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공부169

[컴퓨터비젼] 6. Feature descriptors and matching 오늘은 Feature descriptor 와 matching 에 대해서 알아보도록 합시다. 저번 포스팅에서도 언급을 했듯이 Feature을 찾는 과정은 Detection, Description, Matching 으로 이루어져있습니다. 일단 Feature descriptor의 정의를 살펴보면 어떤 이미지에서 알고리즘을 통해서 벡터를 출력하는 알고리즘입니다. matching은 이렇게 추출한 Feature들을 잇는 거라고 하면 되는거죠. 어떻게 좋은 descriptor 을 구할지 그리고 어떻게 이들을 매치할지가 키포인트겠지요. 가장 좋은 descriptor 은 가장 비슷한 포인트를 두 이미지 속에서 찾아내는 거죠. 가장 심플한거는 같은 위치에 직사각형 Window 를 만들고 매치시키는 건데 세상이 그렇게 만만.. 2021. 3. 29.
[컴퓨터비젼] 5. Corner Detection와 Harris Operator Feature Extraction : Corners 과 blobs 이미지에서는 코너(Corner)와 블락(blob)을 알아내는 것이 중요합니다. 이미지에서 로컬하게 특징을 짓을 수 있는 이미지를 찾아내는 것이 Feature을 추출하는 것인데요. 이 피쳐(Feature)에는 Corner와 blob으로 나뉠 수 있습니다. 아래 사진을 보면 뭐가 코너고 블락인지를 직관적으로 알아낼 수 있습니다. 그럼 이러한 Feature 추출이 왜 중요한 것일까요? 예를 들면 파노라마와 같이 사진을 잇는 기술에 이런 Feature을 추출하는 것이 중요하게 쓰입니다. 사진의 피처를 찾아서 연결하는 거죠. 그럼 아래 그림을 어떻게 연결할까요? 사진을 보시면 산봉우리 같은 구간을 Peak라고 합니다. 사진에서 이 Peak를 통해 .. 2021. 3. 29.
[인공지능]10.Bayesian Networks 2 Bayesian Networks The Syntax of Bayesian Networks The Semantics of Bayesian Networks Constructing Bayesian Networks Conditional Independence Relations in Bayesian Networks Compact Conditional Distributions Hybrid(discrete + continuous) Networks Continuous Child Variable Discrete Variable with Continuous Parents Conditional Independence Relations in Bayesian Networks 노드 X의 parent 노드는 U1~Um 까지 총 m.. 2020. 12. 7.
[데이터베이스] 1.개요 개요 Part 1. Data Modeling(데이터 모델링) Understanding it in formal ways Object , Oriented Data Model(UML Class Diagram) Relational Data Model(E-R Model) Part 2. Database Design(데이터베이스 디자인) Relational Database Schema Design Part 3. Query Language (질의 언어) SQL Part 4. Semi-Structured Data Model (세미 구조 데이터 모델) XML 데이터베이스를 공부하기 전에 해야하는 것은 비정형적인 데이터를 어떻게 정형화 시킬까입니다. 이를 '데이터 모델링' 이라고 합니다. 이해를 기반으로 데이터를 '모델링'.. 2020. 10. 22.
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