컴퓨터비전 글 모음
총 11개의 글이 있습니다.
[컴퓨터비전] 12. 장면 이해
1981년 노벨의학상은 Hubel과 Wiesel의 시각 신경망 연구에 수여됨 이들은 고양이의 시각 피질에 마이크로 전극을 삽입하여, 특정 에지 방향에 반응하는 뉴런이 존재함을 발견 이는 시각 피질이 에지 정보를 추출하는 구조로 되어 있음을 의미 깡충 거미는 네 쌍의 눈으로…
[컴퓨터비전] 11. 3차원 비전
본질 영상은 명암값에서 조명, 그림자 등의 외부 요인을 제거하고 물체의 고유한 성질만을 표현한 영상 사람은 외관과 본질을 구별할 수 있지만 컴퓨터는 일반적으로 외관만을 인식 본질 영상의 주요 예: Barrow(1978)가 본질 영상의 개념을 제안했지만, 명암 영상에서 본질…
[컴퓨터비전] 10. 모션
현실 세계는 정적인 이미지보다 움직이는 장면이 훨씬 많음 움직임은 두 가지로 나뉨: 움직임 분석을 통해 동작 인식, 물체 추적, 장면 이해 등 다양한 작업이 가능 대표적인 응용: 광류: 연속된 영상 프레임 사이에서 화소의 움직임을 추정하는 기법 기본 가정: 밝기 불변 가정…
[컴퓨터비전] 9. 인식
인식은 컴퓨터 비전의 핵심 목표로, 사람처럼 물체를 구별하고 인식하는 기능을 의미함 인식 기술의 성능을 평가하고 경쟁하기 위한 표준 데이터베이스와 국제 대회 존재 대표적인 대회: 인식 기술은 아직 어린아이보다 못한 수준이며, 지속적인 연구와 경쟁이 필요한 분야 사례…
[컴퓨터비전] 8. 기계 학습
기계 학습(Machine Learning): 경험(E)을 통해 주어진 작업(T)에 대한 성능(P)이 향상되면 학습이 이루어진 것으로 간주 지도 학습 vs 비지도 학습 재샘플링 기법: 학습 집합이 적을 때 성능 평가를 위해 사용하는 방법 퍼셉트론: 가장 기초적인 신경망 구조.
[컴퓨터비전] 7. 매칭
매칭: 두 영상에서 추출한 특징을 비교하여 동일한 객체를 찾는 과정 보통 특징 기술자 간의 거리(유클리디안 거리, 해밍 거리 등)를 비교해 가장 가까운 특징쌍을 찾음 KNN 매칭: 최근접 이웃 K개를 찾는 방법.
[컴퓨터비전] 5. 영상 분할
영상 분할: 입력 영상 f(x,y)를 서로 겹치지 않는 영역 R1,R2,…,Rn으로 나누는 것. 수학적 조건: 좋은 분할 조건: 영상의 히스토그램을 기준으로 임계값 설정 후 이진화 단일 임계값: 오츄 알고리즘 다중 임계값: 여러 밝기 구간을 나누어 여러 객체 분리 (이중…
[컴퓨터비전] 6. 특징 기술
불변성 (Invariance) 분별력 (Discriminability) 재현성 (Repeatability) 특징점 주변의 명암 변화 방향(gradient orientation)을 추출해 벡터 기술자(descriptor) 생성 SIFT SURF BRIEF / ORB / BRISK
[컴퓨터비전] 4. 지역 특징 검출
대응점 찾기 문제 해결을 위한 핵심: 영상 간 매칭을 위한 ‘고유하고 반복 가능한’ 포인트 필요 에지는 경계 정보는 제공하지만 반복성/구별성이 부족함 지역 특징은 작고 국소적이며, 다른 영역과 구별 가능해야 하며, 다양한 환경(조명, 뷰포인트 등)에서도 강건성을 가져야 함…
[컴퓨터비전] 3. 에지 검출
에지: 영상 내에서 명암값, 색상, 텍스처 등 특성의 급격한 변화가 일어나는 지점. 경계 정보이므로 객체 식별, 분할, 추적 등에 매우 유용. 영상은 이산(discrete)이므로 도함수 근사 필요.
[컴퓨터비전] 2. 영상 처리
1920년대 Bartlane 케이블 사진 전송 시스템이 시초 1950년대 영상처리 기술은 문자 인식(OCR) 등의 특수 분야에서 시작됨 디지털 영상은 컴퓨터에서 처리할 수 있도록 변환된 이산적인 2차원 신호 디지털 영상은 픽셀들의 이차원 배열로 표현됨 일반적으로 흑백 영상은…