성된다. 딥러닝 네트워크 학습은 3차원 포인트 클라우드와 템플릿 정점 사이의 챔퍼 거리 (Chamfer distance)를 주요 손실 함수로 사용하는 비지도 학습을 적용한다. 입력된 포인트 클라우드 형태의 데이터에 대해 온-사이트 학습을 진행함으로써 추론의 결과물에 대한 높은 정확도를 얻을 수 있으며 이를 실험을 통해 제시한다.
#딥러닝 #온-사이트 학습 #형상 변형 #3차원 사람 모델 #Deep learning #On-site learning #Shape deformation #3D human model

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 형상 변형 네트워크 설계
4. 온-사이트학습
5. 실험 및 결과 분석
6. 결론 및 향후 연구방향
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Allen, B. / 2002 / Articulated Body Deformation from Range Scan Data / Transactions On Graphics 21(3):612~619 google schola Allen, B. / 2003 / The Space of Human Body Shapes : Reconstruction and Parameterization from Range Scans / Transactions On Graphics 22(3):587~594 google schola Chen, X. / 2019 / Towards 3D Human Shape Recovery Under Clothing / arXiv preprint arXiv:1904.02601 google schola Daz Productions google schola Fan, H. / 2017 / A Point Set Generation Network for 3D Object Reconstruction from a Single Image / The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :605~613 google schola

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