무게중심과 정점 간의 거리 특성을 이용한 삼각형 메쉬의 정렬 (The Alignment of Triangular Meshes Based on the Distance Feature Between the Centroid and Vertices)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보처리학회
· 수록지 정보 : 정보처리학회 논문지 / 11권 / 12호 / 525 ~ 530페이지
· 저자명 : 구민정, 정상훈, 김구진

초록

두 개의 점군(point cloud)을 정렬(alignment)하기 위해 현재까지 ICP(iterative closest point) 알고리즘이 널리 사용되고 있지만, ICP는 두점군의 초기 방향이 크게 다를 경우 정렬에 실패하는 경우가 많다. 본 논문에서는 두 개의 삼각형 메쉬 A, B가 서로 크게 다른 초기 방향을 가질때, 이들을 정렬하는 알고리즘을 제안한다. 메쉬 A, B에 대해 각각 가중치 무게중심(weighted centroid)을 구한 뒤, 무게중심으로부터 정점까지의거리를 이용하여 메쉬 간에 서로 대응될 가능성이 있는 정점들을 특징점으로 설정한다. 설정된 특징점들이 대응될 수 있도록 메쉬 B를 회전한뒤, A와 B의 정점들에 대해 RMSD(root mean square deviation)를 측정한다. RMSD가 기준치보다 작은 값을 가질 때까지 특징점을 변경하며같은 과정을 되풀이하여 정렬된 결과를 얻는다. 실험을 통해 ICP 및 Go-ICP 알고리즘으로 정렬이 실패할 경우에도 제안된 알고리즘으로 정렬이가능함을 보인다.

영어초록

Although the iterative closest point (ICP) algorithm has been widely used to align two point clouds, ICP tends to fail when the initialorientation of the two point clouds are significantly different. In this paper, when two triangular meshes A and B have significantly differentinitial orientations, we present an algorithm to align them. After obtaining weighted centroids for meshes A and B, respectively, verticesthat 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 measuredfor the vertices of A and B. Aligned meshes are obtained by repeating the same process while changing the feature points until the RMSDis less than the reference value. Through experiments, we show that the proposed algorithm aligns the mesh even when the ICP andGo-ICP algorithms fail.

참고자료

· 없음