Computer Vision
컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지나 영상을 통해 사람처럼 사물을 인식하고 이해할 수 있도록 만드는 기술입니다.
(컴퓨터 비전을 통해 물체의 색상을 인지하는 모습)
예시:
- 자율주행차의 카메라를 통한 보행자 감지
- 카메라를 통한 얼굴 인식으로 스마트폰 잠금 해제
- 카메라를 통한 객체 인식
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이미지 획득(Image Acquisition): 카메라나 센서를 통해 데이터를 수집
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전처리(Preprocessing): 노이즈 제거, 해상도 조정, 색 보정
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특징 추출(Feature Extraction): 엣지, 윤곽선, 색상 등 추출
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해석 및 판단(Interpretation): 객체 인식, 분류, 추적 등
- 필터링: GaussianBlur, Sharpen, Canny Edge Detection
- 이미지 변환: 이미지 회전, Resizing, 이진화
- YOLO (You Only Look Once)
- SSD, Faster R-CNN
- 얼굴 감지, 특징 추출, 식별 과정으로 진행
- 사용 라이브러리: OpenCV, Dlib, FaceNet
- CNN(합성곱 신경망)을 기반으로 객체 분류 및 탐지
- Transfer Learning으로 효율적인 학습 가능
- 예시 모델:
ResNet,VGG16,YOLOv8
| 라이브러리 | 설명 |
|---|---|
| OpenCV | 이미지 처리, 영상 처리의 대표 라이브러리 |
| YOLO | 객체 탐지에 최적화된 딥러닝 프레임워크 |
| TensorFlow / PyTorch | 딥러닝 모델 구축용 프레임워크 |
| 분야 | 적용 예시 |
|---|---|
| 자율주행 | 차선 인식, 보행자 감지, 도로 표지판 인식 |
| 공장 자동화 | 불량품 검사, 로봇팔 제어 |
| 보안 | CCTV 얼굴 탐지, 사람 추적 |
| 의료 | X-ray 분석, 종양 검출 |
- AI, 로봇, 헬스케어, 자율주행 등 모든 스마트 산업의 핵심 기술
- 딥러닝 발전에 따라 정확도와 속도 크게 향상
- 3D 비전, AR/VR, 멀티센서 융합 등으로 확장 중