컴퓨터 비전 최신 기술 썸네일형 리스트형 Open‑Set Segmentation: ‘미지’ 객체 처리법 Open‑Set Segmentation이란 무엇인가?컴퓨터 비전 분야에서 **Segmentation(분할)**은 이미지나 비디오의 각 픽셀을 특정 클래스에 할당하는 과정을 의미합니다. 전통적인 세분화 기법은 사전에 정의된 클래스 집합(closed-set) 내에서만 동작하며, 데이터셋에 포함되지 않은 객체나 환경을 만나면 오류를 일으킵니다. 그러나 실제 환경에서는 미지의 객체(unknown objects)가 빈번하게 등장합니다. 이를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 Open‑Set Segmentation입니다.Open‑Set Segmentation은 모델이 훈련 데이터셋에 없는 새로운 클래스나 객체를 식별하고, 이를 **“알 수 없음(unknown)”**으로 처리하는 기술입니다. 이는 자율주행, 의료 영.. 더보기 Active Vision 시스템: 능동적 이미지 인식 알고리즘 최신 기법 능동적 비전 시스템이란 무엇인가?Active Vision(능동적 비전)은 고정된 시점에서 수동적으로 이미지를 받아들이는 전통적인 컴퓨터 비전 방식과 달리, 시각 정보의 획득 자체를 능동적으로 제어하는 접근 방식입니다. 즉, 시스템이 필요에 따라 시야를 이동하거나, 특정 물체에 초점을 맞추거나, 센서의 위치를 조정함으로써 더 나은 인식 결과를 유도하는 구조입니다.이러한 시스템은 사람의 시각 인지 방식을 모방합니다. 우리는 어떤 대상을 이해하려 할 때 눈을 움직여 다양한 각도에서 관찰하고, 중요 요소에 집중하며, 배경을 자동으로 무시합니다. Active Vision은 이러한 인간의 시각적 주의(attention)와 움직임을 AI 시스템에 통합하려는 시도라고 할 수 있습니다.전통적 컴퓨터 비전과의 차이점기존 .. 더보기 Edge & Contour Detection을 넘어선 실시간 경계 인식 기술 서론: 경계 인식 기술의 진화컴퓨터 비전의 핵심 과제 중 하나는 이미지나 영상에서 객체의 형태를 식별하고 경계를 인식하는 것입니다. 이 역할을 오랫동안 수행해 온 기술이 바로 Edge Detection(에지 검출)과 Contour Detection(윤곽선 검출)입니다. 하지만 최근에는 이 전통적인 방식에서 진화한 실시간 경계 인식 기술이 등장하며 정밀도와 속도 면에서 새로운 혁신을 불러오고 있습니다.Edge & Contour Detection은 이미지 내 픽셀의 밝기 변화 또는 형태의 연속성을 기반으로 경계를 파악합니다. 대표적인 알고리즘으로는 Sobel, Canny, Laplacian, Harris Corner, 그리고 OpenCV 기반의 윤곽선 추적 함수 등이 사용되어 왔습니다. 하지만 정적인 환경이.. 더보기 이전 1 다음
