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컴퓨터 비전은 디지털 이미지를 해석하고 이해하도록 컴퓨터를 가르치는 인공 지능 분야입니다. 인간의 시각과 마찬가지로 컴퓨터 시각은 획득, 표현, 분석 및 이해를 포함한 디지털 이미지 처리의 모든 측면과 관련이 있습니다.
컴퓨터 비전은 로봇 공학, 자동차, 보안 및 제조와 같은 분야의 많은 응용 분야에서 빠르게 성장하는 분야입니다. 이 게시물에서는 컴퓨터 비전 분야와 핵심 개념에 대한 높은 수준의 개요를 살펴보겠습니다.
컴퓨터 비전의 핵심은 컴퓨터가 인간과 같은 방식으로 디지털 이미지를 이해하도록 가르치는 것입니다. 여기에는 사물, 사람, 풍경과 같은 이미지의 내용과 이미지가 촬영된 맥락에 대한 이해가 포함됩니다.
컴퓨터 비전은 기계 학습과 밀접한 관련이 있는 인공 지능 분야입니다. 일반적으로 컴퓨터 비전은 디지털 이미지에서 유용한 정보를 자동으로 추출, 분석 및 이해하는 것과 관련이 있습니다.
컴퓨터 비전 분야는 초기 인공 지능 및 기계 학습에 뿌리를 두고 있습니다. 컴퓨터 비전의 초기 사례 중 하나는 사람의 얼굴 인식에 관한 David Marr의 작업입니다.
1970년대와 1980년대에 컴퓨터 비전 분야는 별개의 연구 분야로 구체화되기 시작했습니다. 이는 부분적으로 디지털 이미지 획득을 가능하게 한 전하결합소자(CCD) 센서와 같은 새로운 기술의 개발에 의해 주도되었습니다.
1980년대에는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)와 같은 이미지 처리 및 분석을 위한 새로운 알고리즘이 개발되었습니다. 이러한 알고리즘을 통해 컴퓨터 비전의 기본 작업인 디지털 이미지의 로컬 기능을 감지하고 설명할 수 있습니다.
1990년대에 컴퓨터 비전 분야는 SVM(Support Vector Machine)과 같은 새로운 기계 학습 기술의 개발로 더욱 발전했습니다. 이러한 기술을 통해 컴퓨터 비전의 핵심 작업인 데이터에서 복잡한 모델을 학습할 수 있었습니다.
컴퓨터 비전에는 이미지 획득, 이미지 표현 및 이미지 분석의 세 가지 주요 개념이 있습니다.
이미지 획득은 아날로그 이미지를 디지털 이미지로 변환하는 디지털 이미지 획득 프로세스입니다. 이 프로세스는 일반적으로 CCD 센서 또는 CMOS 센서와 같은 이미지 센서에 의해 수행됩니다.
이미지 센서의 출력은 일반적으로 각 픽셀에서 빛의 강도를 나타내는 디지털 값의 2차원 배열입니다. 이 디지털 이미지는 추가 처리를 위해 컴퓨터에 저장할 수 있습니다.
이미지 표현은 컴퓨터에서 디지털 이미지를 표현하는 과정입니다. 이 프로세스에는 일반적으로 디지털 이미지를 JPEG 파일이나 PNG 파일과 같이 컴퓨터에 저장할 수 있는 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다.
이미지 표현에는 가장자리, 모서리 또는 블롭과 같은 디지털 이미지에서 특징을 추출하는 작업도 포함될 수 있습니다. 이러한 기능은 추가 처리를 위해 컴퓨터에 저장할 수 있는 일련의 포인트로 나타낼 수 있습니다.
이미지 분석은 디지털 이미지에서 정보를 추출하는 프로세스입니다. 이 프로세스에는 일반적으로 가장자리, 모서리 또는 얼룩과 같은 이미지에서 기능을 추출한 다음 이러한 기능에 대한 통계 분석을 수행하는 작업이 포함됩니다.
이미지 분석의 출력은 일반적으로 이미지의 내용을 특성화하는 데 사용할 수 있는 정량적 측정 세트입니다. 예를 들어 이미지 분석 결과를 사용하여 이미지에서 개체를 식별하거나 이미지에서 사람의 포즈를 결정할 수 있습니다.