컴퓨터 비전
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분류
1. 개요[편집]
Computer vision
컴퓨터 공학의 한 분야로 컴퓨터에게 시각(vision) 데이터 처리 능력을 부여하는 기술이다. 카메라와 센서가 인간의 눈의 기능을 한다면, 컴퓨터 비전은 이 시각 데이터를 처리하는 인지능력이다. 경찰학적으로는 사람의 얼굴을 인식하여 신원 데이터를 조회하는 기술로 응용되며, 군사적으로는 피아식별을 통해 사살해야 하는 대상을 찾아내고, 생태학적으로는 야생동물의 이동경로를 추적하거나, 의학적으로는 영상의학과 원격 수술에 응용되고 있다.
컴퓨터 비전은 영상 처리와 패턴 인식을 포함하는 분야로, 평면벡터를 사용하여 이미지 데이터를 표현하고 분석합니다. 이미지의 각 픽셀을 평면벡터로 표현하고, 영상 처리 기법을 적용하여 이미지를 조작하고 분석합니다. 또한, 평면벡터 기반의 기계 학습 알고리즘을 사용하여 패턴 인식 문제를 해결하는 데에도 활용됩니다.
2. 인공지능[편집]
- CNN : 컨볼루션 신경망. 2012년 인공지능 학회에서 처음으로 발표된 내용이며 반박의 여지가 없는 인공지능 혁명의 시작을 알리는 알고리즘이자 컴퓨터 비전의 핵심이 되는 알고리즘이다. 딥러닝을 공부하게 되면 제일 처음으로 접하게 되는 신경망이자 지금도 그 중요도가 매우 높은 알고리즘으로 대우받고 있다. 실제 아래에 설명한 분야들은 다 이 알고리즘을 활용한 분야이다.
- Classification : 이미지가 무슨 이미지인지 분류하는 일이다. 고양이 사진을 고양이라고 판단하는 것과 같다.
- Object detection : 이미지에 물체가 어디에 있는지 네모 박스를 치는 일이다. 고양이 사진에서 고양이 부분에 네모난 영역을 치는 것과 같다.
- Semantic segmentation : 이미지에 물체가 무엇인지 픽셀 단위로 분류하는 일이다. 고양이 사진에서 고양이 부분을 떠내는 것과 같다. 이 때 고양이가 2마리여도 둘 다 고양이라고 판단한다.
- Instance segmentation : 이미지에 물체가 어디에 있는지 픽셀 단위로 판단하는 일이다. 고양이 사진에서 고양이 부분을 떠내되, 고양이마다 다르게 분류해야 한다. 즉, 2마리의 고양이는 서로 달라야 한다.
- Self-supervised Learning
- GAN
- AutoEncoder
- VAE
- Flow-based model
- Diffusion model
- Score based model
- NeRF
- Super Resolution
3. 사용 예[편집]
- 얼굴 및 물체 인식
- 가장 흔히 볼 수 있는 컴퓨터 비전. 휴대폰 카메라로 할 수 있는 QR 코드/바코드 스캐닝, 페이스북의 얼굴 인식 등, 생각보다 많은 일상생활 분야에 사용된다. 아이폰의 Face ID 또한 적외선 카메라를 이용한 보안성 높은 얼굴 인식이다.
- 모션 트래킹
- 시각적 주행 측정[1]과 광학 흐름 (optical flow) [2]
- 자율주행 자동차[3]
4. 관련 문서[편집]
5. 관련 기업[편집]
6. 관련 인물[편집]
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