Computer Vision

이번 포스트에선 고전 물체 검출 알고리즘인 Haar Cascade Detector에 대해 다뤄보고자 합니다. Haar Cascade 알고리즘은 2001년 발표된 특징 추출 기반 검출 알고리즘입니다. 이 때의 특징 추출은 고전적인 알고리즘을 기반으로 하며, CNN의 특징 추출과 유사하다 보시면 됩니다. 해당 검출기의 특징 추출은 검출기의 이름에서도 알 수 있다시피 Haar Filter라는 것을 기반으로 합니다. Detector의 가장 기본인 Haar Filter부터 Detector 활용까지 천천히 다뤄보도록 하겠습니다.Feature Extraction Using Haar Filter가장 먼저 Haar Cascade Detector의 기본이되는 Haar Filter 기반의 Feature Extraction에..

이번 포스트에선 객체 추적에 사용되는 방법인 Mean Shift, Histogram Backprojection에 대해 다뤄보겠습니다. 글의 핵심 내용은 다크 프로그래머님의 블로그를 참고했습니다. https://darkpgmr.tistory.com/64 [영상추적#1] Mean Shift 추적영상에서 물체를 추적하고자 할 때, 보통 가장 먼저 떠오르는게 mean-shift 방법일 것이다. 하지만 막상 mean-shift를 이용하여 영상 추적을 하려면 실제 어떻게 해야 하는지 막막한 경우가 많다. 가장darkpgmr.tistory.com 잘못된 내용 혹은 이해가 어려운 부분이 있다면 언제든 피드백 부탁드립니다.2D Histogram이번 Object Tracking 내용을 이해하기 위해선, 가장 먼저 2D H..

Computer Vision, 영상 처리를 공부하며 RANSAC 이란 개념에 대해 처음 알게 되었습니다. 개념을 접한 글은 2013년도에 작성되어 있었으며, 제가 몰랐을 뿐 매우 유명하고 잘 알려진 개념인 것 같습니다.이번 포스트에선 이러한 RANSAC에 대해, 어떠한 개념인지 공부한 내용을 정리해보도록 하겠습니다. RANSAC과 최소자승법RANSAC은 최소자승법과 같이 데이터를 근사시키는 방법으로 최소자승법의 단점을 보완한 방법입니다. 최소자승법은 일반적인 데이터 (약간의 노이즈를 포함한)에서 훌륭하게 데이터를 근사할 수 있습니다.하지만 일반적이지 않은 즉, 심각한 이상치가 데이터에 존재하는 경우엔 완전히 잘못된 형태로 근사하게 됩니다. 이는 최소자승법의 특성으로, 모든 데이터에 대해 오차가 적어지는 ..