컴퓨터 비전의 기초 (2024)

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 머신러닝

대상자

• *컴퓨터 비전 입문자 및 중급자 (학부/대학원생, 실무자) | 난이도: 중간** (기초 수학/신호 처리 지식 필요)

핵심 요약

• 딥러닝 혁명 이후에도 고전적 아이디어 (예: Hough transform, Canny edge)와 현대적 접근법의 융합이 핵심
• 15개 파트로 구성된 이론 중심 구조 (최신 응용보다 필수 이론 강조)
• 신경망 기반 접근 (예: Convolutional Neural Networks, Transformer)과 생성 모델 (예: Vector Embedding)의 현대적 컴퓨터 비전 기술 강조

섹션별 세부 요약

1. 서론 및 수학적 기초

• 컴퓨터 비전의 사회적 맥락과 수학적 기초 (선형 대수, 확률론) 설명
• 딥러닝 혁명(2012년) 이후 전통적 방법과 신경망 기반 접근의 공존 강조
• 역사적 연속성 (과거 기법이 현대 기술의 기반이 됨)

2. 이미지 처리 및 신경망

• 가우시안 커널, 라플라시안 필터 등 유용한 선형 필터와 멀티스케일 표현 기법 설명
• Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN), Transformer 등 컴퓨터 비전용 신경망 구조 설명
• 3D 구조 재구성을 위한 기하학적 도구 (예: Structure from Motion) 강조

3. 통계적 모델 및 현대적 접근

• 이미지의 통계적 모델 (예: 그래프 모델)과 생성 모델 (예: Vector Embedding)의 현대적 컴퓨터 비전 기술 설명
• 학습 기반 비전 시스템 구축 시 도전 과제 (예: 데이터 불균형, 계산 자원 제약) 분석

4. 실무 및 교육 자원

• Szeliski의 "Computer Vision 2nd Ed" (2022)와 Hartley & Zisserman의 "Multiple View Geometry" 등 추천 교재 언급
• MIT Press에서의 도서 구매 및 온라인 강의 슬라이드 제공
• BibTeX 인용 형식 지원 및 학회 논문 참고 권장

결론

• 고전적 기법 (예: Canny edge, SIFT)과 딥러닝 기반 기술의 공존을 강조하며, 기초 개념의 깊은 이해가 실무에서 필수적임
• 자원 제한 환경에서는 클래식 컴퓨터 비전 기법이 필수적이며, 최신 기술은 기초 위의 발전임
• 교육 자료는 무료로 공개되어 있어, 개인 학습 시 활용 권장