컴퓨터 인식 (Computer Vision) 기본

컴퓨터 인식의 종류 (Computer Vision)

-      얼굴 인식 (Face Recognition)

-      오브젝트 분류 (Object Classification)

-      장면 세그먼테이션 (Scene Segmentation)

 

Image Recognition (Classification)

1.     이미지들은 각 pixel마다의 RGB(색상)의 데이터 포맷으로 저장

2.     인식을 하기 위해 사진에 대한 Label을 한다.

예를 들어, 강아지와 고양이에 대해 분류를 한다고 가정을 하면 각 사진의 동물이 강아지

혹은 고양이인지를 Label을 해줘야지 기계학습이 가능

3.     Pixel = 독립변수, Label (강아지 or 고양이) = 종속변수로 데이터를 학습

4.     학습 된 모델로 새로운 이미지 데이터에 대해 예측 (강아지 or 고양이)

 

Image Segmentation (Clustering)

1.     데이터에 대한 Labeling이 없을 때, Clustering 기법을 사용한다.

2.     이미지 내의 비슷한 object끼리 grouping을 해서 데이터를 학습한다.

 

-      K-means Clustering        

-      Mean-shift Clustering