정보처리학회 논문지 소프트웨어 및 데이터 공학
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
무게중심과 정점 간의 거리 특성을 이용한 삼각형 메쉬의 정렬 |
| 영문제목(English Title) |
The Alignment of Triangular Meshes Based on the Distance Feature Between the Centroid and Vertices |
| 저자(Author) |
구민정
정상훈
김구진
Minjeong Koo
Sanghun Jeong
Ku-Jin Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 11 NO. 12 PP. 0525 ~ 0530 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
두 개의 점군(point cloud)을 정렬(alignment)하기 위해 현재까지 ICP(iterative closest point) 알고리즘이 널리 사용되고 있지만, ICP는 두 점군의 초기 방향이 크게 다를 경우 정렬에 실패하는 경우가 많다. 본 논문에서는 두 개의 삼각형 메쉬 A, B가 서로 크게 다른 초기 방향을 가질 때, 이들을 정렬하는 알고리즘을 제안한다. 메쉬 A, B에 대해 각각 가중치 무게중심(weighted centroid)을 구한 뒤, 무게중심으로부터 정점까지의 거리를 이용하여 메쉬 간에 서로 대응될 가능성이 있는 정점들을 특징점으로 설정한다. 설정된 특징점들이 대응될 수 있도록 메쉬 B를 회전한 뒤, A와 B의 정점들에 대해 RMSD(root mean square deviation)를 측정한다. RMSD가 기준치보다 작은 값을 가질 때까지 특징점을 변경하며 같은 과정을 되풀이하여 정렬된 결과를 얻는다. 실험을 통해 ICP 및 Go-ICP 알고리즘으로 정렬이 실패할 경우에도 제안된 알고리즘으로 정렬이 가능함을 보인다. |
영문내용
(English Abstract) |
Although the iterative closest point (ICP) algorithm has been widely used to align two point clouds, ICP tends to fail when the initial orientation of the two point clouds are significantly different. In this paper, when two triangular meshes A and B have significantly different initial orientations, we present an algorithm to align them. After obtaining weighted centroids for meshes A and B, respectively, vertices that are likely to correspond to each other between meshes are set as feature points using the distance from the centroid to the vertices. After rotating mesh B so that the feature points of A and B to be close each other, RMSD (root mean square deviation) is measured for the vertices of A and B. Aligned meshes are obtained by repeating the same process while changing the feature points until the RMSD is less than the reference value. Through experiments, we show that the proposed algorithm aligns the mesh even when the ICP and Go-ICP algorithms fail. |
| 키워드(Keyword) |
정렬
메쉬
거리 특성
무게중심
ICP
Go-ICP
Alignment
Mesh
Distance Feature
Centroid
ICP
Go-ICP
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