군집화

[패턴인식] 영상분할(2): 민시프트, 대화식 물체 분할

Image Segmentation 목차 0. PREVIEW 1. 영상 분할의 원리 2. 전통적 방법 3. 민시프트 4. 대화식 물체 분할 5. 알고리즘 선택 은 이전 게시글을 참고해주세요 https://codingsmu.tistory.com/117 [패턴인식] 영상분할(1): 영상 분할의 원리, 전통적 방 codingsmu.tistory.com 3. 민시프트 모드 탐색 샘플이 주어진 경우, 어떤 점이 속한 모드(봉우리를 찾는 문제) y의 모드는? 3.1 군집화 파젠 창(Parzen Window)을 이용한 확률분포 추정 h는 커널의 폭(클수록 많은 샘플이 창 안으로 들어와 매끄러운 함수가 생성됨) 차원의 저주 발생 차원이 커질수록 기하급수적으로 메모리와 계산 시간 증가 명시적으로 확률분포를 추정하려는 시도..

[패턴인식] 영상분할(1): 영상 분할의 원리, 전통적 방법

Image Segmentation 목차 0. PREVIEW 1. 영상 분할의 원리 2. 전통적 방법 3. 민시프트 4. 대화식 물체 분할 5. 알고리즘 선택 0. PREVIEW 사람 뇌의 영상 분할 사람의 뇌는 다음과 같이 영상 분할 과정이 일어남 상자위에 쌓여있는 형형색색의 파프리카라고 해석하는 과정 동시에 상자, 파프리카, 가격표와 같이 의미 있는 영역으로 분할 즉, 분할과 인식이 동시에 일어남 컴퓨터 비전 현재는 분할 후 인식하는 순차 처리 동시 수행을 추구하는 연구도 있으나 초보 단계 가장 어려운 문제 중 하나 1. 영상 분할의 원리 분할의 정의 생각해 볼 점 적절한 분할이란? 저분할과 과분할 사람 vs. 컴퓨터 사람은 선택적 주의집중과 능동비전 기능을 가지며, 분할 과정에서 고급 지식 사용; 물..