KR20110109502A - 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 3차원 석탑 모델로부터 형상 기술자를 추출하고, 형상 유사성을 비교하기 위해 특징 기술자(누적 히스토그램)를 이용하여 3차원 석탑 모델의 유사한 부재를 검색하고 나아가 이렇게 검색된 부재를 포함하는 3차원 석탑 모델을 검색할 수 있도록 한 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법에 관한 것이다.
본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법은 3차원 석탑 모델을 히스토그램 처리하여 다수의 형상 기술자를 추출한 후에 데이터베이스를 생성하는 (a) 단계; 사용자로부터 입력받은 3차원 석탑 부재 모델을 히스토그램 처리하여 형상 기술자를 정의하는 (b) 단계 및 상기 (b) 단계에서 정의된 형상 기술자를 상기 (a) 단계에서 생성된 상기 데이터베이스에 저장된 형상 기술자와 비교하여 유사한 형상 기술자를 갖는 부분을 검색하는 (c) 단계를 포함하여 이루어진다.
본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법은 3차원 석탑 모델을 히스토그램 처리하여 다수의 형상 기술자를 추출한 후에 데이터베이스를 생성하는 (a) 단계; 사용자로부터 입력받은 3차원 석탑 부재 모델을 히스토그램 처리하여 형상 기술자를 정의하는 (b) 단계 및 상기 (b) 단계에서 정의된 형상 기술자를 상기 (a) 단계에서 생성된 상기 데이터베이스에 저장된 형상 기술자와 비교하여 유사한 형상 기술자를 갖는 부분을 검색하는 (c) 단계를 포함하여 이루어진다.
Description
본 발명은 석탑의 부재 및 이를 통한 석탑 검색 방법에 관한 것으로, 특히 3차원 석탑 모델로부터 형상 기술자를 추출하고, 형상 유사성을 비교하기 위해 특징 기술자(누적 히스토그램)를 이용하여 3차원 석탑 모델의 유사한 부재를 검색하고 나아가 이렇게 검색된 부재를 포함하는 3차원 석탑 모델을 검색할 수 있도록 한 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법에 관한 것이다.
우리나라에는 불교의 영향으로 석탑이 전국에 산재하고 있는바, 이러한 석탑의 모양, 형상 또는 구조를 영상 자료화하여 체계적으로 관리하고 검색하는 작업이 활발하게 진행되고 있다. 즉, 석탑과 같은 3차원 모델의 유사성 검색 기법들에 대해 3차원 모델의 데이터베이스를 효과적으로 처리하기 위해 많은 연구가 되어왔다[참고문헌 2-6]. 이 방법들은 3차원 모델로부터 형상 기술자(shape descriptor)를 추출하고 유사성 비교를 위해 이들 기술자를 색인으로 이용한다. 키워드 색인에 기반한 시스템에서는 사람이 만든 키워드 색인들이 주관적이기 때문에 오차를 포함한 검색 결과를 유발한다.
이에 반해 형상 기술자 기반 시스템은 믿을 만한 결과를 가져온다. 다양한 형상 기술자들이 최근에 제안되고 있고, 3차원 모델 검색 기법들의 검토가 다양한 논문들에서 보여진다[참고문헌 1-3]. 이러한 논문들은 연구된 형상 기술자들의 특성을 분류하였고, 형상 매칭 기법들을 요약하였다. 대부분의 유사성 검색 기법들에서는 데이터베이스에서의 개별적인 3차원 모델의 비교가 주를 이루고 있다.
그러나 개선된 유사성 검색 기법은 개별적인 3차원 모델뿐만 아니라 가능한 부재(部材; partial member) 형상 매칭 데이터도 비교한다. 이러한 부재 형상 매칭 기법은 사용자의 질의 요구에 유사한 부재들의 검색, 유사한 부재를 포함하는 검색과 유사한 부분의 수를 계산하는 범위까지 확장이 가능하다. Suzuki[참고문헌 7]는 3차원 삼각화된 폴리곤 메쉬에 대한 부재 형상 매칭 방법을 제안했는데, 이 방법은 3차원 모델들의 특정 부분을 질의 데이터로 선택할 수 있는 인터페이스를 가지고 있다. 이 방법은 3차원 모델을 삼각형 메쉬들로 분할하고, 다양한 조합의 삼각형 메쉬 집합을 구하는데, 유사성 비교를 위해 각 삼각형 메쉬에서 형상 기술자를 추출한다. 이것은 억지 접근 방식(Brute-force approach)과 유사하기 때문에 형상 기술자들을 비교하기 위해서 많은 비교 과정이 요구된다. 이를 개선, 즉 검색에 요구되는 시간을 줄이기 위해 동적 계획 접근법(dynamic programming approach)을 시스템에 적용했다[참고문헌 8]. 이 방법은 많은 수의 데이터 집합을 비교하기에 적합하다.
본 발명은 전술한 형상 기술자를 이용하여 안출된 것으로서, 3차원 석탑 모델로부터 형상 기술자를 추출하고, 형상 유사성을 비교하기 위해 특징 기술자(누적 히스토그램)를 이용하여 3차원 석탑 모델의 유사한 부재를 검색하고 나아가 이렇게 검색된 부재를 포함하는 3차원 석탑 모델을 검색할 수 있도록 한 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법을 제공함을 목적으로 한다.
본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법은 3차원 석탑 모델을 히스토그램 처리하여 다수의 형상 기술자를 추출한 후에 데이터베이스를 생성하는 (a) 단계; 사용자로부터 입력받은 3차원 석탑 부재 모델을 히스토그램 처리하여 형상 기술자를 정의하는 (b) 단계 및 상기 (b) 단계에서 정의된 형상 기술자를 상기 (a) 단계에서 생성된 상기 데이터베이스에 저장된 형상 기술자와 비교하여 유사한 형상 기술자를 갖는 부분을 검색하는 (c) 단계를 포함하여 이루어진다.
상기 (a) 단계에서 형상 기술자를 누적 히스토그램 처리하여 3차원 석탑 모델의 특징 기술자를 추출한 후에 상기 데이터베이스에 저장하고, 상기 (c) 단계에서 정의된 형상 기술자를 상기 데이터베이스에 저장된 상기 특징 기술자와 비교하여 상기 3차원 석탑 부재 모델이 속해 있는 3차원 석탑 모델을 검색하는 것을 특징으로 한다.
한편, 상기 형상 기술자의 추출은, 주축 중 장축을 일정 간격으로 나누는 단계 및 상기 나누어진 각 일정 간격의 주축점들과 일정 범위에서 정점들의 거리 값을 계산하여 다수의 거리 히스토그램을 생성하는 단계로 이루어진 것을 특징으로 한다.
상기 특징 기술자의 추출은 상기 거리 히스토그램을 누적하여 달성되는 것을 특징으로 한다.
상기 (b) 단계는, 상기 3차원 석탑 부재 모델의 무게 중심과 각 정점들의 거리를 계산하는 단계 및 상기 계산된 거리 값들을 히스토그램 처리하여 형상 기술자로 정의하는 단계를 히스토그램 처리하여 형상 기술자를 정의하는 (b) 단계로 이루어진 것을 특징으로 한다.
상기 3차원 석탑 모델의 상기 특징 기술자는 데이터의 중심점과 각 정점들이 이루는 직선까지의 유클리디안 거리 값들의 분포도인 것을 특징으로 한다.
상기 (a) 단계 이전에 석탑 모델의 정규화를 위한 전처리 단계를 더 구비한 것을 특징으로 한다.
본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법에 따르면, 사용자가 모델의 유사 부분을 검색할 수 있게 지원하고, 유사한 부분을 포함하는 3차원 모델을 리스트화할 수 있도록 지원한다. 또한 3차원 모델에서 유사한 부분의 수를 계산할 수 있도록 지원한다. 본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 기법은 3차원 석탑 모델을 디자인하기 위한 많은 응용 분야에 적용될 수 있다. 나아가 본 발명은 유사성 검색에 기반한 형상 기술자를 사용하는 기존의 3차원 모델 검색 시스템에 쉽게 적용할 수 있을 뿐만 아니라 3차원 모델 검색 시스템의 효용성을 증가시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법을 설명하기 위한 흐름도,
도 2는 본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법에서 3차원 석탑 부재의 자세 정규화 과정을 설명하기 위한 도,
도 3은 본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법에서 누적 히스토그램을 이용하여 석탑의 특징 기술하는 방법을 설명하기 위한 도,
도 4는 본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법에서 석탑 부재의 특징 그래프,
도 5는 본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법에 의한 석탑의 부재 모델 매칭의 예를 보여주는 도,
도 6은 본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법에 의한 석탑 모델 검색 결과를 보여주는 도이다.
도 2는 본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법에서 3차원 석탑 부재의 자세 정규화 과정을 설명하기 위한 도,
도 3은 본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법에서 누적 히스토그램을 이용하여 석탑의 특징 기술하는 방법을 설명하기 위한 도,
도 4는 본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법에서 석탑 부재의 특징 그래프,
도 5는 본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법에 의한 석탑의 부재 모델 매칭의 예를 보여주는 도,
도 6은 본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법에 의한 석탑 모델 검색 결과를 보여주는 도이다.
이하에는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법의 바람직한 실시예에 대해 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법을 개략적으로 설명하기 위한 블록도이다. 도 1에 도시환 바와 같이, 본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법에 따르면, 3차원 석탑 모델 DB에 저장된 3차원 석탑 모델에 대해 후술하는 바와 같은 전처리를 수행하여 3차원 석탑 모델을 정규화하고, 이렇게 정규화된 3차원 석탑 모델을 히스토그램 처리하여 형상 기술자를 정의한 후에 이를 데이터베이스화한다.
이 상태에서, 사용자가 컴퓨터 화면의 GUI(Graphic User Interface)를 통해 임의의 3차원 석탑 부재 모델을 선택하면, 이렇게 선택된 3차원 석탑 부재 모델을 히스토그램 처리하여 형상 기술자를 추출한 후에 이렇게 추출된 형상 기술자를 형상 기술자 DB에 저장된 형상 기술자와 매칭시켜서 3차원 석탑 모델의 유사한 부재를 검색하고, 나아가 이렇게 검색된 부재를 포함하는 3차원 석탑 모델을 검색하여 결과로서 보여준다. 이하에서는 석탑 모델의 형상 및 특징 기술자 추출과 입력 부재의 형상 기술자의 비교 과정을 설명하는데, 이에 앞서 3차원 석탑 모델의 전처리 과정에 대해 설명한다. 전처리 과정은 크게 아래의 주성분 분석 과정과 석탑 모델 정규화 과정으로 이루어진다.
1. 주성분 분석(Principal Component Analysis)
주성분 분석(PCA)은 통계학 기법을 이용하는 방법으로서, 3차원 모델을 구성하고 있는 메쉬(mesh)에 속한 정점(vertex)들의 배치 형태를 분석하고 그 형태에 대한 좌표축을 결정할 수 있다. 주성분 분석을 이용하면 정점 위치들의 배열에 저장된 x, y, z 좌표들처럼 여러 변수들로 된 데이터의 집합을 서로 연관되지 않은 성분들로 분리할 수 있는 하나의 좌표 공간을 찾을 수 있다. 데이터의 기본 주성분은 데이터가 가장 많이 변하는 방향을 의미한다.
N 개의 정점들 P1, P2,..., PN(이 때 Pi=<xi, yi, zi>)로 이루어진 임의의 집합이 있다고 가정한다. 우선 다음의 수학식 1을 이용해서 평균 위치 m을 구한다.
이와 같이 정점들의 평균 위치 m을 구한 후, 다음의 수학식 2를 이용해서 3ㅧ3 행렬 C를 만든다. 행렬 C를 공분산 행렬(covariance matrix)이라 한다.
위의 수학식 2에서, 공분산 행렬의 성분들은 각 x, y, z 좌표들 사이의 상관 관계를 의미한다. 어떤 공분산 행렬의 성분이 0이라는 말은 그 성분을 계산하는데 쓰인 두 좌표 쌍들 사이에 상관 관계가 존재하지 않음을 의미한다. C가 대각 행렬이면 모든 좌표들이 서로 완전히 무관하다는 뜻으로, 이는 점들이 각 축에 대해 균등하게 분포하고 있음을 의미한다.
정점들을 적절히 변환하면 공분산 행렬이 대각 행렬이 될 수 있다. 그러한 변환을 수행하는 행렬을 구하는 것이 일차적인 목표이다. 변환 행렬 A를 각 점{Pi}에 적용했을 때, 변환된 점들에 대한 공분산 행렬 C'는 다음의 수학식 3과 같이 주어진다.
여기에서 A는 직교 행렬이어야 하며, A의 전치 행렬이 행렬 C를 대각화해야 한다는 것을 의미한다. C는 대칭 행렬이므로, C의 고유벡터(eigen-vector)들은 직교이다. C의 고유벡터를 R, S, T라고 하면, 방향 R은 항상 주축을 의미한다. 주축은 공분산 행렬의 가장 큰 고유값(eigenvalue)에 해당한다. S와 T는 각각 두 번째로 큰 고유값과 나머지 고유값을 의미한다. 즉, λ1, λ2, λ3 이 순서대로 R, S, T라고 하면, 크기 관계는 |λ1|=|λ2|=|λ3|이다. 이런 주성분 분석을 통해서 자세 정규화가 수행된다.
2. 석탑 모델 정규화
석탑 모델 정규화 과정에서는 우선, 3차원 모델의 무게 중심을 원점으로 옮긴다. 여기서 사용하는 3차원 모델의 무게 중심은 모델에 접하는 구를 구했을 때 그 외접구의 중심과 같다. 그리고 3차원 모델의 중심에서 가장 멀리 떨어져 있는 정점(vertex)과의 거리를 구한 후, 그 거리를 1로 만들어 주는 정규화 작업을 수행한다. 위의 두 과정으로 3차원 모델은 위치 변환과 크기 변환에 관계 없이 그 특징이 변하지 않게 된다. 마지막으로 회전 변환에 의하여 3차원 모델의 특징이 변하지 않게 하기 위해서 주성분 분석 방법을 사용한다.
도 2는 본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법에서 3차원 석탑 부재의 자세 정규화 과정을 설명하기 위한 도이다. 도 2에 보인 바와 같이, 3차원 석탑 부재의 자세 정규화를 위해서는 먼저, 주축(principal axis, e 1 ,e 2 ,e 3 )을 구한 후, 기존 좌표계(x,y,z)의 원점의 중심을 이용하여 새로운 좌표계(e 1 ,e 2 ,e 3 )로 모델을 회전시킨다. 이를 통해 기존 좌표계(x,y,z)와 새로운 좌표계(e 1 ,e 2 ,e 3 )를 일치시킨다. 주축과 기존 좌표계와의 일치 과정은 도 2와 같다. 자세 정규화의 세 가지 과정에 의해서 대상 모델은 위치 변환, 크기 변환 및 회전 변환에 관계 없이 그 특징이 변하지 않게 된다.
3.석탑 모델의 특징 기술자 정의
부재 형상 매칭에 사용되는 형상 기술자의 크기는 빠른 계산을 위해 작아야 한다. 종종 형상 기술자들은 다차원 벡터로 표현되거나 많은 비교를 위해 많은 수의 벡터를 요구한다. 분할된 부재가 간단한 원시 형상으로 형성되기 때문에 부재 형상 매칭에 사용되는 형상 기술자는 회전에 강건해야 하고 적당한 원시 형상으로 표현되어야 한다. 이러한 조건들을 고려하여, 본 발명에서는 등가적인 분류 개념에 기반하여 회전에 불변하는 형상 기술자 기법을 적용했다. 이 기법에 의해 생성된 기술자는 작고, 회전에 불변하는데, 이 기법은 다음과 같은 과정을 이용한다.
(1) 주축 중 장축을 일정 간격으로 나눈다.
(2) 각 일정 간격의 주축점들과 일정 범위에서 정점들의 거리 값을 계산하여 다수의 거리 히스토그램을 생성. 여기에서 거리 히스토그램은 모델(주축) 중심에서 임의의 정점까지 선을 그을 때 그 거리를 계산한 후에 거리 값들의 분포를 히스토그램화한 방법이다.
(3) 위 과정에서 얻어진 다수의 그래프를 누적시켜서 3차원 모델을 특징 지어주는 하나의 그래프 생성한다. 여기에서, N을 모든 거리 값의 수라 하고, n을 주축 간격수라 하면, 히스토그램 h k 는 다음의 수학식 4의 조건을 만족한다. 여기에서 k는 주축 간격의 총수이다.
누적 히스토그램은 특정 주축에서 나온 거리 값을 모두 누적한 것인바, 이에 따라 히스토그램 h k 의 순차적인 누적히스토그램 H k 는 다음의 수학식 5로 정의된다.
도 3은 본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법에서 누적 히스토그램을 이용하여 석탑의 특징 기술하는 원리를 설명하기 위한 도이다.
4. 석탑 모델의 질의 부재 형상 특징 기술
사용자로부터 입력되는 부재도 형상의 특징(형상 기술자) 정의가 필요하다. 부재도 간단한 원시 형상으로 형성되기 때문에 부재 형상 유사성 검색에 사용되는 형상 기술자는 회전에 강건해야 하고 적당한 원시 형상으로 표현되어야 한다. 입력 부재의 형상 기술자의 정의는 다음과 같다.
(1) 입력 부재의 무게중심과 각 정점들간의 거리를 계산한다.
(2) 계산된 거리 값들을 히스토그램으로 표현해서 입력 부재의 형상 기술자로 정의한다. 도 4는 본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법에서 석탑 부재의 특징을 나타낸 그래프이다.
본 발명의 3차원 석탑 모델의 특징 기술자는 데이터의 중심점과 각 정점들이 이루는 직선까지의 유클리디안 거리 값들의 분포도이다.
5. 검색 성능 평가
본 발명에서 제안한 3차원 석탑 부재의 형상 기술자의 성능을 평가하기 위해서 MPEG-7 표준 지표인 표준화된 수정 검색 순위의 평균(ANMRR : Average Normalized Modified Retrieval Rank)을 사용하였다[참고문헌 9,10]. 표준화된 수정 검색 순위의 평균(ANMRR) 계산과정은 다음과 같다.
질의 q에 대한 참값(Ground Truth) 개수를 NG(q)라 하면 평균 순위는 다음의 수학식 6과 같이 표현할 수 있다.
여기에서, Rank(k)는 k번째 질의에 대한 검색 순위를 의미한다. 이러한 평균 순위 AVR은 다음의 수학식 7과 같이 수정될 수 있다.
다음으로 표준화된 수정 검색 순위는 다음의 수학식 8로 정의될 수 있다.
다음으로, 위의 수학식 8에서 K는 다음의 수학식 9로 정의되는데, 여기에서 GTM은 NG(q)의 4배를 사용하나 제일 많은 수의 유사영상을 가지는 질의영상의 유사영상 수의 2배를 넘지 않는다.
아래의 수학식 10은 표준화된 수정 검색 순위의 평균을 나타내는데, 여기에서 Q는 모든 질의 영상의 수를 의미한다. 표준화된 수정 검색 순위(NMRR)는 [0.0∼1.0]의 값을 가지며 낮은 값을 가질수록 높은 검색 성능을 나타낸다.
본 발명에서는 질의 모델과 데이터베이스 모델간의 유사 정도를 구함에 있어서, 절대 거리(Absolute Distance), 히스토그램 교차법(Histogram Intersection), Kullback-Leibler, Chi제곱법을 사용할 수 있다.
도 5는 본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법에 의한 석탑의 부재 모델 매칭의 예를 보여주는바, 도시된 바와 같이 입력되는 3차원 석탑 부재와 유사한 부재들을 검색할 수 있다.
도 6은 본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법에 의한 석탑 모델 검색 결과를 보여주는바, 도시된 바와 같이 입력되는 3차원 석탑 부재와 연관된 석탑 모델들의 검색 결과를 보여준다. 이와 같이 본 발명에 따르면, 데이터의 분해 정보가 컴퓨터 시스템에 저장되어 있기 때문에 컴퓨터 시스템은 분해된 부분의 원형을 결정할 수 있고, 이와 유사한 부분을 가지고 있는 3차원 모델들을 목록화할 수 있다.
참고문헌
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[2] T. Funkhouser, P. Min, M. Kazhdan, J. Chen, A. Halderman, D. Dobkin, and D. Jacobs, A Search Engine for 3D Models, ACM Transactions on Graphics, 22(1), pp. 83-105, 2003.
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[4] R. Ohbuchi, T. Otagiri, M. Ibato, T. Takei, Shape-Similarity Search of Three-Dimensional Models Using Parameterized Statistics, Proceedings of the Pacific Graphics 2002, pp. 265-274, October 9-11, 2002.
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[6] R. Ohbuchi, T. Minamitani, T. Takei, Shape-similarity search of 3D models by using enhanced shape functions, International Journal of Computer Applications in Technology, (IJCAT), Vol. 23, No.3/4/5, pp.70-85, 2005.
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[9] "Overview of MPEG-7 Standard", ISO/IECJTC1/SC29/WG11/N4031, Singapore, March 2001.
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본 발명의 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법은 전술한 실시예에 한되지 않고 본 발명의 기술 사상이 허용하는 범위 내에서 다양하게 변형하여 실시할 수 있다.
Claims (7)
- 3차원 석탑 모델을 히스토그램 처리하여 다수의 형상 기술자를 추출한 후에 데이터베이스를 생성하는 (a) 단계;
사용자로부터 입력받은 3차원 석탑 부재 모델을 히스토그램 처리하여 형상 기술자를 정의하는 (b) 단계 및
상기 (b) 단계에서 정의된 형상 기술자를 상기 (a) 단계에서 생성된 상기 데이터베이스에 저장된 형상 기술자와 비교하여 유사한 형상 기술자를 갖는 부분을 검색하는 (c) 단계를 포함하여 이루어진 석탑의 부재 또는 석탑 검색 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 (a) 단계에서 형상 기술자를 누적 히스토그램 처리하여 3차원 석탑 모델의 특징 기술자를 추출한 후에 상기 데이터베이스에 저장하고,
상기 (c) 단계에서 정의된 형상 기술자를 상기 데이터베이스에 저장된 상기 특징 기술자와 비교하여 상기 3차원 석탑 부재 모델이 속해 있는 3차원 석탑 모델을 검색하는 것을 특징으로 하는 석탑의 부재 또는 석탑 검색 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 형상 기술자의 추출은,
주축 중 장축을 일정 간격으로 나누는 단계 및
상기 나누어진 각 일정 간격의 주축점들과 일정 범위에서 정점들의 거리 값을 계산하여 다수의 거리 히스토그램을 생성하는 단계로 이루어진 것을 특징으로 하는 석탑의 부재 또는 석탑 검색 방법. - 제 3 항에 있어서,
상기 특징 기술자의 추출은 상기 거리 히스토그램을 누적하여 달성되는 것을 특징으로 하는 석탑의 부재 또는 석탑 검색 방법. - 제 4 항에 있어서,
상기 (b) 단계는,
상기 3차원 석탑 부재 모델의 무게 중심과 각 정점들의 거리를 계산하는 단계 및
상기 계산된 거리 값들을 히스토그램 처리하여 형상 기술자로 정의하는 단계를 히스토그램 처리하여 형상 기술자를 정의하는 (b) 단계로 이루어진 것을 특징으로 하는 석탑의 부재 또는 석탑 검색 방법. - 제 2 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 3차원 석탑 모델의 상기 특징 기술자는 데이터의 중심점과 각 정점들이 이루는 직선까지의 유클리디안 거리 값들의 분포도인 것을 특징으로 하는 석탑의 부재 또는 석탑 검색 방법. - 제 6 항에 있어서,
상기 (a) 단계 이전에 석탑 모델의 정규화를 위한 전처리 단계를 더 구비한 것을 특징으로 하는 석탑의 부재 또는 석탑 검색 방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020100029273A KR20110109502A (ko) | 2010-03-31 | 2010-03-31 | 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|---|---|
| KR1020100029273A KR20110109502A (ko) | 2010-03-31 | 2010-03-31 | 석탑의 부재 또는 이를 통한 석탑 검색 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
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| KR20110109502A true KR20110109502A (ko) | 2011-10-06 |
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ID=45026709
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Country Status (1)
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| KR (1) | KR20110109502A (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110070626A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-07-30 | 西安电子科技大学 | 一种基于多视角分类的三维物体检索方法 |
-
2010
- 2010-03-31 KR KR1020100029273A patent/KR20110109502A/ko not_active Application Discontinuation
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110070626A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-07-30 | 西安电子科技大学 | 一种基于多视角分类的三维物体检索方法 |
| CN110070626B (zh) * | 2019-03-15 | 2023-08-11 | 西安电子科技大学 | 一种基于多视角分类的三维物体检索方法 |
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