확장 현실에서의 실시간 상호작용을 위한 장면 인식 프로젝션의 GPU 기반 가속화 방법A GPU-Based Acceleration Method of the Scene-Aware Projection for Real-Time Interaction in Extended Reality

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렌더링된 볼륨 데이터(volumetric data) 표면의 점구름(point cloud)은 사용자 입력에 대한 상호작용의 목표 지점을 결정하거나, 상호작용의 결과로서 사용자 입력과 볼륨의 형태를 함께 반영한 모델을 근사하는 데 사용된다. 볼륨 데이터의 점구름은 깊이 카메라로 촬영된 것과 다른 특징을 가지기 때문에 해당 데이터 구조를 생성하고 처리하기 위한 효율적인 방법이 고안될 필요가 있다. 본 연구에서는 사용자의 인식에 기반하여 볼륨 표면의 점구름을 생성하고, 장면 인식 기반 방법을 사용하여 상호작용 목표 지점을 추출하고, 사용자 입력을 사용하여 ROI-RANSAC(random sample consensus)을 적용하는 과정을 GPU를 사용하여 가속화하는 방법을 제안한다. 기존 CPU 기반 방법과의 비교를 통해 제안된 방법의 가속화 성능을 입증하며, 본 방법을 통해 3차원 확장 현실 환경에서 실시간 상호작용을 제공할 수 있음을 보인다.
Publisher
한국정보과학회
Issue Date
2023-05
Language
Korean
Citation

정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, v.29, no.5, pp.214 - 220

ISSN
2383-6318
DOI
10.5626/KTCP.2023.29.5.214
URI
http://hdl.handle.net/10203/314818
Appears in Collection
CS-Journal Papers(저널논문)
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