부분 유사도 측정을 사용한 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠 정합 방법Non-rigid Point-Cloud Contents Registration Method used Local Similarity Measurement
- Other Titles
- Non-rigid Point-Cloud Contents Registration Method used Local Similarity Measurement
- Authors
- 이희제; 이희제; 윤준영; 윤준영; 박종일
- Issue Date
- Jun-2022
- Publisher
- 한국방송미디어공학회
- Citation
- 2022년 한국방송미디어공학회 하계학술대회, pp.385 - 387
- Indexed
- OTHER
- Journal Title
- 2022년 한국방송미디어공학회 하계학술대회
- Start Page
- 385
- End Page
- 387
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/188496
- Abstract
- 포인트 클라우드 콘텐츠는 움직임이 있는 콘텐츠를 연속된 프레임에 3 차원 위치정보와 대응하는 색상으로기록한 데이터이다. 강체 포인트 클라우드 데이터를 정합하기 위해서는 고전적인 방법이지만 강력한 ICP 정합알고리즘을 사용한다. 그러나 국소적인 모션 벡터가 있는 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠는 기존의 ICP 정합알고리즘을 통해서는 프레임 간 정합이 불가능하다. 본 논문에서는 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠를 지역적 확률모델을 사용하여 프레임 간 포인트의 쌍을 맺고 개별 포인트 간의 모션벡터를 구해 정합 하는 방법을 제안한다.정합 대상의 데이터를 2 차원 투영을 하여 구조화시키고 정합 할 데이터를 투영하여 후보군 포인트를 선별한다.선별된 포인트에서 깊이 값 비교와 좌표 및 색상 유사도를 측정하여 적절한 쌍을 찾아준다. 쌍을 찾은 후 쌍으로모션 벡터를 더하여 정합을 수행하면 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠 데이터에 대해서도 정합이 가능해진다.
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