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- 2024 한국정보기술학회 하계 종합학술대회 논문집 -

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본 논문에서는 비접촉 삼차원 형상복원의 한 분야인 Shape From Focus (SFF) 방법은 물체의 초점을 다르게 하여 얻은 일련의 이차원 (2D) 영상에서 가장 선명한 픽셀을 찾음으로써 3D 형상을 획득하는 기술이다. SFF 기술은 알고리즘이 간결하기에 연산의 경제성 면에서 탁월한 장점을 갖고 있어 컴퓨터 비전 여러 분야에서 활발히 연구되어져 왔고 다양한 활용성을 가진다[1,2]. 초기의 SFF 방법[3,4]은 평면 프레임들의 각 픽셀에서 Focus Measure 값을 계산하며 이는 물체 형상의 부분 상수 근사화에 상응하게 된다. 그러나 이 방법은 복잡한 구조의 물체에서 부정확한 단점이 있다. 그래서 좀 더 정확한 depth 구하기 위해 Focused Image Surface (FIS)[3] 개념이 도입이 되었고, 이를 이용한 3차원 형상 복원 기술 (SFF.FIS)이 개발되었다. 추후에 다층구조의 피드포워드 인공신경망을 이용하여 신경망의 가중치를 업데이트하면서 Focus Measure를 최대로 하는 지점까지 FIS의 형상을 학습하며 depth를 찾는 기술이 연구되었다. 본 논문에서는 초점 형상 복원을 위한 인공신경망을 제안하였다. 제안된 방법은 인공 신경망의 학습 시에 깊이 맵을 FIS로 정확하게 근사시키면서 학습이 되기에 기존의 방법보다 개선된 복원 결과를 보여준다.

Key words

shape recovery, focus measure, artificial intelligence, big data

한글제목	휴먼명조, 17, 장평:90, 자간: -7
저자명	돋움, 11, 장평:90, 자간: 5
영문제목	견명조, 15, 장평:90, 자간: -7
영문저자명	휴먼명조, 10, 장평:90, 자간: 5
본문	휴먼명조, 10, 장평:100, 자간:0
참고문헌	영문:Times New Roman, 10, 장평:90, 자간:-6

참고문헌

[1] S. K. Nayar and Y. Nakagawa, "Shape from focus", IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 16, pp. 824-831, August 1994.

[2]

[3]