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Computer Vision Summary4

Computer Vision Summary | 컴퓨터 비전 총정리 -4 31. Active appearance model ASM(Active appearance model)은 새로운 이미지에서 원하는 물체를 찾기 위해 데이터의 반복적인 변형을 통해 원하는 물체를 찾아내는 통계적 모델이다. 능동 형태 모형(ASM)은 얼굴 이미지 분석이나 의료 영상 등에서 많이 사용되고 있다. 능동 형태 모형을 진행하기 위해서는 찾고 싶은 물체의 형체 데이터와 물체의 각 특징 점들이 나타내는 속성 정보가 필요하다. 찾고 싶은 물체의 모형을 알기 위해 준비된 데이터들을 통해 점 분포 모델(Point Distribution Model)을 만든다. 점 분포 모델(PDM)을 만들 때 많이 이용하는 분석 방식은 프로크루스테스 분석이다. 프로크루스테스 분석에서는 데이터의 Translation, scali.. 2021. 7. 12.
Computer Vision Summary | 컴퓨터 비전 총정리 -3 21. TOF camera TOF는 Time Of Flight로 비행시간, 즉, 빛을 쏘아서 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 거리를 계산하는 방식을 말한다. TOF 카메라는 TOF 방식을 사용하여 거리(depth) 이미지를 출력해 주는 카메라를 말한다. 거리를 측정하기 위해 인위적으로 빛을 쏘는데, 이러한 방식을 active light source 방식이라고 한다. TOF의 가장 핵심적인 원리는 LED 발신부에서는 빛을 쏠 때 굉장히 빠른 간격으로 점멸을 시키면서, 즉, modulation을 시키면서 쏘고 수신부에서는 이 modulation 간격과 동기화하여 receptor들을 활성화 시키는 것이다. 여기서 LED를 켜는 동안은 in phase라 부르고 LED를 끄는 동안을 out phase라고 부른다.. 2021. 7. 12.
Computer Vision Summary | 컴퓨터 비전 총정리 -2 11. Homography, Affine warping Affine transformation은 직선, 길이(거리)의 비, 평행성(parallelism)을 보존하는 변환이며 그 일반 식은 다음과 같고, homogeneous 형태로 표현한 식은 그 오른쪽에 나타냈다. 즉, Affine 변환은 회전, 평행이동, 스케일 뿐만 아니라 shearing, reflection까지 포함한 변환이다. Affine 변환의 자유도는 6이고, 3쌍의 매칭 쌍이 있으면 affine 변환을 유일하게 결정할 수 있다. 임의의 세 점 (x1, y1), (x2, y2), (x3, y3)를 (x1’ y1’), (x2’, y2’), (x3’, y3’)로 매핑시키는 affine 변환은 위의 식을 전개하여 a,b,c,d,e,f 에 대해 묶은.. 2021. 6. 30.
Computer Vision Summary | 컴퓨터 비전 총정리 -1 1.Support Vector Machine SVM(Support Vector Machine)은 Linear classifier(초평면을 이용하는 분류기)들 중에 하나이다. 분류상으로는 supervised Learning에 속한다. SVM에서 중요한 요소 3가지는 Margin, Support Vector, Kernel 이다. 1) 마진(margin) 마진은 하나의 데이터 포인트와 hyper plane 사이의 거리를 말한다. 정확히는 각각의 클래스의 데이터 벡터들로 부터 주어진 Hyper plane 까지의 거리중 가장 짧은 것을 말한다. 마진이 클수록 분별을 잘하는 분류기. 2) 서포트벡터(Support Vector) Hyper Plane 까지의 거리가 가장 짧은 데이터 벡터를 서포트 벡터라 한다. 이것으.. 2021. 6. 29.
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