Computer_Vision
-가장 지도학습 스러운 인공지능: 컴퓨터 비젼-
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🍀 지도학습 (Supervised Learning)
지도학습은 학습 데이터에 대한 입력(input)과 정답(output) 즉, 레이블(label)이 모두 제공될 때 사용되는 방법입니다. 지도 학습의 목표는 주어진 입력으로부터 출력을 예측하는 함수를 만드는 것입니다. 이 때 학습 알고리즘은 데이터로부터 패턴을 학습하여, 새로운 입력 데이터가 주어졌을 때 그에 상응하는 출력을 예측할 수 있습니다.
예를 들어, 스팸 메일 분류기를 만들 때, 수많은 이메일 데이터와 그 이메일이 '스팸'인지 '정상'인지에 대한 레이블이 학습 데이터로 사용됩니다. 학습 과정에서 모델은 이메일의 특징을 바탕으로 스팸과 정상 메일을 구분하는 방법을 학습하고, 이후 새로운 이메일이 주어졌을 때 스팸인지 아닌지를 예측할 수 있게 됩니다.
Computing Vision
🍀 컴퓨터 비전(Computer Vision)이란
기계가 인간의 시각과 유사한 방식으로 이미지와 비디오를 이해하도록 하는 기술 분야
🍀 컴퓨터 비전(Computer Vision)의 원리
영상 수집: 카메라나 스캐너와 같은 장치를 통해 이미지 또는 비디오를 획득합니다.
전처리: 획득한 이미지에서 노이즈를 제거하거나 히스토그램 평활화 등을 통해 이미지의 품질을 향상시킵니다.
특징 추출: 이미지에서 중요한 정보를 추출하는 과정으로, 에지(edge) 검출, 코너(corner) 검출, 블롭(blob) 검출 등이 여기에 해당합니다.
분석 및 인식: 추출된 특징을 바탕으로 패턴 인식 알고리즘을 통해 객체를 분류하거나 인식합니다.
행동 결정: 인식된 정보를 기반으로 특정 작업을 수행합니다(예: 로봇의 움직임 제어).
🍀 컴퓨터 비전(Computer Vision)의 특징
다양성: 컴퓨터 비전은 다양한 유형의 이미지 및 비디오 소스에서 작동할 수 있으며, 다양한 환경과 조건에서 정보를 추출할 수 있습니다.
복잡성: 실세계의 이미지는 매우 복잡하며, 조명 변화, 장애물, 스케일 변화 등 다양한 요인이 인식 과정에 영향을 줄 수 있습니다.
실시간 처리: 많은 컴퓨터 비전 시스템은 실시간으로 데이터를 처리하고 응답할 수 있어야 합니다.
자동화: 컴퓨터 비전은 수동으로 처리하기 힘든 대량의 이미지 데이터를 자동으로 처리할 수 있습니다.
🍀 컴퓨터 비전(Computer Vision)의 사용예시
얼굴 인식: 스마트폰의 얼굴 인식 잠금 해제, 공항 보안 검색 등에서 사용됩니다.
자율 주행 자동차: 주변 환경을 인식하고 장애물을 피하는 데 필요한 이미지 처리 기술입니다.
의료 영상 분석: MRI나 CT 스캔 이미지를 분석하여 질병을 진단하는 데 사용됩니다.
감시 시스템: 보안 카메라를 통해 비정상적인 활동을 감지하고 경보를 울립니다.
🍀 컴퓨터 비전(Computer Vision)의 관련 파이썬 라이브러리
OpenCV (Open Source Computer Vision Library): 이미지 처리 및 컴퓨터 비전을 위한 강력하고 오픈 소스인 라이브러리입니다.
Mediapipe: Google에서 개발한 오픈 소스 프레임 워크입니다. 비디오, 오디오, 시계열 데이터 등 미디어 처리 파이프라인 구축하는데 활용됩니다.
TensorFlow, PyTorch: 딥러닝 프레임워크로서 컴퓨터 비전 문제를 해결하는 데 널리 사용됩니다.
scikit-image: 파이썬 기반의 이미지 처리 라이브러리입니다.
MATLAB Computer Vision Toolbox: 알고리즘 개발과 프로토타이핑을 위한
🍀 MS의 컴퓨터 비젼 모델 정리 설명(출처: MS learn)
이미지 분류 (Image classification )
이미지 분류 (Image classification )
이미지 분류에는 콘텐츠에 따라 이미지를 분류하기 위한 기계 학습 모델을 훈련하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어 교통 모니터링 솔루션에서는 이미지 분류 모델을 사용하여 택시, 버스, 자전거 등 포함된 차량 유형을 기준으로 이미지를 분류할 수 있습니다.
객체 인식(Object Detection)
객체 인식(Object Detection)
객체 감지 기계 학습 모델은 이미지 내의 개별 객체를 분류하고 경계 상자를 사용하여 해당 위치를 식별하도록 훈련되었습니다. 예를 들어 교통 모니터링 솔루션은 객체 감지를 사용하여 다양한 등급의 차량 위치를 식별할 수 있습니다.
의미론적 분할 (Semantic segmentation )
의미론적 분할 (Semantic segmentation )
이미지의 각 픽셀을 특정 클래스에 할당하여 개체와 배경을 구분하고 경계를 정확히 정의합니다. 예를 들어, 도시 장면 이미지에서 건물, 도로, 사람, 차량 등을 각각의 클래스로 구분합니다. 이 기술은 픽셀 수준의 분류와 개체의 정확한 경계 식별을 통해 자율 주행, 의료 영상 분석, 위성 이미지 분석 등 다양한 분야에서 활용됩니다.
이미지 분석(Image Analysis)
이미지 분석(Image Analysis)
기계 학습 모델과 고급 이미지 분석 기술을 결합하여 이미지를 분류하는 데 도움이 되는 "태그" 또는 이미지에 표시된 장면을 요약하는 설명 캡션을 포함하여 이미지에서 정보를 추출하는 솔루션을 만들 수 있습니다.
얼굴 감지, 분석 및 인식 (Face detection, analysis, recognition )
얼굴 감지, 분석 및 인식 (Face detection, analysis, recognition )
얼굴 감지는 이미지에서 사람의 얼굴을 찾는 특수한 형태의 객체 감지입니다. 이는 분류 및 얼굴 기하학 분석 기술과 결합되어 얼굴 특징을 기반으로 개인을 인식할 수 있습니다.
광학 문자 인식(Optical character recognition (OCR) )
광학 문자 인식(Optical character recognition (OCR) )
광학 문자 인식은 이미지에서 텍스트를 감지하고 읽는 데 사용되는 기술입니다. OCR을 사용하여 사진 속 텍스트(예: 도로 표지판, 상점 정면)를 읽거나 편지, 송장, 양식 등 스캔한 문서에서 정보를 추출할 수 있습니다.
🍀 Onaclick AI 컴퓨터 비젼
대한민국 대표 인공지능 교육 사이트인 원클릭 AI에서는 컴퓨터 비젼을 활용한 피지컬 실습을 할 수 있도록 무료 웹페이지를 설계해 놓았습니다.
아래 링크를 연결하여 설명을 읽어봅시다. 쉽게 '컴퓨터 비젼' 교육을 할 수 있습니다.
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