[시각 지능] 컴퓨터 비전 (Computer Vision)

컴퓨터 비전 (Computer Vision)

 

 

컴퓨터 비전이라는 말에 이미 시각 (vision)이라는 단어가 포함되어 있어서 유추할 수 있듯이, 사람의 시각과 관련한 시스템 구조를 모방하여 컴퓨터도 물체나 상황을 식별하고 해석할 수 있도록 하는 연구 분야이다. 컴퓨터 비전에서 다루는 데이터에는 이미지와 이미지 속 텍스트를 인지하는 영역뿐만 아니라 비디오와 3D 영상도 포함된다. 여기서 Numpy로 변환된 이미지의 shape는 (width, height, channel)로 구성된다. 그리고 비디오 영상은 엄밀히 말하면 이미지 (프레임)들의 합이다.

스마트폰의 시대가 오면서 이미지뿐만 아니라 영상 데이터가 폭발적으로 증가하였고 이는 컴퓨터 비전의 필요성을 증대시켰다. Research and Market이 발표한 자료에 의하면, 2021년 컴퓨터 비전에서의 AI 시장 규모는 159억 달러로 추정하며 2026년까지 이 시장은 513억 달러에 이를 것으로 예상했다. 이를 환산하면 연평균 약 26.3%의 복합성장률 (CAGR)로 컴퓨터 비전 시장이 확대된다는 것을 의미한다.

 

컴퓨터 비전 기술과 활용

 

딥러닝과 뉴럴 네트워크의 발전은 컴퓨터 비전 분야의 발전 속도를 가속화 시키는 계기가 되었고 제한된 영역에서만 활용되던 컴퓨터 비전은 딥러닝의 심층 신경망의 비약적인 발전에 힘입어 그 활용영역을 점차 확장해나가고 있다. 비전 분야에 있어서 대표적인 기술은 아래와 같다.

 

객체 분류 (Object Classification) : 이미지 속 객체를 인지하여 그 클래스를 분류해내는 기술로 컴퓨터 비전영역에서 가장 기초적인 응용 분야 객체 탐지 및 위치 식별 (Object Detection & Localization) : 이미지 또는 비디오 영상에서 객체를 식별해내는 기술 객체 분할 (Object Segmentation) : 이미지 및 비디오 영상 프레임 내에서 객체를 따로 분할하여 의미 있는 부분만 분석할 수 있게 하는 기술 이미지 캡셔닝 (Image captioning) : 이미지의 상황을 텍스트로 설명할 수 있는 기술 객체 추적 (Object Tracking) : 비디오 영상 내의 객체의 위치 변화를 추적하는 기술로 흔히 포인트 추적 (point tracking), 커널 추적(kernel tracking), 실루엣 추적 (silhouette tracking) 등의 방법을 사용 행동 분류 (Action Classification) : 비디오 영상 내의 객체의 행동(action)을 인식하여 분류하는 기술

 

https://www.superb-ai.com/ko-blog/everything-about-computer-vision-data

컴퓨터 비전 데이터에 대한 모든 것