2019년 3월 20일

컴퓨터 비전 (Computer Vision)

I. 실시간 영상 인식, 컴퓨터 비전

구분	주요 기술	설명
에지 검출	영 교차 이론	– 2차 미분 기반 임의 에지 검출 – 영교차로 잡음 증폭, 스무딩 적용
에지 검출	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
매칭	최근접 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

한계점	고려사항
– 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