[ 6차시 ]

영상인식 작업의 종류

5가지

1. 객체 감지(Object Detection): 영상에서 특정 객체의 위치를 찾아내는 작업입니다.
2. 분할(Segmentation): 영상에서 픽셀 단위로 객체의 경계를 추출하는 작업입니다.
3. 분류(Classification): 영상에서 특정 물체를 인식하여 그것의 종류를 분류하는 작업입니다.
4. 인식(Recognition): 영상에서 특정 물체나 패턴을 인식하는 작업입니다.
5. 추적(Tracking): 영상에서 특정 물체를 추적하는 작업입니다.

알고리즘

4가지 처리 방법

• Haar Cascades: Haar 특징과 Cascade Classifier를 사용하여 객체를 인식하는 방법입니다.
• Histogram of Oriented Gradients (HOG): 이미지의 에지 방향을 추출하고, 이를 사용하여 객체를 인식하는 방법입니다.
• Convolutional Neural Networks (CNN): 심층 학습 방법 중 하나로, 이미지 분류나 객체 감지 분야에서 높은 성능을 보입니다.
• R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN: 객체 감지 분야에서 최고의 성능을 보이는 딥러닝 알고리즘입니다.

인공지능 학습과정

5단계

1. 데이터 수집: 학습을 위해 데이터를 수집합니다.
2. 데이터 전처리: 수집된 데이터를 분석하여 노이즈 제거, 이상치 제거 등의 전처리를 수행합니다.
3. 모델 선택: 분석할 데이터에 적합한 모델을 선택합니다.
4. 모델 학습: 선택된 모델을 학습시켜 최적의 성능을 내도록 합니다.
5. 모델 평가: 학습된 모델을 검증하여 성능을 평가합니다. 성능을 개선하기 위해 필요한 경우 다시 학습 및 평가를 반복합니다.