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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국전자통신연구원 [ETRI] ETRI Journal ETRI Journal 제42권 제3호
발행연도
2020.6
수록면
420 - 432 (0page)

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The reconstruction of archaeological fragments in 3D geometry is an important problem in pattern recognition and computer vision. Therefore, we implement an algorithm with the help of a 3D model to perform reconstruction from the real datasets using the slope features. This approach avoids the problem of gaps created through the loss of parts of the artifacts. Therefore, the aim of this study is to assemble the object without previous knowledge about the form of the original object. We utilize the edges of the fragments as an important feature in reconstructing the objects and apply multiple procedures to extract the 3D edge points. In order to assign the positions of the unknown parts that are supposed to match, the contour must be divided into four parts. Furthermore, to classify the fragments under reconstruction, we apply a backpropagation neural network. We test the algorithm on several models of ceramic fragments. It achieves highly accurate results in reconstructing the objects into their original forms, in spite of absent pieces.

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참고문헌 (26)

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D. Tsiafaki / 2016 / Virtual reassembly and completion of a fragmentary drinking vessel / Virtual Archaeology Rev 7(15):67~76 google schola K. Son / 2013 / Axially symmetric 3d pots configuration system using axis of symmetry and break curve / Proc. IEEE Conf. Comput. Vision Pattern Recogn :257~264 google schola J. Liu / 2017 / Broken pottery relic reassembling based on mixed feature vector / Boletín Técnico 55(5):1~9 google schola L. D. Angelo / 2017 / Automatic dimensional characterisation of pottery / J. Cultural Heritage 26:118~128 google schola C. Piccoli / 2013 / Towards the automatic classification of pottery sherds: two complementary approaches / Proc. Comput. Applicat. Quantitative Methods Archaeology Conf :1~16 google schola

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