(19) 대한민국특허청(KR) (12)...

(19) 민 특허청(KR)

(12) 등 특허공보(B1)

(45) 공고 2009 12월10

(11) 등 10-0930994(24) 등 2009 12월02

(51) Int. Cl.

G06T 17/20 (2006.01) G06T 17/00 (2006.01)(21) 원 10-2007-0133530

(22) 원 2007 12월18

심사청 2007 12월28

(65) 공개 10-2009-0065965

(43) 공개 2009 06월23

(56) 술 사문헌

JP2006107145 A

KR1020050022306 A

KR1020030096965 A

(73) 특허

주식 사 티

경 남시 당 동 206

포 공과 산 단

경상 도 포 시 남 동 산31 포 공과내

(72)

울 우 동 통신연 개 본

철

경 포 시 남 동 포 공과

(뒷 에 계 )

(74) 리

특허 우

체 청 수 : 21 심사 : 문남

(54) 3차원 상 생 치, 상 식 치 그리고 상 들 수 는그램 매체

(57) 약

본 3차원 상 복원에 사 는 3차원 상 생 3차원 상 상 식

개시 다. 본 3차원 상 생 3차원 스캔 상 각각에 3차원 상 특징 들 택

고 2차원 공간에 시키는 단계; 상 2차원 상들 에 나 상 상 결 고,

상 상 나 지 2차원 상들 상 상 상에 도 변 시키는 단계; 상 변

상 각각에 2차원 상 특징 들 고, 상 2차원 상 특징 들 여 3차원

상들 복원 는 단계; 상 복원 3차원 상들 여 3차원 상 생 는 단계 포 다.

본 에 , 3차원 상 생 는 는 싱 도 상시킬 수 고, 상

식 고 는 2차원 상 3차원 상 복원 지 않고도 포 에 강 상 식 가능

다.

도 - 도1

- 1 -

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(72)

경 포 시 남 동 포 공과 LG연 동301

주

울 우 동 통신연 개 본

삼

경 포 시 남 동 포 공과 LG연 동302

상훈

경 포 시 남 동 포 공과 LG연 동302

- 2 -

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특허청

청 1

a) 3차원 스캔 상 각각에 3차원 상 특징 들 택 는 단계;

b) 상 3차원 스캔 상 각각 2차원 공간에 시키는 단계;

c) 상 2차원 상들 에 나 상 상 결 고, 상 상 나 지

2차원 상들 상 상 상에 도 변 시키는 단계;

d) 상 변 상 각각에 2차원 상 특징 들 고, 상 2차원 상 특징 들

여 3차원 상들 복원 는 단계;

e) 상 복원 3차원 상들 여 3차원 상 생 는 단계 포 는 것 특징 는 3차

원 상 생 .

청 2

1 에 어 , 상 c)단계는,

c1) 상 2차원 상들 에 나 상 상 결 는 단계;

c2) 상 나 지 상들 특징 치 상 상 특징 들 치가 도

어 변 수 는 단계 포 는 것 특징 는 3차원 상 생 .

청 3

2 에 어 , 상 c)단계는,

상 c1)단계에 결 상 특징 들 에 곽에 치 특징 들에 마스크 역 결 는

단계 포 고, 상 c2) 단계 어 변 상 마스크 역 내에 수 는 것 특징 는

3차원 상 생 .

청 4

3 에 어 , 상 d)단계는

d1) 상 마스크 역 내에 포 각각 에 들 2차원 상 특징 들 는 단계;

d2) 상 2차원 상 특징 들에 삼각 쉬들 생 는 단계;

d3) 상 d2)단계에 생 삼각 쉬들에 역어 변 수 여 2차원 실린 공간상에

상들 생 는 단계;

d4) 상 d3)단계에 생 2차원 실린 공간상에 상 각각에 역 수 여 3차원 상들

복원 는 단계 포 는 것 특징 는 3차원 상 생 .

청 5

1 에 어 , 상 b) 단계는

b1) 상 택 특징 들에 삼각 쉬들 생 는 단계;

b2) 상 삼각 쉬들 생 3차원 스캔 상 각각 2차원 실린 공간에 시키는 단계 포 는 것

특징 는 3차원 상 생 .

청 6

1 에 어 ,

상 e) 단계에 3차원 상 상 복원 3차원 상들에 주 (PCA) 여 생 는

것 특징 는 3차원 상 생 .

- 3 -

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청 7

1 에 어 ,

상 3차원 상 3차원 상 과 3차원 스쳐 포 고,

상 3차원 상 상 복원 3차원 상 각각에 3차원 특징 보에 주

통 생 는 3차원 평균 산 에 고,

상 3차원 스쳐 상 복원 3차원 상 각각에 3차원 특징 색 보에 주

통 생 는 3차원 색 보 평균 산 에 것 특징 는 3차원 상 생

.

청 8

1 에 어 , 상 e)단계는

e1) 상 복원 3차원 상 각각에 특징 들 3차원 보 색 보 득 는 단계;

e2) 상 득 치 보 색 보 여 3차원 상 3차원 상 생

는 단계 포 는 것 특징 는 3차원 상 생 .

청 9

1 내지 8 어느 3차원 상 생 컴퓨 상에 수 그램

컴퓨 에 독 가능 매체.

청 10

3차원 스캔 상 각각에 3차원 상 특징 들 택 는 3차원 상 특징 택 ;

상 3차원 스캔 상 각각 2차원 공간에 시키는 2차원 공간 ;

상 2차원 상들 에 나 상 상 결 고, 상 상 나 지 2차

원 상들 상 상 상에 도 변 시키는 상 변 ;

상 변 상 각각에 2차원 상 특징 들 고, 상 2차원 상 특징 들 여

3차원 상들 복원 는 3차원 상 복원 ;

상 복원 3차원 상들 여 3차원 상 생 는 생 포 는 것 특징 는

3차원 상 생 치.

청 11

10 에 어 , 상 상 변 는,

상 2차원 상들 에 나 상 상 결 는 상 결 ;

상 상 특징 들 에 곽에 치 특징 들에 마스크 역 결 는 마스크 역

결 ;

상 상 나 지 상들 특징 치 상 상 특징 들 치가 도

어 변 수 는 어 변 포 는 것 특징 는 3차원 상 생 치.

청 12

10 에 어 ,

상 3차원 상 특징 택 는 상 택 특징 들에 삼각 쉬들 생 는 쉬 생 포

고,

상 2차원 공간 는 상 삼각 쉬들 생 3차원 스캔 상 각각 2차원 실린 공간에 시키

는 포 는 것 특징 는 3차원 상 생 치.

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청 13

a) 3차원 스캔 상 각각에 3차원 상 특징 들 택 고, 상 3차원 스캔 상 각각 2차원 공간에

시키는 단계;

b) 상 2차원 상들 에 나 상 상 결 고, 상 상 나 지

2차원 상들 상 상 상에 도 변 시키는 단계;

c) 상 변 상 각각에 2차원 상 특징 들 고, 상 2차원 상 특징 들

여 3차원 상 각각 복원 는 단계;

d) 상 복원 3차원 상들 여 3차원 상 생 는 단계;

e) 2차원 트 닝 상들 고, 상 3차원 상 여 상 트 닝 상 측

는 3차원 상 각각 생 는 단계;

f) 상 생 3차원 상들 각각 트 닝 상에 특징 는 단계;

g) 식 고 는 상에 2차원 상 고, 2차원 상 특징

후 상 상에 특징 상 트 닝 상에 특징 들 간 사 여

상에 식 결과 산 는 단계 포 는 것 특징 는 상 식 .

청 14

13 에 어 ,

상 a)단계에 2차원 상들 여, 상 루는 주 에 식별 보 득 는 단계

포 고,

상 f)단계는

f1) 상 e)단계에 생 3차원 상들 포 또는 여 각각 2차원 공간에 시키고,

상 주 에 식별 보 여 상 2차원 공간에 상들 상 주

브 상들 는 단계;

f2) 상 브 상들 규 고, 상 규 브 상들 특징 들 는 단계

포 는 것 특징 는 상 식 .

청 15

14 에 어 , 상 식별 보 득 는 것 ,

상 2차원 상 각각 주 에 라 고, 상 주 에 포 특징 들 곽

에 치 특징 들 루어진 경계 역 내에 는 들 는 특징 순 값 주 에 식

별 보 득 는 것 특징 는 상 식 .

청 16

14 에 어 ,

상 특징 는 상 규 브 상들 티 과 에지 포 는 것 특징 는

상 식 .

청 17

14 에 어 ,

상 e)단계에 생 3차원 상들에 여 동과 치 동 , 변 3

차원 상들 생 는 단계 포 고,

상 f1)단계는 상 변 3차원 상들 각각 2차원 공간에 시키고, 상 주 에 식별 보

여 상 2차원 공간에 상들 상 주 브 상들 는 단계

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포 ,

상 f2)단계에 특징 는 신경망 습 습 고,

상 g)단계에 상 상에 특징 상 트 닝 상에 특징 들 간 사

여 상에 식 결과 산 는 것 상 신경망 습 습 상 상에

특징 들 간 사 는 것 특징 는 상 식 .

청 18

13 에 어 , 상 e)단계는

e1) 2차원 트 닝 상들 는 단계;

e2) 상 트 닝 상 각각에 여 상 3차원 상 는 단계;

e3) 상 트 닝 상과 매치 는 3차원 상 변수 각각 결 는 단계;

e4) 상 결 변수에 라 측 는 3차원 상 각각 생 는 단계 포 는 것 특징 는

상 식 .

청 19

13 내지 18 어느 상 식 컴퓨 상에 수 그램 컴

퓨 에 독 가능 매체.

청 20

3차원 스캔 상 각각에 3차원 상 특징 들 택 는 3차원 상 특징 택 ;

상 3차원 스캔 상 각각 2차원 공간에 시키는 2차원 공간 ;

상 2차원 상들 에 나 상 상 결 고, 상 상 나 지 2차

원 상들 상 상 상에 도 변 시키는 상 변 ;

상 변 상 각각에 2차원 상 특징 들 고, 상 2차원 상 특징 들 여

3차원 상 각각 복원 는 3차원 상 복원 ;

상 복원 3차원 상들 여 3차원 상 생 는 생 ;

2차원 트 닝 상들 고, 상 3차원 상 여 상 트 닝 상 측 는 3

차원 상 각각 생 는 3차원 상 생 ;

상 생 3차원 상들 각각 트 닝 상에 특징 는 특징 ;

식 고 는 상에 2차원 상 는 상 ;

상 상에 특징 후 상 상에 특징 상 트 닝 상에

특징 들 간 사 여 상에 식 결과 산 는 상 단 포 는 것

특징 는 상 식 치.

청 21

20 에 어 ,

상 2차원 상들 여, 상 루는 주 에 식별 보 득 는 식별 보 득

욱 비 고,

상 특징 는 트 닝 상 각각에 여 다양 포 는 상 ;

상 3차원 상 2차원 실린 공간에 는 ;

상 상 상 식 특징 생 는 생 포 는 것 특징 는

상 식 치.

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상

술 야

본 3차원 상 복원에 사 는 3차원 상 생 3차원 상 상 식 <1>

에 것 , 특 얼 상 복원 고, 개 신원 식 고 검 는 생체 식 시스 에

사 는 3차원 상 생 얼 식 치에 것 다.

경 술

3차원 얼 특 2차원 상에 3차원 얼 태 복원 고, 얼 포 (pose) 등에 강<2>

게 얼 식 가능 게 주는 어 , 근 10 사 에 매우 연 고 다. 3차원 얼

2차원 상에 얼 식 타 상 처리 들 체 고 는 다.

3차원 얼 생 는 다수 3차원 얼 스캔 는 얼 특징<3>

집 는 (dense correspondence) 문 결 야 다.

결 들 크게 가지가 다. 나는 미리 복 3차원 얼 태<4>

특징 들 3차원 스캔 에 시 각 특징 들 색 보 알아내는 고, 다 나는 3차원 스

캔 특징 들 여 3차원 얼 상 보 색 보 만들어 내는

다. 여 에 특징 들 든 스캔 에 는 공동 특징 어야 는 ,

특징 들 개수는 1만~2만 지 문에 얼 특징 는 것 다.

다수 특징 들 는, (Optical Flow) 사 여 3차원 얼 스캔 <5>

들 간에 1만~2만 개 얼 특징 동 는 다. 그러나

크 상 블 매칭 는 문에 얼 상과 색 각각 다 3차원 스캔

경우에는 매칭 도가 매우 어지 , 매칭 시 는 치에 민감 고, 블 크 가 클 경

우 매칭 연산량 많 문 가 다.

또 , 얼 식 에 , 복원 3차원 얼 3차원 얼 특징 과 색 보 여 식<6>

습 는 , 얼 식 는 2차원 상에 여 3차원 얼 복원 는 과 통 특징 과 색

보 얻어 내야 는 , 경우 3차원 얼 복원 과 연산량 많아 얼 식 도가 매우 느 지는 단

다.

특허 문헌 , 민 등 특허 360487 는 2차원 얼 상에 3차원 얼 스처 매 는<7>

개시 고 는 , 경우 미리 어 들 여 2차원 얼 에 근 3차원 얼

상 생 문에 식 상에 계가 다.

내

결 고 는 과

상술 래 술 계 고 여, 본 3차원 스캔 택 수 3차원 상 특징 들<8>

시키는 2차원 상에 상에 변 수 3차원 상 생 과 연산량

고, 얼 식 상시킬 수 는 3차원 상 생 치 공 는 것

다.

또 , 본 3차원 상 여 2차원 트 닝 상 3차원 상 생 고 포 <9>

변경시 얻어지는 2차원 상들 상 식 , 식 고 는 2차원

상 3차원 상 복원 지 않고도 포 에 강 특 갖는 상 식 치

공 는 것 다.

과 결수단

상 술 과 달 본 에 3차원 상 생 3차원 스캔 상 각각에 <10>

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3차원 상 특징 들 택 는 단계; 상 3차원 스캔 상 각각 2차원 공간에 시키는 단계; 상

2차원 상들 에 나 상 상 결 고, 상 상 나 지 2차원 상들

상 상 상에 도 변 시키는 단계; 상 변 상 각각에 2차원 상 특징 들

고, 상 2차원 상 특징 들 여 3차원 상들 복원 는 단계; 상 복원 3차

원 상들 여 3차원 상 생 는 단계 포 다.

상 다 술 과 달 본 에 3차원 상 생 치는 3차원 스캔 상 각각에<11>

3차원 상 특징 들 택 는 3차원 상 특징 택 ; 상 3차원 스캔 상 각각 2차원 공간에

시키는 2차원 공간 ; 상 2차원 상들 에 나 상 상 결 고, 상

상 나 지 2차원 상들 상 상 상에 도 변 시키는 상 변 ; 상

변 상 각각에 2차원 상 특징 들 고, 상 2차원 상 특징 들 여 3차원

상들 복원 는 3차원 상 복원 ; 상 복원 3차원 상들 여 3차원 상 생 는

생 포 다.

상 다 술 과 달 본 에 상 식 3차원 스캔 상 각각에 3차원<12>

상 특징 들 택 고, 상 3차원 스캔 상 각각 2차원 공간에 시키는 단계; 상 2차원

상들 에 나 상 상 결 고, 상 상 나 지 2차원 상들 상

상 상에 도 변 시키는 단계; 상 변 상 각각에 2차원 상 특징 들

고, 상 2차원 상 특징 들 여 3차원 상 각각 복원 는 단계; 상 복원 3차원

상들 여 3차원 상 생 는 단계; 2차원 트 닝 상들 고, 상 3차원 상

여 상 트 닝 상 측 는 3차원 상 각각 생 는 단계; 상 생 3차

원 상들 각각 트 닝 상에 특징 는 단계; 식 고 는

상에 2차원 상 고, 2차원 상 특징 후 상 상에

특징 상 트 닝 상에 특징 들 간 사 여 상에 식 결과

산 는 단계 포 다.

상 다 술 과 달 본 에 상 식 치는 3차원 스캔 상 각각에 3차원<13>

상 특징 들 택 는 3차원 상 특징 택 ; 상 3차원 스캔 상 각각 2차원 공간에 시키는 2

차원 공간 ; 상 2차원 상들 에 나 상 상 결 고, 상 상

나 지 2차원 상들 상 상 상에 도 변 시키는 상 변 ; 상 변 상

각각에 2차원 상 특징 들 고, 상 2차원 상 특징 들 여 3차원 상 각각

복원 는 3차원 상 복원 ; 상 복원 3차원 상들 여 3차원 상 생 는 생 ;

2차원 트 닝 상들 고, 상 3차원 상 여 상 트 닝 상 측 는 3

차원 상 각각 생 는 3차원 상 생 ; 상 생 3차원 상들 각각 트 닝

상에 특징 는 특징 ; 식 고 는 상에 2차원 상

는 상 ; 상 상에 특징 후 상 상에 특징 상 트

닝 상에 특징 들 간 사 여 상에 식 결과 산 는 상 단

포 다.

과

본 3차원 상 생 치에 , 3차원 스캔 택 수 특징 들과 3<14>

차원 상 특징 들 시키 여 2차원 상에 상에 변 수 , 3차원 상

생 는 는 싱 도 상시킬 수 다.

또 , 본 상 식 에 , 2차원 트 닝 상 3차원 상 여 3차원 상<15>

생 후 포 변경시 2차원 다양 상 얻고 상 식 ,

상 식 고 는 2차원 상 3차원 상 복원 지 않고도 포 에 강 상 식

가능 다. 또 , 2차원 상 3차원 상 복원 에 라 는 싱 시간 수 고, 시

스 간략 도 수 다.

실시 체 내

도 참 여 본 3차원 상 생 치, 상 식 치 그<16>

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리고 상 들 수 는 그램 매체에 여 체 다.

도 1 본 실시 에 3차원 상 생 치에 블 도 다. 도 1에 도시 3차원 상<17>

생 치(1)는 3차원 스캔 상 (10), 3차원 상 특징 택 (20), 2차원 공간 (30),

상 변 (40), 3차원 상 복원 (50) 생 (60) 포 다.

3차원 스캔 상 (10)는 3차원 스캔 상 보 고, 보 다. 3차원 스캔 상 <18>

보는 다 사람들 득 별 치 보 색 보 포 다. 들어, 3차원 얼 스캔

보는 5만 내지 10만 개 3차원 치 보 그에 색 보들 다. 얼 스캔 보는 어 집단에

든 사람들에 3차원 얼 생 는, 가능 많 수 사람들 얼 에 3차원

스캔 얼 보가 다.

3차원 상 특징 택 (20)는 미리 결 에 라 3차원 스캔 상 각각에 3차원 상 특징<19>

택 다. 3차원 상 특징 택 (20)는 공지 알고리 들 여 얼 상 과 특 수

는 수 특징 만 수 다. 특 , 3차원 상 특징 택 (20)는 OpenGL picking 알고리

여 3차원 스캔 얼 상에 눈, 눈 , , 등 주 얼 특징 치 개수 특징

들 수 다. 3차원 상 특징 택 상 특징 과 나타내는 수 특징 만 택

문에, 경우 수동 통 3차원 상 특징 택 도 는 것도 가능 다.

또 , 3차원 상 특징 택 (20)는 택 개수 특징 들에 삼각 쉬들 생 는 쉬 생<20>

(미도시) 포 수 다. 쉬 생 는 들 삼각 (Delaunay triangulation) 통 상

특징 들에 삼각 쉬(mesh)들 결 수 다.

도 2a 2b는 3차원 얼 스캔 상에 개수 특징 들 고, 삼각 쉬 생 는 나타<21>

내는 참고도 다. 도 2a에 는 얼 주 눈, 눈 , , , , 마 등과

115개 특징 들에 스 나타낸 것 다. 도 2b는 들 삼각 여 115개 특징 들에

삼각 쉬 나타낸 것 다.

2차원 공간 (30)는 3차원 스캔 상 심 는 각도 <22>

는 2차원 공간에 다.

도 3 3차원 얼 스캔 상 2차원 실린 공간에 시킨 나타내는 참고도 다. 도 3에 a는 2차원<23>

실린 공간 상에 각각 에 색 보 나타내는 상 고, b는 얼 심

지 나타내는 상 다.

상 변 (40)는 2차원 상들 에 나 상 상 결 고, 상 상 <24>

나 지 2차원 상들 상 상에 도 변 시킨다. 상 변 (40)는 상 결 (42),

마스크 역 결 (44) 어 변 (46) 포 다.

상 결 (42)는 2차원 상들 에 나 상 상 결 다. 마스크 역 결<25>

(44)는 상 특징 들 에 곽에 치 특징 들에 마스크 역 결 다. 어 변

(46)는 결 마스크 역 루는 특징 들 또는 든 특징 들 는 어 변 (affine

transform) 수 다. 어 변 결과, 상 나 지 상들 특징 치는 상에

도 변 다.

도 4는 본 실시 에 라 2차원 실린 공간 상 상 어 변 는 나타내는<26>

참고도 다. 도 4에 102 상 2차원 실린 공간상에 2차원 상들 에 택 는 상 고,

104 상 상(102)과 다 상과 색 보 갖고 는 상 다. 106 상 마스크 역 나타

내 , 상 마스크 역 경계는 상 115개 특징 들 에 곽에 치 특징 들 연결시킴

통 여 특 수 다. 108 상 104 상 는 어 변 에 여 변 상 다.

들어, 102 상 마스크 역 104 상 어 변 시킬 경우, 얼 상과 어 변

통 든 얼 상들 들 도 변 수 다.

본 실시 에 상 변 는 상들 각 특징 들 어 변 통 상 특징 들<27>

과 도 변 것 다. 상 변 는 어 변 과 에 각각 에 스 여 수 는

, 별 스에 라 든 들 수 문에 상 과 같 특징 들 시키

과 후에 지 않게 다.

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3차원 상 복원 (50)는 변 상 각각에 2차원 상 특징 들 고, 상 <28>

특징 들 여 3차원 상 복원 다. 3차원 상 복원 (50)는 특징 (52), 쉬 생

(54), 역어 변 (56) 역 (58) 포 다.

특징 (52)는 상 마스크 역 내에 포 든 또는 들 2차원 상 특징<29>

다.

3차원 얼 득 여는 든 스캔 에 는 얼 특징 집 야<30>

다. 특징 (52)는 115개 수 특징 들과 그 특징 들 삼각 쉬에

보간 통 매우 얼 특징 수 다.

쉬 생 (54)는 특징 (52)에 특징 들 연결 삼각 쉬들 생 다. 특<31>

, 쉬 생 (54)는 들 삼각 여 특징 들 삼각 쉬 생 수 다.

삼각 쉬가 결 3차원 상 에 시 , 지 않고 삼각 쉬에

태 상 나타낼 수 다.

특 , 3차원 얼 상 경우 얼 앞 원래 색상 고 뒷 검게 야 3차원 얼<32>

곡 지 않는 , 삼각 쉬 (시계 또는 시계 ) , 각 쉬 앞

또는 뒷 여 악 가능 므 곡 지 수 다. 또 , 삼각 쉬는 3차원 상 복원 과 에 ,

3차원 상 에 어 는 각 에 가 치 여 사 수 다.

들 , 2차원 얼 상 얼 아니고 측 상 경우, 3차원 얼 에는 어 지만 2<33>

차원 얼 상에 는 보 지 않는 들 수 는 , 경우 보 지 않는 들에 가 치 낮게

여 고, 보 는 들에는 가 치 게 여 3차원 얼 복원 욱 게 수 다

여 에 , 가 치 계산에 삼각 쉬가 사 는 , 보 는 삼각 쉬 앞 경우에는 가 치

게 여 고, 뒷 경우에는 가 치 낮게 여 수 다.

역어 변 (56)는 삼각 쉬가 생 상들 역어 변 통 2차원 실린 공간 상에 재 는<34>

상 변 다. 특 , 역어 변 (56)는 수 식1에 라 역어 변 수 수 다.

[수 식1]<35>

<36>

여 에 , m 어 변 상에 실린 공간상 가 고, n 어 변 상에 실<37>

린 공간상 , u는 역어 변 여 복원 상에 실린 공간상 가 고, v는

역어 변 여 복원 상에 실린 공간상 , M 어 변 나타낸다.

역 (58)는 2차원 실린 공간 상에 재 는 상에 역 통 원래 3차원 공간상에 재 는<38>

3차원 상 복원 다. 게 복원 3차원 상 2차원 특징 에 는 3차원 특징

색 보 갖는다. 3차원 상에 보는 수 식2에 라 실린 공간상에 재 는 상 보가

갖는 각도 지 여 득 수 다.

[수 식2]<39>

<40>

여 에 , θ 는 실린 계 각도 다. 도 3 참고 각도는 들어 y 심 쪽<41>

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값, 쪽 양 값 갖는 것 수 다. T 는 실린 계 가 단 에 당

는 각도 , b는 실린 각도 고, R 실린 지

, r(u, v)는 (u, v) 에 당 는 지 값(702) 고, x, y, z는 3차원 상 , L 실린

계 단 에 당 는 고, b는 실린 z 다.

생 (60)는 복원 3차원 상들 여 3차원 상 생 다. 본 실시 생 는<42>

주 (PCA :　Principle Component Analysis) 통 3차원 생 는 것 , 주

(62), 3차원 상 생 (64) 3차원 스쳐 생 (66) 포 여 비 다. 주 (62)

는 복원 3차원 상 보에 주 수 다. 들어, 주 (62)는 3차원 얼 특징

색 보에 주 수 수 다. 3차원 상 생 (64)는 주 결과에

라 3차원 평균 산 루어진 3차원 상 생 다. 또 , 3차원 스쳐 생

(66)는 주 결과에 라 3차원 가 갖는 색 보 평균 산 루어진 3차원 스쳐

생 다.

본 실시 에 는 PCA 본 지만, FDA(Fisher Discriminant Analysis), ICA(Independent<43>

Component Analysis), LDA(Linear Discriminant Analysis) 등 여 3차원 상 생 는

것도 가능 다. 특 , PCA 식 경우 상 차원 문에 계산량 고, 얼

상에 어 가 공통 특 에 통 시스 생 수 다는

다.

생 에 생 는 3차원 상 3차원 상 수 는 상(shape) (basis) 스쳐<44>

(texture) 수 식 3과 같 수 다.

[수 식 3]<45>

<46>

여 S는 3차원 상 상 고, So는 3차원 상 평균( 상 평균) 고, Si는 3차원 상 <47>

i 째 산 , αi는 각각 산 에 계수 고, T는 3차원 상 색

보( 스쳐) , T0는 3차원 상 에 색 보 평균 고, Ti는 3차원 상 가 갖는 색 보 j

째 산 고, βi는 각각 산 에 계수 , n 3차원 상 산 개수 고, m

3차원 상 가 가지는 색 보 산 개수 다. 상 수 식3에 라 계수 αi, βi , 3차원

상 2차원 얼 상에 당 는 3차원 상 생 수 다.

도 5는 본 실시 에 3차원 상 생 나타내는 도 다. 도 5에 도시 3차원<48>

상 생 3차원 상 생 치(1)에 시계열 수 는 단계 들 포 다.

210단계에 3차원 상 특징 택 (20)는 3차원 스캔 상 각각에 상 특징 들 택 고, 상 <49>

택 상 특징 들에 삼각 쉬들 생 다. 상 특징 들 택 는 , 얼 상

경우 다 식별 눈꼬리, 눈 , , 술 등 특징 들 특징 주 상에 여 미

리 마 릿 , 트 닝 얼 상에 릿과 가 사 치 찾 상 매칭

다. 또 , 각각 특징 주 상 AdaBoost 습 검 여 트 닝 얼 상 특

징 검 는 , 에 습 통 각 특징 계산 고 평균 치

찾는 등 다.

220단계에 2차원 공간 (30)는 2차원 실린 공간에 시킨다. 특 , 2차원 공간 (30)는 3차원<50>

스캔 상 심 는 각도 는 2차원 공간에 는 것

람직 다.

230단계에 상 변 (40)는 상들 상 태 변 다. 상 , 본 단계는 <51>

2차원 상들 에 나 상 상 결 는 단계; 상 결 상 특징 들

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에 곽에 치 특징 들 택 고, 택 특징 들 연결 경계 는 마스크 역 결 는

단계; 상 택 특징 들 또는 마스크 역 는 어 변 수 여 상 아닌 다

상들 상에 도 변 시키는 단계 포 다.

240단계에 3차원 상 복원 (50)는 230단계에 변 상에 2차원 상 특징 쉬 결<52>

다. 본 단계에 3차원 상 복원 (50)는 마스크 역 내에 포 각각 또는 들 2차원 상

특징 고, 특징 들 연결 삼각 쉬들 생 다.

250단계에 3차원 상 복원 (50)는 역어 변 과 역 통 3차원 상 복원 다. 3차원 상 복원<53>

(50)는 삼각 쉬가 생 상들 역어 변 통 2차원 실린 공간 상에 재 는 상 변

고, 2차원 실린 공간 상에 재 는 상에 역 통 원래 3차원 공간상에 재 는 3차원

상 복원 다.

260단계에 3차원 상 생 (60)는 복원 3차원 상들 여 3차원 상 생 다. 얼<54>

상 경우, 3차원 상 생 (60)는 3차원 얼 특징 색 보에 주 통

얼 식에 과 별 수 다. 3차원 상 생 (60)는 주 결과에 라 3

차원 평균 산 루어진 3차원 상 과, 3차원 가 갖는 색 보 평균 산

루어진 3차원 스쳐 생 수 다. 상 생 3차원 산 계수 색 보 산

계수 3차원 얼 상 생 수 다.

얼 상 매칭 여 3차원 얼 생 는 (optical flow) 과 비 , 얼<55>

상에 그 차 가 매우 볼 상과 마 상 들 어 문에

결과가 수 다. 또 , 결과 얻 는 복 블 상 매칭 과

, 경우 블 커질수 연산량 매우 많아지는 문 가 나, 본 실시 같 개수 특징

사 는 경우에는 개수 특징 들 삼각 쉬 마다 씩 어 변 수 문에

연산량 다. 또 , 삼각 쉬 내 값 보간 계산 문에 볼 나

마 같 균 값 갖는 역에 도 과 색상 지 값 게 수 다.

도 6 본 실시 에 상 식 치 나타내는 블 도 다. 도 6에 도시 상 식 치<56>

(300)는 3차원 스캔 상 (302), 3차원 상 특징 택 (304), 2차원 공간 (306), 상 변

(308), 3차원 상 복원 (310), 생 (312), 2차원 트 닝 상 (314), 3차원 상 생

(316), 1 특징 (318), 상 (320) 상 단 (322) 포 다. 상 들 에

3차원 스캔 상 (302) 내지 생 (312)는 도 1에 도시 들에 므 공통

생략 다.

우 , 상 식 치(300)는 주 에 식별 보 득 (미도시) 포 수 다. 들어, 식<57>

별 보 득 는 2차원 공간 (306) 통 생 2차원 실린 공간에 재 는 상 들 에

얼 주 (눈, 눈 , , 등)에 당 는 특징 들 순 각각 주 별 고, 각각

주 별 곽 특징 들 연결 경계 역 안에 는 3차원 얼 특징 들 순

당 주 식별 보 수 다.

2차원 트 닝 상 (314)는 상 식 사 습에 사 2차원 트 닝 상들<58>

는다. 들어, 어 집단 얼 식 시스 는, 그 집단에 는 든 원 들

2차원 얼 상 트 닝 상 다. 얼 식 시스 는 트 닝 상에 사

습 통 특징 는 것 다.

3차원 상 생 (316)는 3차원 상 여 2차원 트 닝 상 측 는 3차원 상<59>

생 다.

1 특징 (318) 3차원 상 2차원 실린 역에 고, 2차원 상 각각에<60>

특징 다. 1 특징 (318)는 트 닝 상 각각에 여 다양 포

는 상 (미도시), 상 상 2차원 실린 공간에 는 (미도시) 상

상 식 습 생 는 생 (미도시) 포 다.

도 7 2차원 트 닝 얼 상에 여 다양 과 동 고, 주 는 나타내<61>

는 참고도 다. 얼 상 경우 들어 , 포 는 3차원 상 생 (316)에

생 3차원 얼 상에 여 다양 포 건 여, 다양 3차원 얼 상 득 다.

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는 득 상들 2차원 실린 공간 상에 다. 생 는 2차원 얼 상 주 (눈+

눈 , , )에 브 상 습 상 고, 습 상에 특징 다. 그

러나, 얼 주 에 브 상들 크 는 다 문에 습 생 에 앞 브 상들

크 또는 여 규 시킬 가 다.

본 실시 에 생 (미도시)는 얼 주 에 식별 보 여 각 얼 에 당 는<62>

얼 특징 들 2차원 상 브 상 고, 브 상

여 얼 식 습 1 특징 생 는 것 람직 다. 1 특징 는

들어 얼 주 상에 암도(intensity) 암도 에지(edge) 1차원 재 열

가 다. 게 생 특징 는 후술 는 신경망 습 (326) 습 사 수

다.

상 (320)는 식 고 는 상에 2차원 상 는다. 상 단 (322)는 2 특<63>

징 (324) 신경망 습 (326) 비 다.

2 특징 (324)는 상 2 특징 다. 2 특징 (324)는 얼<64>

역 (미도시), 주 검 (미도시) 습 생 (미도시) 욱 비 다. 상에는

검 고 는 얼 역과 경 역 재 는 , 얼 역 는 얼 색 또는 AdaBoost

여 얼 역 검 다. 주 검 는 검 얼 역에 암 스 그램(intensity histogram)

통 주 략 치 탐색 고, 탐색 주 상 습 ( 들어 가

우시안 ) 여 주 검 다. 습 생 는 검 주 에 암도

(intensity) 과 에지(edge) 1차원 재 열시킨 습 생 다. 본 문헌에 는 상

생 습 2 특징 라 칭 다.

신경망 습 (326)는 2 특징 고, 2 특징 미 어 트 닝 상에 <65>

1 특징 간 사도 계산 통 상에 식 결과 산 다. 신경망 습 (326) 단

결과 사 1 특징 가 탐색 경우, 탐색 1 특징 에 사람 ID 다. 만약, 사

1 특징 가 탐색 지 않 경우 거 에 시지 결과 다.

도 8 본 실시 에 상 식 나타내는 도 다. 도 8에 도시 상 식 <66>

상 식 치(300)에 시계열 수 는 단계들 포 다.

410단계에 3차원 상 생 (316)는 2차원 트 닝 상 측 는 3차원 상 생 다.<67>

도 9는 도 8 410단계에 도 다. 3차원 상 생 (316)는 2차원 트 닝 상 아<68>

(412단계), 3차원 상 고(414단계), 3차원 상 생 (316)는 2차원 트 닝 상과 3차원

상 복원 는 3차원 상과 차 가 도 3차원 상 변수 3차원 산

계수 색 보 산 계수 결 (416단계), 결 계수에 3차원 상 생 다(418단계).

여 에 상 는 2차원 상 크 치에 3차원 상 략 치 도 3차원

상 평 동 거나 는 것 미 다.

420단계에 1 특징 (318)는 410단계에 생 3차원 상들 2차원 공간에 시킨다. 본 단<69>

계에 앞 3차원 상 각각에 여 다양 포 여 여러 개 다 3차원 상 생

고, 1 특징 경우 포 변 에 강 특징 수 다.

430단계에 1 특징 (318)는 주 에 식별 보 여 브 상 다. 440<70>

단계에 1 특징 (318)는 430단계에 브 상 각각에 특징 다. 450단계

에 2 특징 (324)는 식 고 는 상 브 상 다.

460단계에 2 특징 (324)는 브 상 각각에 1 특징 에 는 2 특징 <71>

다. 2 특징 에 앞 상 얼 역과 얼 주 검 는 단계

포 는 것 람직 다. 얼 역 얼 색 또는 Adaboost 과 같 얼 검 통

검 수 다. 얼 주 는 검 얼 역에 암 스 그램(intensity histogram)과 트 닝

얼 상들 주 에 여 사 에 습 여 검 다. 본 단계 2 특징 는

검 주 암도(intensity) 과 에지(edge) 1차원 재 열 시킨 가 람직

다.

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래에는 식 고 는 2차원 상 3차원 상 복원 경우 싱 시간 어지는 문 가 나,<72>

본 실시 경우에는 러 3차원 상 복원 과 없 문에 상 식 도 상시킬 수 다. 본

경우 트 닝 상 보 특징 산 는 과 에 얼 포 다양 게 변경시

얻어지는 2차원 상 습 문에 얼 식 강 지 수 다.

470단계에 신경망 습 (326)는 특징 들 간 사도 계산 다. 특징 들 간 사도 계산 는<73>

에 특별 없 나, 들어 사 거리, 클리 안 거리, 마 라 비스 거리 등 여

사 특징 탐색 수 다.

480단계에 신경망 습 (326)는 식 결과 산 다. 470단계에 비 는 개 얼 상에 특<74>

징 간 사 거리가 값 보다 경우에는 동 얼 단 고, 큰 경우에는 다 얼

단 다.

편 본 3D 상 생 과 상 식 컴퓨 수 는 매체에 컴퓨 가 <75>

수 는 드 는 것 가능 다. 컴퓨 가 수 는 매체는 컴퓨 시스 에 여 질

수 는 가 는 든 치 포 다.

컴퓨 가 수 는 매체 는 ROM, RAM, CD-ROM, , 스크, 치<76>

등 , 또 캐리어 웨 브( 들어 통 ) 태 는 것 포 다. 또 , 컴

퓨 가 수 는 매체는 트워크 연결 컴퓨 시스 에 산 어, 산 식 컴퓨 가

수 는 드가 고 실 수 다. 그리고, 본 능 (functional) 그램,

드 드 그 트 들 본 는 술 야 그래 들에 여 게 수 다.

지 본 에 여 람직 실시 심 살펴보았다. 본 는 술 야에 통상<77>

지식 가진 는 본 본질 특 에 어나지 않는 에 변 태 본 수

것 다. 그러므 , 상 개시 실시 들 아니라 에 고 어

야 다. 본 는 술 아니라 특허청 에 나타나 , 그 동등 내에 는

든 차 본 에 포 것 어야 다.

산업 가능

본 3차원 상 생 치는 3차원 상 생 는 는 싱 도 <78>

상시킬 수 문에 3차원 상 치, 3차원 상 식 치에 사 에 다. 또 , 본

상 식 치는 상 식 고 는 2차원 상 3차원 상 복원 지 않고도 포

에 강 상 식 가능 , 2차원 상 3차원 상 복원 에 라 는 싱 시간

수 문에 시스 상시킬 수 다.

도 간단

도 1 본 실시 에 3차원 상 생 치 나타내는 블 도 다.<79>

도 2a 2b는 3차원 얼 스캔 상에 특징 들 고, 삼각 쉬 생 는 나타내는 참고도<80>

다.

도 3 3차원 얼 스캔 상 2차원 실린 공간에 시키는 나타내는 참고도 다.<81>

도 4는 본 에 2차원 실린 공간상 상 어 변 는 나타내는 것 다.<82>

도 5는 본 실시 에 3차원 상 생 나타내는 도 다.<83>

도 6 본 실시 에 상 식 치 나타내는 블 도 다.<84>

도 7 2차원 트 닝 얼 상에 여 다양 과 동 고, 주 는 나타내<85>

는 참고도 다.

도 8 본 실시 에 상 식 나타내는 도 다. <86>

도 9는 도 8에 410단계에 도 다.<87>

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도

도 1

도 2

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도 3

도 4

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도 5

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도 6

도 7

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도 8

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도 9

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