kind of edgeTree edge: dfs의 결과로 완성된 트리의 모든 간선들Back edge: from descendent to ancestor(checked)Forward edge: 트리에서 조상이 자식을 연결하는 tree edge가 아닌 간선들Cross ed
discover: vertex is first encounteredexplore: edge is first examinedO(V+E)탐색 시작 노드 정보를 큐에 삽입하고 \*방문처리 함큐에서 노드를 꺼내 방문하지 않은 인접 노드 정보를 모두 큐에 삽입하고 방문 처리2번
개념makes the choice that looks best at the momentam: Si,j에서 가장 첫 종료시간 가지는 활동Ai,j: maximum size subset in Si,jak: Ai,j의 첫 종료 활동DP VS 그리디 비교
개념데이터를 효율적으로 압축조건prefix code 존재x코드큐에 결과값 넣으며 가장 작은 두개의 값 추출0과 1 할당왼쪽 0, 오른쪽 1시간 복잡도
개념데이터베이스의 설계를 재구성하는 기술목적불필요한 데이터(data redundancy) 제거데이터 저장을 논리적으로 함규칙각 컬럼이 하나의 속성만을 가져야 함하나의 컬럼은 같은 종류나 같은 타입을 가져야 함각 컬럼이 유일한 이름을 가져야 함칼럼의 순서가 상관이 없어야
행렬 곲을 최소로 만드는 알고리즘pXq, qXr 행렬총 연산 횟수: pxqxrbrute forceP(n): n개의 행렬을 괄호로 묶는 서로 다른 방법의 수ex) P(4) = p(1)p(3) + p(2)p(2) + p(3)p(1)
도둑이 배낭에 넣을 수 있는 최대 보석 무게brute force모든 경우를 계산하여 가장 큰 경우time complexity: O(n)그리디해당 문제 해결 불가DP
ba는 reprojection error를 최소화시키도록 3차원 포인트의 위치 및 카메라의 위치를 최적화하는 과정reprojection error: 맵 상의 3차원 포인트들을 keyframe 이미지들에 projection 시킨 위치와 해당 영상 프레임에서 실제 관측된
정의문서를 자동으로 분류하는 방법 중 하나문서 내의 단어의 빈도와 분포를 보고 어떤 종류의 문서인지 판단Ex) 미드필더, 골기퍼, 심판 --> 축구과정등장하는 단어로부터 단어장을 생성해 출현 횟수 측정출현 빈도로 히스토그램 작성히스토그램으로부터 문서 속성 분류
Represent camera motiontranslation카메라가 3차원 공간에서 이동한 경우, 이동량을 translation3차원점 (x, y, x)에서 (x', y', z')으로 이동 --> translation은 vector = (x'-x, y'-y, z'-z
정의동시적 위치 추적 및 지도 작성 기술특징지도를 작성(임의의 공간에서 이동할 때)자신의 위치 파악종류 visual slam(카메라 센서)정의카메라 및 영상 센서로 획득한 영상을 사용함장점: 값이 쌈단점: 연산량 많음종류Monocular: 1개의 단안 카메라Stereo
특징점 추출특징점 추출정의영상에서 물체 추적 or 인식 --> 영상과 영상 매칭 위해 주요 특징점(key point) 뽑아서 매칭corner point: 물체 형태, 위치, 조명 등이 변해도 쉽게 찾아낼 수 있는 keypoint종류harris corner작은 윈도우 이
정의동시적 위치 추적 및 지도 작성 기술이동할 때 주변을 탐색하면서 지도를 작성하고 자신의 위치 파악 visual slam정의영상 정보를 센서로 활용하는 slam장점: 값이 쌈단점: 연산량 많음종류Monocular: 1개의 단안 카메라Stereo: 2개의 고정된 카메라
image formation modelimaging systemsampling and quantizationbayer pattern사람은 녹색에 가장 예민함 정의: 카메라는 3차원 장면 --> 2차원 2좌표로 변환용어World coordinate(3D)원점: 실제세계의