컴퓨터 비전

컴퓨터 비전(Computer Vision)은 기계의 시각에 해당하는 부분을 연구하는 컴퓨터 과학의 최신 연구 분야 중 하나이다. 공학적인 관점에서, 컴퓨터 비전은 인간의 시각이 할 수 있는 몇 가지 일을 수행하는 자율적인 시스템을 만드는 것을 목표로 한다. 그리고 과학적 관점에서 이미지에서 정보를 추출하는 인공 시스템 관련 이론에 관여한다.

개요

컴퓨터 비전(Computer vision)은 컴퓨터가 디지털 이미지나 비디오로부터 높은 수준의 이해를 얻을 수 있는 방법을 다루는 학제간 과학 분야다. 공학적인 관점에서 인간의 시각 시스템이 할 수 있는 일을 이해하고 자동화하는 것을 추구한다. 컴퓨터 비전 과제에는 디지털 이미지를 획득, 처리, 분석 및 이해, 결정 형태와 같은 수치적 또는 상징적 정보를 생산하기 위해 실제 세계에서 고차원 데이터를 추출하는 방법이 포함된다. 이러한 맥락에서 이해한다는 것은 시각적 영상(망막의 입력)을 사고 과정을 이치에 맞는 세계 서술로 변환하여 적절한 작용을 이끌어 낼 수 있다는 것을 의미한다. 이러한 이미지 이해는 기하학, 물리학, 통계학, 학습 이론의 도움을 받아 구성된 모델을 사용하여 이미지 데이터로부터 상징적인 정보를 분리하는 것으로 볼 수 있다. 컴퓨터 시력의 과학적인 훈련은 이미지로부터 정보를 추출하는 인공 시스템 이면에 있는 이론과 관련이 있다. 영상 데이터는 비디오 시퀀스, 다중 카메라의 보기, 3D 스캐너 또는 의료 스캔 장치의 다차원 데이터 등 다양한 형태를 취할 수 있다. 컴퓨터 비전의 기술적 규율은 그것의 이론과 모델을 컴퓨터 비전 시스템 구축에 적용하려고 한다. 컴퓨터 비전의 하위 영역에는 장면 재구성, 사건 감지, 비디오 추적, 객체 인식, 3D 포즈 추정, 학습, 색인화, 동작 추정, 시각 서보화, 3D 장면 모델링, 영상 복원 등이 있다.

역사

1960년대 후반, 인공지능을 개척하던 대학에서 컴퓨터 비전이 시작되었다. 이는 지능적인 행동을 가진 로봇을 기증하는 디딤돌로서 인간의 시각 시스템을 모방하기 위해서였다. 1966년에는 여름 프로젝트를 통해 컴퓨터에 카메라를 부착하고 '보이는 것을 묘사'하도록 함으로써 이것이 달성될 수 있다고 믿었다. 당시 컴퓨터 비전을 디지털 이미지 처리의 보편적인 분야와 구별한 것은 완전한 장면 이해를 달성하기 위한 목적으로, 이미지로부터 3차원 구조를 추출해내고자 하는 목표였다. 1970년대의 연구는 이미지에서 가장자리 추출, 선 표시, 비다면 및 다면 모델링, 작은 구조물의 상호연결로 물체 표현, 광학 흐름 및 움직임 추정을 포함하여 오늘날 존재하는 많은 컴퓨터 비전 알고리즘의 초기 기초를 형성했다.

그 후 10년 동안 컴퓨터 시력의 보다 엄격한 수학적 분석과 양적 측면에 기초한 연구가 진행되었다. 여기에는 스케일 스페이스의 개념, 음영, 질감, 초점 등 다양한 단서로부터의 형상의 추론, 스네이크로 알려진 등고선 모델이 포함된다. 연구자들은 또한 이러한 수학적 개념들 중 많은 것들이 정규화 및 마르코프(Markov) 무작위 분야와 동일한 최적화 프레임워크 내에서 처리될 수 있다는 것을 깨달았다. 1990년대에 이르러 이전의 연구 주제들 중 일부는 다른 주제들보다 더 활발해졌다. 3D 재구성에 대한 투영적 연구는 카메라 보정에 대한 더 나은 이해를 이끌어냈다. 또한 카메라 교정을 위한 최적화 방법의 출현과 함께, 이미 포토그램 측정의 분야에서 번들 조정 이론에 많은 아이디어가 탐구되고 있음을 실감하게 되었다. 이는 여러 영상에서 씬(scene)을 희박하게 3D 재구성하는 방법으로 이어졌다. 뿐만 아니라 촘촘한 스테레오 통신 문제와 더 나아가서는 멀티 뷰 스테레오 기법에 대한 진전이 이루어졌다. 동시에, 이미지 분할을 해결하기 위해 그래프 자르기 변형이 사용되었다. 또한 이 10년은 이미지에서 얼굴을 인식하기 위해 실제로 통계 학습 기법이 사용된 최초의 시기에 해당된다. 1990년대 말, 컴퓨터 그래픽과 컴퓨터 비전 사이의 상호작용이 증가하면서 중요한 변화가 일어났다. 여기에는 이미지 기반 렌더링, 이미지 모핑, 뷰 보간, 파노라마 이미지 스티칭 및 초기 광장 렌더링이 포함되었다.

최근 연구를 통해 기계 학습 기법 및 복잡한 최적화 프레임워크와 함께 사용되는 특징 기반 방법의 부활을 목격했다. 딥러닝 기법의 발전은 컴퓨터 비전 분야에 더 많은 생명을 불어넣었다. 분류, 세분화, 광학 흐름에 이르는 작업에 대한 몇 가지 벤치마크 컴퓨터 비전 데이터 세트의 딥러닝 알고리즘의 정확도가 이전보다 대폭 상승하게 되었다.

참고자료

• Computer vision Wikipedia - https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision

같이 보기

• 인공지능
• 인지과학

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