논문 정보
저자:
- Shreya M. Shelke , Indrayani S. Pathak , Aniket P. Sangai, Dipali V. Lunge, Kalyani A. Shahale, Harsha R. Vyawahare
소속:
- Sipna College of Engineering & Technology, Amravati, Maharashtra, India
논문 업데이트 내역
- 출판 : 2023년 03월 International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology(IJARSCT)
논문 & Github 링크
Abstract
CV 기술의 최신 동향과 이론적 개념을 포괄적으로 다루고 있다.
CV의 연구 범위는 raw data 획득부터 디지털 이미지 처리, 패턴 인식, 머신 러닝, AI를 결합한 복합적 기술까지 확장되었다.
주요 연구 초점은 이미지 인식에 맞춰져 있으며, 다양한 분야에서 응용되고 있다.
CV는 사진과 비디오 평가를 통해 필요한 정보를 획득하고, 정보, 사건, 패턴을 이해하는 데 활용된다.
연구 방법으로는 multi-region applciation 메커님즈과 데이터가 풍부한 영역 분석이 사용되었다.
이 논문은 CV와 이미지 처리 분야의 최신 기술 동향을 제공하고, 관련 연구의 발전 방향을 제시하고 있다.
1. Introduction
CV의 다양한 측면과 발전 과정
Computer Vison은 단순한 데이터 획득부터 디지털 이미지 처리, 패턴 인식, 머신 러닝, 컴퓨터 그래픽를 포함하는 복잡한 개념까지 광범위한 영역을 다룬다. 이 분야는 연구자들이 사진과 비디오에서 중요 정보를 추출하고, 이벤트 정보를 이해하며, 모델을 생성하는 데 도움을 준다.
CV는 크게 이미지 처리, 객체 인식, 머신 러닝의 세 카테고리로 나뉜다.
CV의 주요 작업은 디지털 이미지에서 이벤트나 설명에 관한 정보를 추출하는 것이며, 문제 해결 접근 방식은 응용 분야ㅑ와 처리되는 데이터의 특성에 다라 달라진다.
CV와 이미지 처리의 차이점은 CV는 주로 이미지에서 패턴을 생성하고 데이터를 추출하는 데 초점을 맞추는 반면, 이미지 처리는 이미지의 선명도나 대비 등을 조정하는 데 중점을 둔다.
또한, CV 시스템이 인간의 눈을 완벽하게 복제할 수 없는 한계점도 지적하고 있다.
이는 매개변수의 민감성, 알고리즘의 강도, 결과의 정확성 등 여러 기술적 과제와 관련이 있으며, 이로 인해 CV 시스템의 성능 평가가 복잡해진다.
2. COMPUTER VISION FUNDAMENTALS
CV의 기본 원리는 이미지와 미디오의 획득, 처리, 분석을 포함한다.
이 과정은 크게 세 단계로 나눌 수 있다.
- 이미지 캡쳐 : CV의 첫 단계로, 카메라, 센서, 또는 기타 장치를 사용하여 이미지를 획득한다.
- 이미지 처리 : 획득한 이미지의 품질을 개선하고, 노이즈를 줄이며, 추가 분석을 위한 특징을 추출한다. 이 특징들은 이미지의 색상, 질감, 형태 또는 기타 특성을 기반으로 한다.
- 이미지 분석 : 다양한 기술을 사용하여 이미지에서 정보를 추출하는 단계, 주요 기술로는 객체 탐지, 분할, 인식 등이 있다.
2.1 Object Detection
객체 탐지는 이미지나 비디오에서 객체를 감지하는 기술이다.
객체의 다양한 형태, 크기, 색상, 방향 때문에 복잡한 작업이다.
이 문제를 해결하기 위해 feature-based 방법과 deep learning 기술 등 여러 기법이 개발되었다.
Feature-based 방법
- SIFT (Scale Invariant Feature Transform) : 이미지에서 키포인트와 설명자를 추출하여 알려진 객체 데이터베이스와 매칭한다.
- SURF (Speeded Up Robust Features) : SIFT와 유사하지만 더 빠르고 스케일 및 방향 변화에 강하다.
Deep Learning 기반 방법
- CNN(Convolutional Neural Network) : 객체 인식 작업에 특히 적합한 신경망 유형
- 구성 : 특징을 추출하는 convolutional layer, 특징 맵의 크기 축소 및 주요 특징 보존 pooling layer, 예측 또는 분류를 수행하는 fully connected layer로 구성된다.
- ILSVRC (ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge) : 자연 이미지에서 객체를 인식하는 deep learning 방법을 사용하는 유명한 경연대회
2.2 Loss Function and Update Rule
객체 분할은 이미지를 객체에 해당하는 영역으로 분할하는 과정이다.
객체의 복잡한 형태와 겹침 때문에 어려운 작업이다.
이를 해결하기 위해 영역 기반(region-based)과 경계 기반(perimeter-based) 방법 등 다양한 기법이 개발되었다.
CV의 작동 원리
- 알고리즘과 광학 센서를 사용하여 인간의 시각화를 모방
- 객체에서 관련 정보를 추출
CV의 발전
- 인공지능 분야로 발전
- 인간의 시각화를 시뮬레이션
- 전통적인 시간 소모적이고 광범위한 실험실 연구가 필요한 방법과 차별화
이미지 분석 단계
- Image Segmentation : 객체 이미지 식별
- Image Preprocessing : 이미지 품질 개선을 통한 세부 사항 향상
2.3 Pattern Recognition
패턴 인식은 CV의 하위 분야로, 이미지 품질 개선과 해석을 통해 객체를 인식하는 과정에 중점을 둔다.
CV의 일반적인 처리 단계
- Image acquisition(이미지 획득) : 카메라나 센서로 이미지를 캡처하는 과정
- Preprocessing(전처리) : 노이즈 제거, 대비 향상 등 이미지 품질 개선
- Feature extraction(특징 추출) : 이미지에서 중요한 특징이나 패턴을 식별
- Recognition/Segmentation(인식/분할) : 객체 인식 및 이미지를 의미 있는 부분으로 나누는 과정
- High-level processing(고수준 처리) : 추출된 정보를 바탕으로 복잡한 분석 수행
- Decision making(의사 결정) : 분석 결과를 바탕으로 최종 판단 또는 분류
CV의 주요 접근 방식
- 3D morphological analysis (3D 형태학적 분석) : 객체의 3차원 구조와 형태를 분석하는 방법
- Pixel optimization (픽셀 최적화) : 개별 픽셀 수준에서 이미지 품질과 정보를 개선하는 기법
주요 기술
- Fuzzy logic (퍼지 로직) : 불확실성을 다루는 다치노니 시스템
- Artificial neural networks (인공 신경망) : 인간 뇌의 신경망을 모방한 기계학습 모델
- Genetic algorithms (유전 알고리즘) : 자연 선택과 유전의 원리를 적용한 최적화 기법
노이즈 감소 전략
- Gaussian-based linear filtering (가우시안 기반 선형 필터링) : 가우시안 분포를 이용한 이미지 노이즈 제거 비법
딥러닝이 CV 분야에 도입되며 생긴 변화점(전통적인 CV기법과의 차이점)
- End-to-end learning (종단간 학습, 원시 데이터부터 최종 결과까지 모든 과정을 신경망이 학습)
- Feature enginerring not required (특징 공학 불필요, 수동으로 특징을 설계하지 않고 신경망이 자동으로 학습)
- Massive training data and computing power (대규모 학습 데이터와 컴퓨팅 파워, 방대한양의 데이터와 강력한 컴퓨팅 자원 필요)
3. USES OF COMPUTER VISION
- Object recognition (객체 인식) : 이미지와 비디오에서 물체를 식별하고 분류하는 기술
- Facial Recognition (얼굴 인식) : 얼굴 특징을 기반으로 개인을 식별하고 인증하는 기술
- Medical Imaging (의료 영상) : 의료 분야에서 질병 진단과 수술 계획에 활용되는 기술
- Self-driving cars (자율주행 자동차) : 실시간으로 주변 환경을 인식하고 장애물을 회피하는 기술
- Augmented and Virtual Reality (증강 및 가상 현실) : 사용자의 움직임과 상호작용을 감지하고 반응하는 기술
- Robotics (로봇공학) : 로봇이 환경을 탐색하고 물체를 조작하며 인간과 상호작용하는데 필요한 기술
- Agriculture(농업) : 작물 성장과 토양 품질을 분석하고 모니터링하는 기술
- Sports Analytics(스포츠 분석) : 경기 영상을 분석하여 성능, 전술, 전략에 대한 인사이트를 제공하는 기술
- Artificial Intelligence(인공지능) : 시각 데이터 해석, 장면 이해, 시각적 질문 답변, 이미지 기반 의사결정)
4. THE FUTURE SCOPE OF COMPUTER VISION
인공지능의 발전
- CV가 인간 지능을 뛰어넘는 수준에 도달
비즈니스 프로세스 적용
- Marketing (마케팅), advertising (광고), customer service (고객 서비스) 등에 광범위하게 활용
- Advanced business intelligence 실현에 필수적
기술적 발전
- Massive data inputs (대규모 데이터 입력) : 프레임당 더 많은 객체 감지, 정확도 및 정밀도 향상
- Visual Question Ansering (VQA, 시각적 질문 답변) : 이미지 인식과 자연어 처리 기술 결합
- Binary classification (이진 분류) : 이미지 내 객체 위치에 대한 쿼리 응답
- Tally (집계) : 특정 주제나 객체의 수 계산
- Open problem (개방형 문제) : 객체의 공간적, 맥락적 정보 추론
E-commerce 적용
- Automatic product classification (자동 제품 분류)
- 새 제품 속성 자동 추출 및 라벨링 자동화
금융 분야 적용
- Know-Your-Customer (KYC) 프로세스 구현
- Customer sentiment (고객 감정) 식별 및 개인화된 서비스 제공
미래 발전 방향
- Deep Learning(딥러닝) : 대량의 데이터 학습을 통한 문제 해결
- 3D Vision (3D 비전) : AR, VR, 로봇, 자율주행차 등에 응용
- Real-Time Processing (실시간 처리) : CV 시스템으미 즉각적인 데이터 처리 및 응답 능력 향상
- Edge Computing (엣지 컴퓨팅) : IoT 기기에서의 저전력 비전 애플리케이션 실행
- Ethics and Privacy (윤리와 개인정보 보호) : 알고리즘 편향, 감시 등 문제 해결
- Multimodal Sensing (다중 모달 센싱) : 시각, 소리, 촉각 등 다양한 센싱 데이터 결합
응용 분야
- Robotics (로봇공학)
- Autonomous vehicles (자율주행 차량)
- Healthcare (의료)
5. CONCLUSION
CV의 주용 특징 및 발전 방향
관련 분야
- 이미지 처리
- 기계 학습
다학제적 특성
- 이미지 처리 분야와 밀접한 연관성
응용 분야
- Geographic remote sensing (지리적 원격 감지)
- Robotics (로봇 공학)
- Human-computer communication (인간-컴퓨터 통신)
- Healthcare (헬스케어)
- Satellite communications (위성 통신)
연구 방향
- 이미지 및 비디오 분석을 통한 정보 추출
- 특정 이벤트 예측에 활용
기술적 융합
- 이미지 처리와 기계 학습 기술의 결합
광범위한 적용
- 객체의 행동 및 특성 예측 또는 감지
이미지 처리 기법
- 객체의 색상 변경(흑백 변환)
- 스케일링을 통한 객체 크기 변경
- 투명도 조절 및 색상 조합
논문 정보
저자:
- Shreya M. Shelke , Indrayani S. Pathak , Aniket P. Sangai, Dipali V. Lunge, Kalyani A. Shahale, Harsha R. Vyawahare
소속:
- Sipna College of Engineering & Technology, Amravati, Maharashtra, India
논문 업데이트 내역
- 출판 : 2023년 03월 International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology(IJARSCT)
논문 & Github 링크
Abstract
CV 기술의 최신 동향과 이론적 개념을 포괄적으로 다루고 있다.
CV의 연구 범위는 raw data 획득부터 디지털 이미지 처리, 패턴 인식, 머신 러닝, AI를 결합한 복합적 기술까지 확장되었다.
주요 연구 초점은 이미지 인식에 맞춰져 있으며, 다양한 분야에서 응용되고 있다.
CV는 사진과 비디오 평가를 통해 필요한 정보를 획득하고, 정보, 사건, 패턴을 이해하는 데 활용된다.
연구 방법으로는 multi-region applciation 메커님즈과 데이터가 풍부한 영역 분석이 사용되었다.
이 논문은 CV와 이미지 처리 분야의 최신 기술 동향을 제공하고, 관련 연구의 발전 방향을 제시하고 있다.
1. Introduction
CV의 다양한 측면과 발전 과정
Computer Vison은 단순한 데이터 획득부터 디지털 이미지 처리, 패턴 인식, 머신 러닝, 컴퓨터 그래픽를 포함하는 복잡한 개념까지 광범위한 영역을 다룬다. 이 분야는 연구자들이 사진과 비디오에서 중요 정보를 추출하고, 이벤트 정보를 이해하며, 모델을 생성하는 데 도움을 준다.
CV는 크게 이미지 처리, 객체 인식, 머신 러닝의 세 카테고리로 나뉜다.
CV의 주요 작업은 디지털 이미지에서 이벤트나 설명에 관한 정보를 추출하는 것이며, 문제 해결 접근 방식은 응용 분야ㅑ와 처리되는 데이터의 특성에 다라 달라진다.
CV와 이미지 처리의 차이점은 CV는 주로 이미지에서 패턴을 생성하고 데이터를 추출하는 데 초점을 맞추는 반면, 이미지 처리는 이미지의 선명도나 대비 등을 조정하는 데 중점을 둔다.
또한, CV 시스템이 인간의 눈을 완벽하게 복제할 수 없는 한계점도 지적하고 있다.
이는 매개변수의 민감성, 알고리즘의 강도, 결과의 정확성 등 여러 기술적 과제와 관련이 있으며, 이로 인해 CV 시스템의 성능 평가가 복잡해진다.
2. COMPUTER VISION FUNDAMENTALS
CV의 기본 원리는 이미지와 미디오의 획득, 처리, 분석을 포함한다.
이 과정은 크게 세 단계로 나눌 수 있다.
- 이미지 캡쳐 : CV의 첫 단계로, 카메라, 센서, 또는 기타 장치를 사용하여 이미지를 획득한다.
- 이미지 처리 : 획득한 이미지의 품질을 개선하고, 노이즈를 줄이며, 추가 분석을 위한 특징을 추출한다. 이 특징들은 이미지의 색상, 질감, 형태 또는 기타 특성을 기반으로 한다.
- 이미지 분석 : 다양한 기술을 사용하여 이미지에서 정보를 추출하는 단계, 주요 기술로는 객체 탐지, 분할, 인식 등이 있다.
2.1 Object Detection
객체 탐지는 이미지나 비디오에서 객체를 감지하는 기술이다.
객체의 다양한 형태, 크기, 색상, 방향 때문에 복잡한 작업이다.
이 문제를 해결하기 위해 feature-based 방법과 deep learning 기술 등 여러 기법이 개발되었다.
Feature-based 방법
- SIFT (Scale Invariant Feature Transform) : 이미지에서 키포인트와 설명자를 추출하여 알려진 객체 데이터베이스와 매칭한다.
- SURF (Speeded Up Robust Features) : SIFT와 유사하지만 더 빠르고 스케일 및 방향 변화에 강하다.
Deep Learning 기반 방법
- CNN(Convolutional Neural Network) : 객체 인식 작업에 특히 적합한 신경망 유형
- 구성 : 특징을 추출하는 convolutional layer, 특징 맵의 크기 축소 및 주요 특징 보존 pooling layer, 예측 또는 분류를 수행하는 fully connected layer로 구성된다.
- ILSVRC (ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge) : 자연 이미지에서 객체를 인식하는 deep learning 방법을 사용하는 유명한 경연대회
2.2 Loss Function and Update Rule
객체 분할은 이미지를 객체에 해당하는 영역으로 분할하는 과정이다.
객체의 복잡한 형태와 겹침 때문에 어려운 작업이다.
이를 해결하기 위해 영역 기반(region-based)과 경계 기반(perimeter-based) 방법 등 다양한 기법이 개발되었다.
CV의 작동 원리
- 알고리즘과 광학 센서를 사용하여 인간의 시각화를 모방
- 객체에서 관련 정보를 추출
CV의 발전
- 인공지능 분야로 발전
- 인간의 시각화를 시뮬레이션
- 전통적인 시간 소모적이고 광범위한 실험실 연구가 필요한 방법과 차별화
이미지 분석 단계
- Image Segmentation : 객체 이미지 식별
- Image Preprocessing : 이미지 품질 개선을 통한 세부 사항 향상
2.3 Pattern Recognition
패턴 인식은 CV의 하위 분야로, 이미지 품질 개선과 해석을 통해 객체를 인식하는 과정에 중점을 둔다.
CV의 일반적인 처리 단계
- Image acquisition(이미지 획득) : 카메라나 센서로 이미지를 캡처하는 과정
- Preprocessing(전처리) : 노이즈 제거, 대비 향상 등 이미지 품질 개선
- Feature extraction(특징 추출) : 이미지에서 중요한 특징이나 패턴을 식별
- Recognition/Segmentation(인식/분할) : 객체 인식 및 이미지를 의미 있는 부분으로 나누는 과정
- High-level processing(고수준 처리) : 추출된 정보를 바탕으로 복잡한 분석 수행
- Decision making(의사 결정) : 분석 결과를 바탕으로 최종 판단 또는 분류
CV의 주요 접근 방식
- 3D morphological analysis (3D 형태학적 분석) : 객체의 3차원 구조와 형태를 분석하는 방법
- Pixel optimization (픽셀 최적화) : 개별 픽셀 수준에서 이미지 품질과 정보를 개선하는 기법
주요 기술
- Fuzzy logic (퍼지 로직) : 불확실성을 다루는 다치노니 시스템
- Artificial neural networks (인공 신경망) : 인간 뇌의 신경망을 모방한 기계학습 모델
- Genetic algorithms (유전 알고리즘) : 자연 선택과 유전의 원리를 적용한 최적화 기법
노이즈 감소 전략
- Gaussian-based linear filtering (가우시안 기반 선형 필터링) : 가우시안 분포를 이용한 이미지 노이즈 제거 비법
딥러닝이 CV 분야에 도입되며 생긴 변화점(전통적인 CV기법과의 차이점)
- End-to-end learning (종단간 학습, 원시 데이터부터 최종 결과까지 모든 과정을 신경망이 학습)
- Feature enginerring not required (특징 공학 불필요, 수동으로 특징을 설계하지 않고 신경망이 자동으로 학습)
- Massive training data and computing power (대규모 학습 데이터와 컴퓨팅 파워, 방대한양의 데이터와 강력한 컴퓨팅 자원 필요)
3. USES OF COMPUTER VISION
- Object recognition (객체 인식) : 이미지와 비디오에서 물체를 식별하고 분류하는 기술
- Facial Recognition (얼굴 인식) : 얼굴 특징을 기반으로 개인을 식별하고 인증하는 기술
- Medical Imaging (의료 영상) : 의료 분야에서 질병 진단과 수술 계획에 활용되는 기술
- Self-driving cars (자율주행 자동차) : 실시간으로 주변 환경을 인식하고 장애물을 회피하는 기술
- Augmented and Virtual Reality (증강 및 가상 현실) : 사용자의 움직임과 상호작용을 감지하고 반응하는 기술
- Robotics (로봇공학) : 로봇이 환경을 탐색하고 물체를 조작하며 인간과 상호작용하는데 필요한 기술
- Agriculture(농업) : 작물 성장과 토양 품질을 분석하고 모니터링하는 기술
- Sports Analytics(스포츠 분석) : 경기 영상을 분석하여 성능, 전술, 전략에 대한 인사이트를 제공하는 기술
- Artificial Intelligence(인공지능) : 시각 데이터 해석, 장면 이해, 시각적 질문 답변, 이미지 기반 의사결정)
4. THE FUTURE SCOPE OF COMPUTER VISION
인공지능의 발전
- CV가 인간 지능을 뛰어넘는 수준에 도달
비즈니스 프로세스 적용
- Marketing (마케팅), advertising (광고), customer service (고객 서비스) 등에 광범위하게 활용
- Advanced business intelligence 실현에 필수적
기술적 발전
- Massive data inputs (대규모 데이터 입력) : 프레임당 더 많은 객체 감지, 정확도 및 정밀도 향상
- Visual Question Ansering (VQA, 시각적 질문 답변) : 이미지 인식과 자연어 처리 기술 결합
- Binary classification (이진 분류) : 이미지 내 객체 위치에 대한 쿼리 응답
- Tally (집계) : 특정 주제나 객체의 수 계산
- Open problem (개방형 문제) : 객체의 공간적, 맥락적 정보 추론
E-commerce 적용
- Automatic product classification (자동 제품 분류)
- 새 제품 속성 자동 추출 및 라벨링 자동화
금융 분야 적용
- Know-Your-Customer (KYC) 프로세스 구현
- Customer sentiment (고객 감정) 식별 및 개인화된 서비스 제공
미래 발전 방향
- Deep Learning(딥러닝) : 대량의 데이터 학습을 통한 문제 해결
- 3D Vision (3D 비전) : AR, VR, 로봇, 자율주행차 등에 응용
- Real-Time Processing (실시간 처리) : CV 시스템으미 즉각적인 데이터 처리 및 응답 능력 향상
- Edge Computing (엣지 컴퓨팅) : IoT 기기에서의 저전력 비전 애플리케이션 실행
- Ethics and Privacy (윤리와 개인정보 보호) : 알고리즘 편향, 감시 등 문제 해결
- Multimodal Sensing (다중 모달 센싱) : 시각, 소리, 촉각 등 다양한 센싱 데이터 결합
응용 분야
- Robotics (로봇공학)
- Autonomous vehicles (자율주행 차량)
- Healthcare (의료)
5. CONCLUSION
CV의 주용 특징 및 발전 방향
관련 분야
- 이미지 처리
- 기계 학습
다학제적 특성
- 이미지 처리 분야와 밀접한 연관성
응용 분야
- Geographic remote sensing (지리적 원격 감지)
- Robotics (로봇 공학)
- Human-computer communication (인간-컴퓨터 통신)
- Healthcare (헬스케어)
- Satellite communications (위성 통신)
연구 방향
- 이미지 및 비디오 분석을 통한 정보 추출
- 특정 이벤트 예측에 활용
기술적 융합
- 이미지 처리와 기계 학습 기술의 결합
광범위한 적용
- 객체의 행동 및 특성 예측 또는 감지
이미지 처리 기법
- 객체의 색상 변경(흑백 변환)
- 스케일링을 통한 객체 크기 변경
- 투명도 조절 및 색상 조합
