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저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제13권 제6호
발행연도
2008.11
수록면
828 - 837 (10page)

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??본 논문은 단일 3차원 모텔과 모델의 클래스의 특징적인 시점을 추출하여 3차원 모델 검색 및 분류를 수행하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3차원 모델을 투영한 2차원 형상 중에 특징적인 형상을 추출하는데, 이때 고르게 샘플(sample)된 형상들을 최근 개발된 친근도 전파 (affinity propagation)[1] 기법을 이용하여 군집화(clustering)한다. 친근도 전파는 데이터를 군집화하는 동시에 각 클러스터의 대표 값을 계산하므로 군집화된 형상들로부터 대표 형상이 자연스럽게 지정된다. 제안하는 기법은 친근도 기법을 클래스별로 각 모델의 대표 형상 집합에 재차 적용하여 클래스의 대표 형상을 추출하고, 이를 기반으로 하여 3차원 모델의 분류도 가능하게 한다. 3차원 모델의 검색 뿐 아니라 분류를 가능하게 함으로써, 분류를 검색의 전처리 과정으로 하여 연관된 클래스의 모델 중에서만 검색을 수행할 수 있게 하여 단위가 큰 데이터베이스에서도 효율적인 검색을 가능하게 한다. [16]에 제안된 프린스턴 벤치마크 데이터베이스(Princeton benchmark database)을 이용한 실험을 통해 제안하는 검색 및 분류 기법의 유용함을 보인다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 소개
Ⅱ. 연관된 기법
Ⅲ. 친근도 전파(affinity propagation)
Ⅳ. 친근도 전파(affinity propagation)를 이용한 3차원 모델 검색 및 분류
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
참고문헌
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