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Conditional Random Field(CRF) Conditional Random Field(CRF) 란? 만약에 우리가 어떤 여행지에 가서 여행한 순서에 따라 사진을 찍었다고 가정해보자. 집에 돌아와서 여행중 찍었던 사진을 정리하려고 하니 하나하나 분류하기가 매우 귀찮다. 따라서 분류기를 만들어 행동을 보고 각각의 행동(먹다, 노래부르다.. 등) 기준으로 사진을 분류하고자 한다. 예를 들면 오전 6시는 아침이라 어두우니 자고있다로 분류하고, 자동차 이미지가 있으면 운전하다로 분류, 입에 무엇을 가져다 대면 먹다로 분류하는 기준을 세웠다. 하지만 잘 분류 될것 처럼 보이지만, 엄청난 문제가 존재한다. 만약 아래 사진과 같이 어떤 사람이 입에 가까이 무엇을 대고 있으면 분류기 기준에 따라 먹다로 분류되기도 하고 어떻게 보면 노래하는 것 처럼 보이기도 할.. 공감수 4 댓글수 3 2015. 10. 8.
Automatically image Description(Auto Caption) 1. Deep Learning의 등장 2010년대 초반 딥러닝(Deep Learning)의 문제점 및 한계를 극복해 여러 인공지능의 분야에 적용하면서 전체적인 성능 및 인식률이 매우 상승했다. 그 중 가장 획기적인 아이디어 중 하나인 방법으로 사람이 아닌 컴퓨터가 스스로 이미지를 보고 이미지를 표현(representation)하는 것이다. 이 것은 Language translation의 분야중 하나였지만, Deep Learning을 이용하여 이미지의 인식(recognition)성능이 많이 상승하여 이미지와 번역(translation)을 결합하여 컴퓨터 스스로 이미지를 보고 영상을 분석할 수 있게 되었다. 2. Auto Caption(Automatically Image Description) Languag.. 공감수 0 댓글수 0 2015. 10. 6.
Jaccard similarity 계산 Jaccard Semilarity 계산 Jaccard Index는 Paul Jaccard이 제안한 유사성 계산 알고리즘이다. 기본적으로 Jaccard similarity measure방법은 두 데이터 집합의 교집합을 합집합으로 나눈것으로 정의한다. Jaccard Distance는 1에서 Jaccard Similarity를 뺀값으로 계산하거나, 합집합에서 교집합을 뺀 크기를 합집합의 크기로 나눈 것으로 계산할 수 있다. Jaccard Distance의 값은 0~1사이의 값을 갖고 A와 B가 empty일 경우 1의 값을 갖는다. 보통 binary attributes의 similarity를 계산할때 많이 사용된다. (위키피디아 참조 - Jaccard_index) 공감수 2 댓글수 0 2015. 10. 2.
run_lpo.py 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990"""Make sure you have LPO_DIR/src in your python path""" import lpofrom lpo import *from util import *import cv2import numpy as npimport osfrom pylab import * # ------------- filenames -----------------dataset = "50Salads"filen.. 공감수 0 댓글수 0 2015. 9. 29.
Deep Learning 두번째 세미나 Computer vision lab seminar(deep learning) yong hoon from Yonghoon Kwon 공감수 0 댓글수 0 2015. 9. 29.
딥러닝 framework Theano 설치 reference : http://deeplearning.net/software/theano/install_ubuntu.html#install-ubuntu For Ubuntu 11.10 through 14.04:sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose g++ libopenblas-dev git sudo pip install Theano If you would like, instead, to install the bleeding edge Theano (from github) such that you can edit and contribute to Theano, replace the pip install .. 공감수 0 댓글수 0 2015. 9. 21.
ApplyColorMap for pseudocoloring 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162// ApplyColorMap for pseudocoloring// using OpenCV 3.0 Version #include using namespace cv;using namespace std; string colormap_name(int id){ switch (id){ case COLORMAP_AUTUMN: return "COLORMAP_AUTUMN"; case COLORMAP_BONE: return "COLORMAP_BONE"; case COLORMAP_JET: return "COLORMAP_.. 공감수 1 댓글수 0 2015. 7. 30.
Non-Photorealistic Rendering 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132// Non-Photorealistic Rendering using OpenCV// using OpenCV 3.0 Version #include using namespace std;using namespace cv; int main(){ Mat im = imread("img/cow.jpg"); Mat imout, imout_gray; // Edge preserving filter with two different flags; edgePreservingFilter(im, imout, RECURS_FILTER); imwrite("img/edge-preserving-recursive-filter.jpg", imo.. 공감수 0 댓글수 0 2015. 7. 30.
OpenCV SeamlessCloning 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334// Examples : seamlessClone.cpp// Using OpenCV 3.0 version #include using namespace std;using namespace cv; int main(){ Mat src = imread("img/iloveyouticket.jpg"); Mat dst = imread("img/wood-texture.jpg"); // create an all white mask Mat src_mask = 255 * Mat::ones(src.rows, src.cols, src.depth()); // The location of the center of the src.. 공감수 0 댓글수 1 2015. 7. 30.
Image Processing with CUDA 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162// main.cpp #include #include "kernel.h"using namespace cv; int main(){ // Open a webcamera VideoCapture camera(0); Mat frame; if (!camera.isOpened()) return -1; camera >> frame; // create CPU/GPU shared images - one for the initial and one for the result Mat sGray(frame.size(),CV_8.. 공감수 0 댓글수 0 2015. 7. 28.
CVPR 2015 Code List 글자수 제한 같은거 있어서 짤릴지 모르겠는데, 암튼 올려 봅니다.학생들에게 논문은 두 종류로 나뉘죠. 소스코드가 있는 것과 그렇지 않은 걸로....cvpr 2015 논문 중에서 소스코드가 있는 것들만 추려 봤는데, 다는 못 찾은 거 같고 절반 이상은 찾은 거 같습니다.이미 공개된 것과 공개 예정인 것으로 나눠봤습니다. 논문에는 공개했다고 써놓고, 실제로 사이트 가보면 coming soon이라고 되있는 것들도 꽤 있네요.========================================================이미 공개Andelo Martinovic et. al. 3D All The Way: Semantic Segmentation of Urban Scenes From Start to End in .. 공감수 0 댓글수 0 2015. 7. 26.
High Dynamic Range Imaging(HDR) 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455// Reference : http://docs.opencv.org/3.0.0/d3/db7/tutorial_hdr_imaging.html// Examples : High Dynamic Range Imaging(HDR) #include #include #include using namespace std;using namespace cv; void loadExposureSqe(String path, vector& images, vector&times){ path = path + std::string("/"); ifstream li.. 공감수 1 댓글수 2 2015. 7. 19.
OpenCV Principal Component Analysis(PCA) 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116#include #include using namespace std;using namespace cv; void drawAxis(Mat &img, Point p, Point q, Scalar colour, const float scale = 0.2){ double angle; dou.. 공감수 0 댓글수 0 2015. 7. 19.
OpenCV Scene Change Detection(장면 전환 검출) 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586878889909192939495// http://docs.opencv.org/3.0.0/d5/dc4/tutorial_video_input_psnr_ssim.html// Base Examples : Video Input with OpenCV and similarity measurement #include #include #include using namespace std;using namespace cv; double.. 공감수 0 댓글수 0 2015. 7. 19.
Image Segmentation with Distance Transform and Watershed Algorithm 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143#include #include using namespace std;using namespace cv; int DELAY_CAPTION =.. 공감수 0 댓글수 0 2015. 7. 13.
OpenCV Image Filtering 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101// Reference : http://docs.opencv.org/3.0.0/dc/dd3/tutorial_gausian_median_blur_bilateral_filter.html// Examples : Smoothing Images #include #include #include using namespace std;using namespace cv; int .. 공감수 0 댓글수 0 2015. 7. 13.
CVPR 2015 컴퓨터 비전 및 패턴인식 워크샵 2015 컴퓨터 비전 및 패턴인식 워크샵이 15년 7월 3일 금요일에 숙명여대에서 젬마홀에서 개최되었습니다. 프로그램은 아래 일정과 같이 진행되었습니다. 전반적인 강의 내용은 자동주행 자동차와 관련된 컴퓨터비전 이론(3D reconstruction, face recognition, object tracking etc..) 을 기반으로 강의가 구성되었습니다. 각각의 강의 내용을 간략히 요약하자면 다음과 같습니다. Tutorial 1. 현대모비스 신광근 박사 전반적으로 자율주행 기술동향을 여러 나라의 자동차 회사를 기반으로 소개하며 overview해주셨습니다. 2005년, 스텐포드와 카네기 대학에서 자율주행로봇에 관한 연구를 진행하였고, 자동 주행 자동차가 등장하기 시작하였습니다. 2010년, 구글이 자율주.. 공감수 0 댓글수 0 2015. 7. 4.
최소자승법(Least Sequence Method) 어떤 데이터를 가장 잘 표현하는 모델을 설계할때 가장 좋은 방법은 무엇일까? 만약 위와 같은 데이터가 분포 한다고 할때 위 데이터를 가장 잘 표현할 수 있는 모델은 아마도 직선 아니면 타원일 것이다. 이해를 쉽게 하기 위해 데이터 분포를 가장 잘 표현하는 직선을 구한다고 하면 아래 사진과 같은 직선을 예상할것이다. 하지만 가장 좋은(표현력 높은) 직선을 구하기 위해서는 모든 데이터를 고려해 가장 잘 표현하는 것을 선택해야 할 것이다. 수많은 직선 중 가장 잘 표현하는 직선을 찾기 위해 사용되는 방법 중 하나가 최소자승법이다. 최소 자승법(Least Sequence Method)은 모델의 파라메타를 구하기 위한 대표적인 방법이다. 모델과 데이터의 관계를 고려해 가장 좋은 파라메타를 선택한다. 이때 설계한 .. 공감수 1 댓글수 0 2015. 5. 23.
이미지 Labeling 알고리즘(fu chang) 현재까지 가장 빠른 레이블링 알고리즘은 중국 교수 Chang, Fu가 2004년에 쓴 논문Chang, Fu, Chun-Jen Chen, and Chi-Jen Lu. "A linear-time component-labeling algorithm using contour tracing technique."computer vision and image understanding 93.2 (2004): 206-220.입니다. 4-연결, 8-연결 레이블링과는 다르게 한번의 탐색으로 이미지의 연결성을 검사해 레이블링 합니다. 위 논문의 레이블링 방법은 크게 4방법으로 소개하고 있습니다.기본적으로 레이블 순서는 위에서 오른쪽 방향으로 탐색하며 이진 이미지를 대상으로 수행합니다. 첫번째로 Figure1.a의 경우 탐색중.. 공감수 0 댓글수 0 2015. 5. 23.
Optical Flow(옵티컬 플로우) Optical Flow 루카스-카나데(LK) 알고리즘 Optical Flow중 가장 많이 사용하는 루카스-카나데 알고리즘에 대해 정리합니다. 루카스 카나데 알고리즘은 3가지 가정을 기초로 구성되어 있습니다. 1. 밝기 항상성 : 어떤 객체 상의 픽셀은 프레임이 바뀌어도 그 값이 변하지 않는다.2. 시간 지속성 : 영상 내에서의 움직임은 빠르지 않다. 즉, 영상에서의 객체 움직임에 비하여 시간 변화가 더 빨리 진행된다.(연속된 프레임 상에서 보면 이동량이 크지 않다는 것을 의미)3. 공간 일관성 : 공간적으로 인접한 객체는 동일 객체일 확률이 높다. 한가지씩 살펴보면, 첫번째로 밝기 항상성은 추적되고 있는 영역 안의 픽셀들은 시간이 지나도 그 값이 일정함을 나타내며, 이를 다음과 같은 수식으로 나타낼 수 .. 공감수 4 댓글수 1 2015. 5. 23.
SURF(Speed-Up Robust Features) SURF는 2008년 Herbert Bay가 제안한 방법입니다. [Bay 08] Bay, Herbert, et al. "Speeded-up robust features (SURF)." Computer vision and image understanding 110.3 (2008): 346-359. 2004년 SIFT의 등장 이후 물체의 descriptor에 대한 관심이 높아진 이후로 많은 연구가 있었습니다.SIFT의 최대 단점인 연산의 복잡성을 해소 하기 위한 방법으로 한때 많은 관심(성능)을 보인 SURF 기술자를 정리해 봅시다. 위 논문에서는 SIFT 외에도 다른 방법들과 비교를 했지만 SIFT 못지 않게 성능을 유지하며 계산 속도를향상 시키고자 했습니다. 그래서 속도 향상을 위해 제안한 방법을 요약하.. 공감수 5 댓글수 0 2015. 5. 19.
ubuntu 14.04 LTS iTorch 설치 iTorch 설치 가이드 다양한 포멧 출력 및 시각 효과(그래프) 등을 지원하는 iTorch 설치 방법을 알아보겠습니다.iTorch 는 사진, 오디오, 비디오 등 다양한 형식 출력을 지원합니다. 사진 동영상 그래프 itorch를 설치하긴 위해선 연관 라이브러리를 설치해야 합니다. https://github.com/facebook/iTorch 에서 설치 방법을 보면 Torch-7를 설치해야 합니다. Torch설치는 지난 포스팅을 참조하면 됩니다. 그리고 요구조건인 IPython을 설치해야 하는데 설치 방법은 다음과 같습니다. 1. IPython 설치 1.1 pip 명령어로 ipython을 설치 $ pip install ipython 1.2 ipython-notebook을 설치 $ pip install ip.. 공감수 0 댓글수 2 2015. 4. 18.
ubuntu 14.04 LTS Torch 설치 1. 터미널 실행 2. 우분투 root 비밀번호 설정 $ sudo passwd root 3. 관리자 로그인 $ su 암호 : ___ 4. torch 및 관련 패키지 다운로드 $ curl -s https://raw.githubusercontent.com/torch/ezinstall/master/install-all | bash 5. 실행단순히 실행하려면 $ luajit -ltorch을 입력하면 아래와 같이 shell이 실행된다. 5.1 th interpreter 설정 $ th -lparallel -loptim -lpl -limage $ th 공감수 0 댓글수 0 2015. 4. 17.
Lua 프로그래밍 1. 변수 선언1234567num = 42 (숫자, 모든 숫자는 더블형으로 저장된다) s = 'hello world' (문자열) u = "double-quotes are also fine" (문자열) t = nil (정의되지 않은 t 선언) cs 2. 반복문12345while num 40 then print('over 40') elseif s ~= 'walternate' then (~= 는 같지 않으면을 의미) io.write('not over 40\n') (stdout) else thisIsGlobal = 5 local line = io.read (stdin, line 읽기) print('Hello, ' .. line) end //----------------------------------------.. 공감수 0 댓글수 0 2015. 4. 16.
HoG Descriptor (Histogram of Oriented Gradients descriptors) HOG descriptors 이전 포스팅 에서 영상의 기술자에대해서 정리하였습니다.이번에는 HoG(Histograms of Oriented Gradients)에 정리해봅니다. HoG는 대표 기술자로 잘 알려져 있는 SIFT[1], SURF[2], GLOH[3]등 다양한 곳에서 사용하고 있습니다. 그중 가장 친숙한?(혹은 잘 알려진) SIFT에서 사용되는 HoG에 대해 알아보겠습니다. SIFT는 1999년 캐나다 대학 UBC(University of British Columbia) 교수인 David Lowe가 발표한 논문에서소개되었습니다. SIFT에서는 두개의 Keypoint(관심점)과 Descriptor(기술자)를 사용하여 두 사진을 매칭 하였습니다. 특징점 추출은 건너 뛰고 기술자 생성에 관한 내용만 .. 공감수 0 댓글수 0 2015. 4. 15.
descriptor(기술자)란 무엇인가? 사진(영상) 에서의 descriptor(기술자)란? 만약 아래 두 사진을 비교한다고 할때 가장 쉽게 생각할 수 있는 방법이 무엇일까요?아래 두 사진이 같은 사진인지? 아니면 다른 사진인지를 판단하는 방법은 같은 위치에 있는두 영역(patch)가 모두 같으면 같은 사진일것이고, 다르면 다른 사진일 것 입니다. 위와 같이 가장 간단하면서 쉬운 방법은 영상에서의 다양한 위치에 존재하는 patch를 비교하면 비교 문제를 해결 할 수 있습니다. 영상처리 및 컴퓨터비전에서도 마찬가지로 다양한 부분을 비교하여 많은 부분이 일치하면동일한 사진이라고 판단하는 방법이 물체의 위치를 찾는데 사용되고 있습니다. 과정은 총 4가지로 이루어져 있습니다. 1. 두 사진에서 distinctive한 keypoint를 찾습니다. (코너.. 공감수 3 댓글수 0 2015. 4. 15.
pdf ppt 변환 PDF를 PPT(파워포인트), 워드(word)로 변환하는 방법을 알아봅시다. 홈페이지 이동 : http://smallpdf.com/kr 에서 다양한 변환을 지원합니다. 지원하는 목록을 살펴보면1. PDF 압축2. JPG PDF 변환3. PDF JPG 변환4. PDF 워드 변환5. PDF 엑셀 변환6. PDF PPT 변환7. 워드 PDF 변환8. PDF 합치기9. PDF 분할 등 다양한 기능을 지원합니다. 그중 가장 많이 사용하는 PDF PPT 변환을 해보겠습니다. PDF PPT변환을 클릭하면 드레그 앤 드랍으로 파일을 선택할 수도 있고, 파일 선택을 누르면 파일 탐색기를 통한파일 입력이 가능합니다. 또한 Dropbox 및 구글 드라이브 에서 파일을 불러올 수도 있습니다. 파일 선택을 누르면 파일 탐색기가.. 공감수 0 댓글수 0 2015. 4. 14.
youtube 동영상 다운로드 Youtube에서 동영상 다운로드 하는 방법 Youtube 1080p이상을 받기 위해서는 아래 프로그램이 필요하다. 4k Video Downloader : http://goo.gl/X2pxh3 1. 다운받아 설치해 준다. 2. 설치를 완료했으면 크랙(crack.exe)을 실행시켜 준다. 3. 프로그램 실행 동영상을 다운로드 받으려면 유투브 동영상 주소가 필요하다. 4. 유투브 동영상 주소 복사하기 4.1 위 사진과 같이 유투브 동영상 시청 페이지에 들어가서 4.2 공유 버튼을 누르면 해당 영상에 대한 주소를 가져올수 있다. 주소를 드레그 한뒤 복사한다(Ctrl + C) 4.3 프로그램으로 돌아와서 Past Link를 클릭하면 Parsing이 시작된다. 4.4 Parsing이 완료되면 다운로드 옵션을 선택.. 공감수 0 댓글수 0 2015. 4. 13.
안드로이드 가상 머신 지니모션(Genymotion) 설치 상당히 빠른 속도, 다양한 버전의 안드로이드 가상머신을 지원하는 안드로이드 가상머신 Genymotion을 설치하는법을 소개합니다. 1. https://www.genymotion.com/ 사이트를 방문하면 아래와 같은 화면을 볼수 있습니다. 2. 화면 중앙에 있는 Get Genymotion을 클릭한뒤, 다운로드 버튼을 눌러줍니다. 3. 저는 윈도우개발 환경이므로 운영체제로 윈도우를 선택하였습니다. 안드로이드 스튜디오, 이클립스와 연동시켜 안드로이드 앱 개발시 가상머신(virtual machine)으로 사용할 수 있습니다. 4. 다운로드를 눌러 설치파일을 받아서 실행시킨 후 다음다음다다음... 을 클릭하면 설치가 완료됩니다. 5. 가상머신을 돌리기 위해서는 Virtual Box가 필요해 또 설치해 줍니다. .. 공감수 0 댓글수 0 2015. 4. 9.
칼만 필터(Kalman Filter) 칼만 필터는 부정확한 측정값(관찰, 혹은 예측값)으로부터 오차를 최소화 하는 추정치를 반복적으로 계산하는 방법이다. 가우시안 잡음(Gaussian noise)인 경우에 최적의 추정량을 구할 수 있다. Wan, Eric A., and Rudolph Van Der Merwe. "The unscented Kalman filter for nonlinear estimation." Adaptive Systems for Signal Processing, Communications, and Control Symposium 2000. AS-SPCC. The IEEE 2000. IEEE, 2000. 칼만 필터 프로세스 방정식과 측정 방정식은 다음과 같다. 칼만 필터는 초기화 이후 예측(predict) 위 단계를 계속 반복.. 공감수 0 댓글수 0 2015. 4. 6.

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