스크립트 기반의 범용 3차원 인체 측정 시스템 개발

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 생활과학대학 의류학과, 2018. 8. 김성민.본 연구에서는 인체 스캐너 종류와 관계없이 3차원 인체 스캔 데이터로부터 랜드마크를 검색하고 각종 치수를 측정하는데 필요한 3차원 인체 측정 시스템을 개발하였다. 이를 위해 여러 인체 스캐너에서 생성된 다양한 형식의 3차원 형상 데이터를 입출력에 필요한 중립적 데이터 구조로 설계하고, 설계한 데이터 구조로 변환할 수 있는 데이터 변환 소프트웨어를 개발하였다. 또한, 측정해야 할 랜드마크나 치수를 소프트웨어에 미리 정의해 두지 않고 시스템에서 개발된 스크립트 언어로 사용자가 측정하기 원하는 랜드마크나 치수를 직접 정의할 수 있게 소프트웨어 개발하여 프로그래밍에 대한 지식이 없는 사용자라도 인체 스캔 데이터의 특성에 따라 자유롭게 인체 측정을 실행할 수 있도록 하였다. 이뿐만 아니라 샅점이나 겨드랑점 같이 인체 측정에 중요하지만 정의하기 까다로운 랜드마크를 자동으로 찾는 함수도 추가하였으며, 직접 만지거나 뼈을 통해 검색할 수 있는 랜드마크를 측정하기 위해 인공신경망을 활용하여 자동으로 랜드마크를 검색하는 기능도 개발하였다. 끝으로, 측정 결과를 다양한 방법으로 시각화하여 데이터 분석 작업이 용이하도록 개발하였으며, 이와 같은 모든 작업이 편리하도록 통합 개발 환경으로 3차원 인체 측정 시스템을 개발하였다. 주요어 : 3차원 인체 스캔 데이터, 인체 측정, 범용 소프트웨어, 스크립트 기반 측정, 랜드마크 검색, 통합 개발 환경제 1 장 서 론 1 제 1 절 연구의 필요성 1 제 2 절 연구의 목적 4 제 2 장 선행 연구 5 제 1 절 자동 랜드마크 측정 5 제 2 절 자동 인체 측정 상용 소프트웨어 8 제 3 장 연구 방법 10 제 1 절 인체 모델 데이터 설계 10 제 2 절 인체 측정 소프트웨어 설계 12 제 4 장 연구 결과 및 고찰 14 제 1 절 데이터 변환 소프트웨어 14 제 2 절 통합 개발 환경 15 제 3 절 스크립트 시스템과 명령어 정의 17 1. 기본 명령어 19 2. 기하학 관련 명령어 20 3. 측정 관련 명령어 27 4. 특수 명령어 34 제 4 절 스크립트 작성 42 1. 인체 영역 분할 42 2. 영역 분할 활용 45 제 5 절 기계 학습을 활용한 랜드마크 검색 48 제 5 장 결론 및 제언 51 참고문헌 53 Abstract 56 부 록 58Maste

Automatic Location of Landmarks used in Manual Anthropometry

In this paper we report the results of the SHREC 2014 track on automatic location of landmarks used in manual anthropometry. The track has been organized to test the ability of modern computational geometry/pattern recognition techniques to locate accurately reference points used for tape based measurement. Participants had to locate six specific landmarks on human models acquired with a structured light body scanner. A training set of 50 models with manual annotations of the corresponding landmarks location was provided to train the algorithms. A test set of 50 different models was also provided, without annotations. Accuracy of the automatic location methods was tested via computing geodesic distances of the detected points from manually placed ones and evaluating different quality scores and functions

SHREC’14 track: automatic location of landmarks used in manual anthropometry

© The Eurographics Association 2014. In this paper we report the results of the SHREC 2014 track on automatic location of landmarks used in manual anthropometry. The track has been organized to test the ability of modern computational geometry/pattern recognition techniques to locate accurately reference points used for tape based measurement. Participants had to locate six specific landmarks on human models acquired with a structured light body scanner. A training set of 50 models with manual annotations of the corresponding landmarks location was provided to train the algorithms. A test set of 50 different models was also provided, without annotations. Accuracy of the automatic location methods was tested via computing geodesic distances of the detected points from manually placed ones and evaluating different quality scores and functions.Giachetti A., Mazzi E., Piscitelli F., Aono M., Ben Hamza A., Bonis T., Claes P., Godil A., Li C., Ovsjanikov M., Patraucean V., Shu C., Snyders J., Suetens P., Tatsuma A., Vandermeulen D., Wuhrer S. , Xi P., ''SHREC’14 track: automatic location of landmarks used in manual anthropometry'', Eurographics workshop on 3D object retrieval - 3DOR 2014, 8 pp., April 6, 2014, Strasbourg, France.status: publishe