KR101072944B1 - 3차원 인체 모델 생성 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 3차원 인체 모델 생성 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 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 통계분석을 통해 신체 파라미터를 공분산하여 도출함과 아울러, 신체 파라미터의 주성분요소, 고유값 및 고유벡터를 도출하고, RBF 보간 기법에 따라 신체 파라미터, 주성분요소, 고유값 및 고유벡터에 포함된 n개의 특징점 set을 지나는 인체형상 모델로 보간하여 3차원 인체모델을 생성하는 파라미트릭 모델링수단; 3차원 인체모델에 포함된 복수개의 특징점들의 위치좌표를 기반으로 어깨, 팔꿈치, 및 무릎을 포함하는 신체관절들의 위치좌표를 추출하고, 추출한 신체관절들의 위치좌표를 연결하여 3차원 신체골격모델을 생성하는 자세변형수단; 및 3차원 신체골격모델을 각각 의미를 갖는 신체 부위 단위로의 분할을 수행하되, 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 포함한다.
파라미터, PCA, RBF, 공분산, 주성분요소, 보간, 좌표, 분할, 동적인체모델

Description

3차원 인체 모델 생성 시스템 및 그 방법{SYSTEM FOR CREATING 3D HUMAN BODY MODEL AND METHOD THEREFOR}
본 발명은 3차원 인체 모델 생성 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 가상현실, 게임, 및 애니메이션을 포함하는 컴퓨터 그래픽스 기반 응용 분야에서 사용되는 3차원 인체 모델을 생성하는 기술에 관한 것이다.
종래의 컴퓨터 그래픽스 기반 응용 분야들에서는 대부분 숙련된 디자이너가 수작업으로 제작한 3차원 인체 모델을 사용해 왔다. 하지만, 이와 같은 작업은 시간이 많이 소요되고, 디자이너의 숙련도에 따라서 품질의 차이가 많다. 뿐만 아니라 실제로 존재하는 인물을 사실적으로 모델링해야 할 때는 일일이 신체 측정을 하는 과정을 거쳐야 하는 단점이 있다.
이에 대한 대안으로 3차원 스캐너를 이용하여 실존 인물의 형상을 복원한 뒤 이를 이용하는 방법이 제시되고 있지만, 3차원 스캐너는 고가의 장비라 일반인들이 쉽게 사용하기 어렵고 3차원 스캐닝을 통해 얻은 인체 모델은 귀 뒤, 겨드랑이, 사타구니 등 은폐된 신체 부분이 제대로 스캔 되지 않아 이를 실제로 응용 분야에서 활용하려면 마찬가지로 여러 단계의 수작업을 추가로 거쳐야만 한다.
전술한바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 사용자가 자신의 신체 측정 수치(파라미터)들을 이용해 3차원 인체 모델을 생성할 수 있도록 한 대한민국 공개특허 제2008-0104396호 "파라미트릭 바디 모델 생성 방법"이 개시된바 있다.
하지만, 상기 공개특허 제0104396호는 사용자가 자신의 신체 파라미터를 알고 있더라도 한 번에 자신의 인체 모델을 생성할 수는 없고 기존에 만들어져 있는 체형 중 자신에게 가장 근접한 체형을 선택한 뒤에 파라미터 조절을 통해 자신의 체형을 반영하는 인체 모델로 수정하는 과정을 거쳐야 하는 불편함이 있었다.
또한, 파라미터의 조절에 의한 인체 모델 수정이 파라미터 별로 독립적으로 이루어지기 때문에 비현실적인 인체 모델이 생성되는 결과를 초래할 수 있다. 예를 들어, 팔이 두꺼운 사람이 기존에 만들어져 있는 체형 중 자신에게 가장 근접한 체형을 선택한 뒤에 파라미터 조절을 통해 팔 단면을 수정하여 두껍게 만들 경우, 인체 모델의 전체적 형상은 변하지 않고 팔 부분만 국부적으로 수정되기 때문에 팔의 두께에 비해 허벅지나 종아리는 턱없이 얇은 형태의 인체 모델이 생성될 수 있는 것이다.
뿐만 아니라, 상기 공개특허 제2008-0104396호를 이용하거나 3차원 스캐너로 스캐닝하여 생성한 인체 모델은 고정된 자세를 취하고 있는 인체 모델이기 때문에 인체 모델의 다양한 포즈에 대한 사용자의 요구를 만족시키기 힘들고 애니메이션 등의 응용 분야에 활용하기에도 어려움이 잔존한다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해소하고자 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 3차원 스캐닝을 통해 얻은 실제 인체 모델을 기반으로 통계분석에 따라 도출된 파라미터들을 이용해 인체모델을 생성함으로써, 대상자의 체형을 사실적으로 반영하는 인체 모델을 생성함에 있다.
그리고, 본 발명의 또 다른 목적은, 생성된 인체 모델에 골격계를 구성함으로써 자연스러운 자세 변형을 제공함으로써, 다양한 포즈의 인체모델을 획득함은 물론 이를 애니메이션을 포함하는 3차원 모델링 분야에 활용토록 함에 있다.
이러한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 3차원 인체 모델 생성 시스템 및 그 방법은, 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 통계분석을 통해 신체 파라미터를 공분산하여 도출함과 아울러, 신체 파라미터의 주성분요소, 고유값 및 고유벡터를 도출하고, RBF 보간 기법에 따라 신체 파라미터, 주성분요소, 고유값 및 고유벡터에 포함된 n개의 특징점 set을 지나는 인체형상 모델로 보간하여 3차원 인체모델을 생성하는 파라미트릭 모델링수단; 3차원 인체모델에 포함된 복수개의 특징점들의 위치좌표를 기반으로 어깨, 팔꿈치, 및 무릎을 포함하는 신체관절들의 위치좌표를 추출하고, 추출한 신체관절들의 위치좌표를 연결하여 3차원 신체골격모델을 생성하는 자세변형수단; 및 3차원 신체골격모델을 각각 의미를 갖는 신체 부위 단위로의 분할을 수행하되, 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 포함한다.
그리고, 상술한 시스템을 기반으로 하는 본 발명의 3차원 인체 모델 생성 방법은, 파라미터 입력수단이 사용자의 조작에 의한 키 입력신호에 따라 신장, 체중, 가슴둘레 및 허리둘레를 포함하는 신체 파라미터를 입력받는 (a) 단계; 파라미트릭 모델링수단이 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 (b) 단계; 자세변형수단이 3차원 인체모델에 포함된 128개 특징점의 위치좌표를 기반으로 신체관절 위치좌표를 추출하고, 추출한 신체관절 위치좌표들을 연결하여 3차원 신체골격모델을 생성하는 (c) 단계; 및 인체모델링수단이 3차원 신체골격모델을 기 설정된 분할평면에 따라 vertex를 구분하여 구분된 vertex와 대응하는 신체관절 위치좌표 각각을 종속시켜 동적인체모델로 생성하는 (d) 단계; 를 포함한다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 3차원 스캐닝을 통해 얻은 실제 인체 모델을 기반으로 통계분석에 따라 도출된 파라미터들을 이용해 인체모델을 생성함으로써, 대상자의 체형을 사실적으로 반영하는 인체 모델을 생성하는 효과가 있다.
그리고, 본 발명은, 생성된 인체 모델에 골격계를 구성함으로써 자연스러운 자세 변형을 제공함으로써, 다양한 포즈의 인체모델을 획득함은 물론 이를 애니메이션을 포함하는 3차원 모델링 분야에 활용토록 하는 효과가 있다.
본 발명의 구체적인 특징 및 이점들은 첨부도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에 관련된 공지 기능 및 그 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 구체적인 설명을 생략하였음에 유의해야 할 것이다.
도 1 은 본 발명에 따른 3차원 인체 모델 생성 시스템(S)을 도시한 구성도이고, 도 2 는 본 발명에 따른 3차원 인체 모델 생성 시스템(S)의 구성요소들 간의 관계를 나타낸 도면인바, 도시된 바와 같이 파라미터 입력수단(100), 파라미트릭 모델링수단(200), 자세변형수단(300) 및 인체모델링수단(400)을 포함하여 구성된다.
파라미터 입력수단(100)은 사용자의 조작에 의한 키입력에 따라 신장, 체중, 가슴둘레 및 허리둘레를 포함하는 신체 측정 치수(이하, '신체 파라미터')를 입력받되, 사용자의 기호에 따라 어깨너비, 엉덩이둘레, 및 다리길이를 포함하는 신체 파라미터를 추가 입력받을 수 있다.
파라미트릭 모델링수단(200)은 모델링DB(220)로부터 3차원 스캐닝 인체모델을 색인하고, PCA(Principal Component Analysis)분석모듈(210)을 통해 상기 신체 파라미터를 공분산하여 도출함과 아울러, PCA 통계분석에 따라 주성분요소, 고유값 및 고유벡터를 도출하고, RBF(Radial Basis Function)보간모듈(230)의 RBF 보간 기법에 따라 상기 신체 파라미터, 주성분요소, 고유값 및 고유벡터에 포함된 n개의 특징점 set을 지나는 인체형상 모델로 보간하여 3차원 인체모델을 생성한다.
상기 PCA분석모듈(210)에 의해 도출되는 신체 파라미터의 공분산 값, 주성분요소, 고유값 및 고유벡터는, 주성분요소분석(PCA) 기법에 의해 통계 분석 수행을 통해 생성된다. 이하에서는 그 언급을 생략하겠으나, 본 발명에 따른 PCA 기법은 주어진 n차원의 데이터가 있다고 상정하여 기술한다.
도 3 을 참조하여 파라미트릭 모델링수단(200)을 세부적으로 살피면, 본 발명에 따른 PCA분석모듈(210)은 PCA 기법에 따라 먼저, 신체 파라미터들의 공분산(Covariance) 계산을 수행하는데, 공분산은 각각의 차원에 대한 데이터들의 분산과 서로 다른 차원에서의 데이터 분산간의 관계에 대한 정보로, 각각의 차원에서 분산의 곱으로 표현되며, 이를 통해 신체 파라미터들의 분포 형태를 도출한다.
또한, PCA분석모듈(210)이 3차원의 신체 파라미터를 대상으로 구분한 공분산은 3차원 행렬 형태로 표현되며, 이 행렬의 고유벡터(eigenvector)들과 그에 상응하는 고유값(eigenvalue)은 각각 신체 파라미터들이 분포해있는 주요한 방향과 그 방향으로의 분산 정도를 나타낸다.
이때, PCA분석모듈(210)은 신체 파라미터의 분산 정도가 작은 방향에 해당하는 3차원 스캐닝 인체모델의 벡터들은, 주어진 데이터 집단에서의 중요도가 낮음을 의미하므로 노이즈로 간주하여 제거하고, 신체 파라미터의 분산 정도가 높은 방향에 해당하는 3차원 스캐닝 인체모델의 벡터 각각을 주성분요소(Principal Component)(이하, 'PC')로 도출하여, 3차원의 데이터를 주요한 통계적 특징에 따라 신체 파라미터, 주성분요소, 고유값 및 고유벡터를 분류한다.
즉, 본 발명의 PCA분석모듈(210)은 PCA 기법에 따라 인체 모델별 특징점 128개의 x좌표, y좌표 및 z좌표에 해당하는 384차원의 데이터를 12차원으로 축소하고, 통계적으로 평균에 해당하는 인체 모델을 새로운 12개의 축으로 구성하여 상기 PC 방향으로의 변형을 통해 통계 데이터 범위 안에서 존재할 수 있는 현실적인 신체 파라미터, 주성분요소, 고유값 및 고유벡터를 도출한다.
한편, 파라미트릭 모델링수단(200)의 RBF보간모듈(230)은 모델링DB(220)로부터 색인한 3차원 스캐닝 인체모델을 PCA분석모듈(210)로부터 인가받은 신체 파라미터, 주성분요소, 고유값 및 고유벡터에 포함된 n개의 특징점 set을 지나는 인체 형상 모델로 보간하여 3차원 인체모델을 생성한다.
즉, RBF보간모듈(230)은 상기 PCA분석모듈(210)에 의해 도출된 신체 파라미터, 주성분요소, 고유값 및 고유벡터의 템플릿이 일반적으로 통용되는 3D 모델로 꼭짓점(vertex)과 mesh(메시)에 대한 정보들을 포함하고 있으나, 신체 부위별로 구분되어 있지 않은 하나의 'point cloud'(점군) 형태인바, 자세 변형이 불가능하기 때문에 n개의 점을 지나는 곡면으로의 보간을 통해 3차원 인체모델을 생성하는 것 이다.
도 4 를 참조하여 본 발명에 따른 3차원 인체 모델 생성 시스템(S)의 자세변형수단(300)을 나타낸 도면이고, 도 5 는 본 발명에 따른 3차원 인체 모델 생성 시스템(S)의 자세변형수단(300)에 의해 생성된 3차원 신체골격모델을 나타낸 도면이다.
도 4 및 도 5 를 참조하면, 자세변형수단(300)은 파라미트릭 모델링수단(200)로부터 인가받은 n개의 특징점을 지나는 3차원 인체모델에 포함된 128개의 특징점들의 위치좌표를 기반으로 어깨, 팔꿈치, 및 무릎을 포함하는 신체관절들의 위치좌표를 추출하고, 추출한 신체관절들의 위치좌표를 연결하여 3차원 신체골격모델을 생성한다.
이때, 본 발명의 자세변형수단(300)에 의해 추출된 신체관절 위치좌표 및 신체골격 위치좌표의 개수는 실제 인체의 관절 및 골격과 정확히 일치할 필요는 없으나 인체 모델의 자세 변형을 위한 기준이 되므로 추후 실효성을 고려하여 개수의 변경이 가능하다.
인체모델링수단(400)은 자세변형수단(300)으로부터 인가받은 3차원 신체골격모델을 point cloud 형태로 이루어져있는 모델을 팔, 다리, 또는 몸통과 같이 각각 의미를 갖는 신체 부위 단위로의 분할을 수행하되, 도 6 에 도시된 바와 같이, 3차원 신체골격모델을 신체관절 위치좌표에 신체 분할의 기준이 되는 기 설정된 분할평면에 따라 vertex를 구분하여 구분된 vertex와 대응하는 신체관절 위치좌표 각각을 종속시켜 동적인체모델을 생성한다.
즉, 3차원 신체골격모델에 포함된 vertex들이 신체골격 위치좌표에 종속되어있으므로, 사용자의 조작에 따라 신체골격 위치좌표가 변경되는 경우, 각 3차원 신체골격모델의 vertex 또한 신체골격 위치좌표와 대응하여 변경된다.
아울러, 본 발명의 인체모델링수단(400)은 한 신체골격 위치좌표에 종속된 vertex들 모두가 신체골격 위치좌표에 따라 동일하게 이동하게 되면 mesh가 겹치거나 벌어지는 vertex blending 기법을 통해 보정하게 된다.
한편, 도 7 은 본 발명에 따른 3차원 인체 모델 생성 방법을 나타낸 순서도인바, 도시된 바와 같이 먼저, 파라미터 입력수단(100)이 사용자의 조작에 의한 키입력에 따라 신장, 체중, 가슴둘레 및 허리둘레를 포함하는 신체 파라미터를 입력받는다(S10).
이어서, 파라미트릭 모델링수단(200)이 파라미터 입력수단(100)으로부터 인가받은 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 생성한다(S20).
뒤이어, 자세변형수단(300)이 파라미트릭 모델링수단(200)으로부터 인가받은 3차원 인체모델에 포함된 128개 특징점의 위치좌표를 기반으로 신체관절 위치좌표를 추출하고, 추출한 신체관절 위치좌표들을 연결하여 3차원 신체골격모델을 생성한다(S30).
그리고, 인체모델링수단(400)은 자세변형수단(300)으로부터 인가받은 3차원 신체골격모델을 기 설정된 분할평면에 따라 vertex를 구분하여 구분된 vertex와 대응하는 신체관절 위치좌표 각각을 종속시켜 동적인체모델로 생성한다(S40).
한편, 도 8 을 참조하여 제S20 단계의 세부과정을 살피면 다음과 같다.
먼저, 파라미트릭 모델링수단(200)의 PCA분석모듈(210)이 모델링DB(220)로부터 3차원 스캐닝 인체모델을 색인하고, 신체 파라미터의 공분산(Covariance)을 계산하여 신체 파라미터의 공분산값을 도출한다(S21).
이어서, 파라미트릭 모델링수단(200)의 PCA분석모듈(210)이 PCA 통계 분석을 수행하여 상기 3차원 스캐닝 인체모델 대비 신체 파라미터의 공분산값, 주성분요소, 고유값 및 고유벡터의 분포(분산) 형태를 도출한다(S22).
뒤이어, 파라미트릭 모델링수단(200)의 PCA분석모듈(210)이 신체 파라미터의 분산 정도가 작은 방향에 해당하는 3차원 스캐닝 인체모델의 벡터들은, 주어진 데이터 집단에서의 중요도가 낮음을 의미하므로 노이즈로 간주하여 제거하고, 신체 파라미터의 분산 정도가 높은 방향에 해당하는 3차원 스캐닝 인체모델의 벡터 각각을 주성분요소(Principal Component)로 도출하여, 주성분요소, 고유값 및 고유벡터를 분류한다(S23).
그리고, 파라미트릭 모델링수단(200)의 RBF보간모듈(230)은 PCA분석모듈(210)로부터 인가받은 신체 파라미터, 주성분요소, 고유값 및 고유벡터에 포함된 n개의 특징점에 대한 각각 x좌표, y좌표, 및 z좌표들을 RBF보간 기법을 수행하여 n개의 특징점 set을 지나는 인체형상 모델로 보간하여 3차원 인체모델을 생성한다(S24).
이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다.
도 1 은 본 발명에 따른 3차원 인체 모델 생성 시스템(S)을 나타낸 구성도.
도 2 는 본 발명에 따른 3차원 인체 모델 생성 시스템(S)의 구성요소들 간의 관계를 나타낸 도면.
도 3 은 본 발명에 따른 3차원 인체 모델 생성 시스템(S)의 파라미트릭 모델링수단(200)을 나타낸 예시도.
도 4 는 본 발명에 따른 3차원 인체 모델 생성 시스템(S)의 자세변형수단(300)을 나타낸 예시도.
도 5 는 본 발명에 따른 3차원 인체 모델 생성 시스템(S)의 자세변형수단(300)에 의해 생성된 3차원 신체골격모델을 나타낸 도면.
도 6 은 본 발명에 따른 3차원 인체 모델 생성 시스템(S)의 인체모델링수단(400)에 의해 생성된 동적인체모델을 나타낸 도면.
도 7 은 본 발명에 따른 3차원 인체 모델 생성 방법을 나타낸 순서도.
도 8 은 본 발명에 따른 3차원 인체 모델 생성 방법의 제S20 단계의 세부과정을 나타낸 순서도.
** 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 **
S: 3차원 인체 모델 생성 시스템 100: 파라미터 입력수단
200: 파라미트릭 모델링수단 210: PCA분석모듈
220: 모델링DB 230: RBF보간모듈
300: 자세변형수단 400: 인체모델링수단

Claims (6)

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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 종속시 켜 동적인체모델로 생성하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 인체 모델 생성 방법.
  6. 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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