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안녕하세요! 이번 시간에는 Optical Flow에 대해서 알아보록 하겠습니다. 동영상을 처리할 때 대부분 사용되는 Optical Flow는 Computer Vision 분야에서 활발히 연구되었습니다. 전체적인 내용을 다룬 후, 다음 내용에서는 딥러닝을 이용하여 Optical Flow를 구하는 과정까지 설명해보도록 하겠습니다. 1.목적 영상 Task를 다룰 때, 각 픽셀의 움직인 방향과 정도를 가시적으로 표현하기 위해 알고리즘이나 학습을 통해 Optical Flow Map(가시맵)을 구함이 그 목적이다. 2. 개념 Optical Flow란? 연속한 두 Frame 사이에서 각 Pixel의 Motion을 나타내는 Vector Map (Pixel Displacement)이다. (이전 프레임의 특정 픽셀에서 다..

안녕하세요! 오늘은 딥러닝의 붐이 일어나기 이전, 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요했던 개념인 SIFT (Scale Invariant Feature Transform)에 대해서 설명하겠습니다! 이 논문은 1999년에 나온 논문이지만, Image의 Feature을 extract하는데 정말 중요했다고 합니다. 컴퓨터 비전 분야의 Feature matching을 공부하면서 SIFT라는 논문이 얼만큼 중요했는지 알아보고 싶어서 정리하게 되었습니다! 이 설명은 고려대학교 김승룡 교수님의 강의와 bskyvision님의 블로그를 참고하여 정리하였습니다! 1. 목적 서로 다른 이미지 (같은 객체이지만 다른 각도에서 촬영한 두 사진, 한 사진을 바탕으로 회전을 한 사진 등)에서 같은 부분(유사한 Feature)을 갖는 P..

안녕하세요! 이번에는 Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints를 소개해드리기에 앞서 Scale Space의 정의를 짚고 넘어가는 시간을 갖도록 하겠습니다. bskyvision 블로그의 자료와 내용을 토대로 설명을 적어보았습니다. 1. 정의 Scale(스케일)이란 사람의 시각과 관련된 중요한 개념이라고 할 수 있다. 사람이 눈으로 특정 장면을 볼 때, 얼마나 멀리 떨어져서 물체를 보느냐에 따라서 우리가 볼 수 있는 내용은 다를 것이다. 가까이서 물체를 바라본다면, 상세하고 자세하게 물체를 볼 수 있고, 멀리서 물체를 본다면, 대략적인 구조와 틀을 볼 수 있다. 일반적으로, '작은 스케일로 본다.', '큰 스케일로 본다'라고 했을 때, 가까이서 ..