컴퓨터 비전 (Computer Vision)

I. 실시간 영상 인식, 컴퓨터 비전

  • 입력된 영상을 분할, 특징 추출, 매칭 등 영상 처리기술을 통해 사물을 분류하는 영상 인식 기술
     

II. 컴퓨터 비전의 절차도 및 주요 기술

가. 컴퓨터 비전의 절차도

  • 이미지 분할과 특징 추출을 통한 이미지 인식 절차 수행

나. 컴퓨터 비전의 주요 기술

구분주요 기술설명
에지
검출
영 교차 이론– 2차 미분 기반 임의 에지 검출
– 영교차로 잡음 증폭, 스무딩 적용
캐니 에지– 최소 오류율, 위치 정확도
– 단일 에지 응답
영상
분할
민 시프트– 특정 데이터 분포 군집화 알고리즘
– 임의 영상을 몇 개 영역으로 분할
최소 신장 트리– 에지 가중치 거리인 그래프 표현
– 신장 트리 기반 최적노드(화소) 탐색
워터 셰드– 빗물이 안쪽/바깥쪽 중 흐르는 원리
– 적용 후 명확한 경계로 분류
특징
추출
전역 기술자– 일정 패턴이 반복되는 텍스처 특징
– 동일 패턴 반복 영상 구별 불가
지역관계 기술자– 화소 사이 이웃관계를 규정
– 화소들이 형성하는 패턴 표현
주성분 분석– 사물의 주요 특징 분석 및 추출
– 축 상의 투영으로 표현, 저차원 축소
매칭최근접 이웃탐색– 거리우선, 백트래킹, 최적칸 탐색
– 가까운 두 벡터는 같은 해시값
기하 정렬/변환– 신뢰도 높은 매칭 쌍 선택방법
– 최소 제곱법, 강인한 추정, RANSAC
추정– 최소 제곱법, 강인한 추정, RANSAC
– 임의 대응점 기반 최대 컨센서스형성
  • 현재 컴퓨터 비전 기술은 날씨와 주변 상황에 따라 인식률에 차이가 발생하는 한계점 존재

 

III. 컴퓨터 비전의 한계점 및 고려사항

한계점고려사항
– 빛, 날씨 등 인식률 차이
– 무게 등 웨어러블 한계
– 저장된 영상 외 인식불가
– 전용 시스템으로 개발/활용
– 초박막 배터리 + 에너지수집
– 전이 학습 기반 분류 학습
  • 한계점 극복으로 다양한 영상 인식 기반 스마트카, CCTV, AR 기술 등 다양한 활용 가능

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