비디오 프로세싱) 3D 포인트 클라우드 발표

맨 처음에는 논문을 보고 숨이 막혔다.

두 달 전 즈음에 나온 논문이라 자료도 구하기 어렵고

역시나 수업 시간에 배운 것보다 

안 배운 내용이 많았다..

한 달 동안 퇴근하면 계속 읽어보고 찾아보았다.

Dynamic 3D point cloud streaming: Distortion and Concealment

Authors: Cheng-Hao Wu, Xiner Li, 

Rahul Rajesh, Wei Tsang Ooi, Cheng-Hsin Hsu

1~2주 뒤에 갑자기 글이 읽히고 

잠을 자고 나면 원리가 이해되는 경험은 

설명하기 어렵지만 항상 일어난다.

같은 문장인데
신기하단 말이지.

아주 어렵다고 생각했지만 뛰어볼 만한 

높이의 계단이었나보다. 

대학원와서 프레젠테이션 연습도 

더 많이 하게되고 발표도 더 연습하게 되네.

연구한게 아까우니 블로그에 기록이라도 해야지.

까먹기 전에 추가하는중(2022.01.19.)

<1> 3D 포인트 클라우드가 무엇인가?

3D 포인트 클라우드는 현실의 객체를 

점(Point)으로 표현하는 방식이다.

예전에는 덩어리, 메쉬(Mesh)로 표현하였지만

점(Point)방식이 더 정교하고 편집, 수정도

더 원활하다고 한다.

라이더 센서 등으로 객체 정보를 획득하는 경우가

많으며 차량, 드론 등에 달아서 동적획득을

할 수도 있다.

  

포인트 클라우드에는 

정적, 동적, 동적획득 등의 3가지 종류가 있다.

정적과 동적의 차이는 동적이 동영상이라고 

생각하면 된다고 한다. 

내 발표자료는 Dynamic 3D point cloud 였는데

처음에 이 용어 자체도 어려웠다.

(논문이어서 저 남자 모양의 3D point cloud가 

사진인 줄 알았다. 

여기 저기 찾아 보고서야 저 남자 모습이 사진이 아니며

춤을 추고 있는 동적 3D point cloud였다는 것을 

알게 되었다...ㅎㅎ)

개괄적으로 이해하는데 큰 도움이 된 문서는 

아래 링크를 확인하면 된다.

구글에 아래 제목으로 검색해도 된다.

MPEG 포인트 클라우드 압축 기술 동향 PDF 저장