인공지능의 눈이라고 불리는 컴퓨터 비전

컴퓨터 비전은 안면 인식부터 축구 경기 실황 영상 처리에 이르기까지 많은 분야에서 인간에 필적하거나 인간을 능가하는 시각적 능력을 발휘하고 있습니다. 현재 컴퓨터 비전은 인공 지능의 한 분야로, 로봇 공학, 의료 진단, 자율 주행 자동차 등 매우 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

1990년대에 인터넷의 보편화로 인해 온라인에서 대량의 이미지를 분석에 사용할 수 있게 되자 안면 인식 프로그램이 확산되었습니다. 증가한 데이터 세트 덕분에 컴퓨터가 사진과 동영상 속의 인물을 식별할 수 있게 된 것입니다. 컴퓨터의 성능이 향상되고 인공 지능 기술이 발전함에 따라 컴퓨터 비전 기술도 빠르게 발전하고 앞으로도 다양한 분야에서 더욱 광범위하게 활용될 것으로 기대됩니다.

 

컴퓨터 비전은 이미지 및 비디오와 같은 시각적 데이터를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 알고리즘

 

1. 컴퓨터 비전의 개념 및 역사

컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지 및 비디오와 같은 시각적 데이터를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 알고리즘입니다. 컴퓨터 비전의 역사는 1950년대에 처음으로 이뤄졌는데 1960년대부터 개발자들이 이미지 처리 및 패턴 인식을 위한 알고리즘을 개발하기 시작한 이래로 사용되었습니다. 초창기 대부분 우편 서비스를 위한 문자 인식과 같은 특정 애플리케이션에 국한되었습니다. 1970년대에 최초로 상용화된 컴퓨터 비전은 광학 문자 인식 기법을 사용하여 활자체나 필기체를 해석하고 시각 장애인용 서체를 해석하는 데 사용됐습니다.

1980년대에 이르러서야 더욱 정교한 알고리즘과 하드웨어가 개발되면서 객체의 가장자리를 감지하고 단순한 형태의 개체를 원이나 사각형 같은 범주로 분류하는 최초의 신경망이 사용됐습니다. 컴퓨터의 성능이 향상되고 인공 지능 기술이 발전함에 따라 컴퓨터 비전 기술도 빠르게 발전했습니다.

A. 이미지 처리

이미지를 디지털 형식으로 변환하고, 이미지의 밝기, 색상, 대비 등을 조정하는 작업입니다.

• 이미지 획득: 카메라 또는 스캐너와 같은 서로 다른 소스에서 시각적 데이터를 캡처하는 프로세스입니다. 디지털 이미지 센서, 이미지 형성, 색상 공간 및 이미지 샘플링을 포함한 이미지 획득의 원리와 기술에 대해 설명합니다.
• 이미지 전처리: 영상 전처리는 후속 분석을 개선하기 위해 획득된 영상의 품질을 향상하는 것을 포함합니다. 노이즈 감소, 이미지 노이즈 제거, 이미지 크기 조정, 히스토그램 균등화 및 이미지 필터링과 같은 기술을 다룹니다. 또한 렌즈 왜곡 및 투시 왜곡과 같은 이미지 왜곡을 수정하는 방법을 탐구합니다.
• 영상 분할: 이미지 분할은 이미지를 의미 있는 영역 또는 개체로 분할하는 프로세스입니다. 임계값, 영역 기반 분할, 에지 감지 및 k-평균 및 유역 알고리즘과 같은 클러스터링 기술과 같은 일반적인 이미지 분할 알고리즘을 자세히 설명합니다. 또한 그래프 절단 및 레벨 세트와 같은 고급 분할 방법에 대해서도 설명합니다.
• 특징 추출 및 표현: 형상 추출에는 이미지의 객체 또는 영역을 특성화하는 관련 시각적 형상을 식별하는 작업이 포함됩니다. 관심 지점 감지, 로컬 특징 추출(예: SIFT, SURF), 텍스처 분석 및 형상 설명자(예: HOG)와 같은 기술을 탐구합니다. 또한 특징 벡터 및 특징 설명자를 포함하여 추출된 특징의 표현에 대해서도 설명합니다.
• 이미지 향상 및 복원: 이미지 향상 기술은 더 나은 해석을 위해 이미지의 시각적 품질을 향상하는 것을 목표로 합니다. 조영 증강, 이미지 선명도 및 이미지 흐림 제거 방법에 대해 설명합니다. 또한 이미지 인페인팅, 초고해상도 및 이미지 융합을 포함한 복원 기술에 대해서도 설명합니다.

B. 객체 감지 및 인식

물체 감지 및 인식은 컴퓨터 비전에서 중요한 작업으로, 이미지 또는 비디오에서 물체를 식별하고 현지화할 수 있습니다. 객체 감지 및 인식에 사용되는 알고리즘 및 방법론에 대해 설명합니다.

• 객체 현지화: 개체 위치 지정에는 이미지 내에서 개체의 위치와 범위를 결정하는 작업이 포함됩니다. 정확한 객체 위치 파악을 위한 슬라이딩 윈도우 기반 접근법, 지역 제안 방법(예: 선택적 검색, EdgeBox) 및 앵커 기반 방법(예: 고속 R-CNN, SSD)과 같은 기술에 대해 설명합니다.
• 객체 분류: 이미지 또는 비디오의 객체에 의미 레이블을 할당하는 것을 목표로 합니다. 지원 벡터 머신(SVM) 및 랜덤 포레스트와 같은 전통적인 방법뿐만 아니라 CNN(Convolutional Neural Network)과 같은 딥 러닝 기반 접근 방식 및 그 변형(예: VGG, ResNet, Inception 및 MobileNet)을 포함하여 객체 분류에 널리 사용되는 알고리듬을 탐구합니다.
• 객체 추적: 비디오 시퀀스에서 연속적인 프레임 간의 객체 이동을 추적하는 것을 포함합니다. Kalman 필터, 입자 필터 및 상관관계 기반 방법과 같은 추적 알고리즘에 대해 설명합니다. 또한 데이터 연결 및 탐지별 추적 접근 방식을 포함한 다중 객체 추적 기술에 대해서도 설명합니다.
• 객체 인식: 시각적 모양에 따라 객체를 식별하고 분류하는 데 중점을 둡니다. 템플릿 매칭, 시각적 단어 가방 모델 및 샴 네트워크와 같은 딥 러닝 기반 방법과 세밀한 인식을 위한 메트릭 학습과 같은 기술을 탐구합니다. 또한 복잡한 장면에서 장면 인식 및 물체 감지를 탐구합니다.
• 포즈 추정: 2D 영상에서 3D 위치와 물체의 방향을 결정하는 작업이 포함됩니다. 기하학적 모델, 카메라 보정 및 PnP 알고리즘과 같은 기능 기반 기술을 사용하여 3D 포즈를 추정하는 방법을 다룹니다. 또한 딥 러닝 접근법을 사용한 포즈 추정의 최근 발전에 대해서도 탐구합니다.

C. 이미지 및 비디오 이해

이미지 및 비디오 이해는 기본적인 객체 감지 및 인식을 넘어 시각적 데이터에 대한 보다 높은 수준의 분석 및 해석을 포함합니다. 이미지와 비디오의 장면, 활동 및 관계를 이해하기 위한 알고리즘과 기술에 대해 설명합니다.

• 장면 이해: 이미지의 전체적인 맥락과 의미를 이해하는 것을 목표로 합니다. 장면 분류, 의미론적 분할 및 장면 구문 분석과 같은 접근 방식에 대해 설명합니다. 또한 자율 주행 및 로봇 공학의 맥락에서 장면 이해를 위한 방법을 탐구합니다.
• 동작 인식: 비디오에서 인간의 활동을 감지하고 분류하는 데 중점을 둡니다. HOG 및 모션 기반 설명자와 같은 수작업 기능뿐만 아니라 3D CNN 및 LSTM 네트워크와 같은 딥 러닝 접근 방식을 포함한 동작 인식 방법을 다룹니다.
• 비디오 요약: 긴 비디오 시퀀스를 가장 두드러진 부분을 포착하는 더 짧은 표현으로 압축하는 것을 목표로 합니다. 키 프레임 추출, 비디오 스킴 및 키샷 선택을 포함한 비디오 요약 기술을 설명합니다. 또한 RNN(및 주의 메커니즘과 같은 딥 러닝을 사용하는 비디오 요약 방법에 대해서도 탐구합니다.
• 비디오의 물체 감지 및 이해: 비디오에서 물체를 감지하고 이해하는 것은 물체의 시간적 행동을 추적하고 분석하는 것을 포함합니다. 시간적 객체 감지, 작업 현지화 및 비디오 객체 분할과 같은 기술을 다룹니다. 또한 비디오 캡션 및 비디오 질문 답변에 대한 접근 방식을 탐구합니다.
• 시각적 관계 분석: 이미지 또는 비디오에서 객체 간의 관계를 이해하는 것을 목표로 합니다. 그래프 기반 모델, 장면 그래프 생성 및 관계 예측을 포함하여 시각적 관계를 탐지하고 인식하는 방법에 대해 설명합니다. 또한 이미지 캡션 및 이미지 합성과 같은 시각적 관계 분석의 응용 프로그램을 탐색합니다.

 

2. 컴퓨터 비전의 응용 분야

컴퓨터 비전은 다양한 분야에서 활용되고 수많은 응용 프로그램을 이용하며 실용적인 적용과 다양한 산업에 미치는 영향에 대해 설명합니다.

A. 자율 주행 차량

자율 주행 차량이 환경을 인식하고 탐색할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다. 차선 감지, 교통 표지 인식, 보행자 감지, 동시 위치 지정 및 매핑(SLAM)과 같은 응용 프로그램에 대해 설명합니다. 또한 3D 장면 이해 및 센서 융합과 같은 고급 주제를 탐구합니다.

B. 의료 영상

질병 진단, 종양 감지 및 이미지 유도 개입과 같은 작업을 위해 의료 영상에 널리 사용됩니다. 영상 등록, 해부학적 구조 분할 및 컴퓨터 지원 진단과 같은 응용 프로그램에 대해 설명합니다. 또한 의료 이미지 분석의 과제와 최근 발전에 대해서도 활용합니다.

C. 감시 및 보안

물체를 감지하고 추적하는 감시 시스템, 비정상적인 행동 인식 및 얼굴 인식에서 중요한 역할을 합니다. 비디오 기반 군중 모니터링, 감시 비디오의 객체 추적 및 생체 인식과 같은 응용 프로그램에 대해 설명합니다. 또한 보안 감시 시스템의 개인 정보 보호 및 윤리적 고려 사항에 대해서도 설명합니다.

D. 증강 현실 및 가상현실

증강 현실(AR) 및 가상현실(VR) 애플리케이션에서 몰입형 경험을 만드는 데 필수적입니다. 마커 기반 및 마커 없는 AR, 실시간 추적 및 VR용 3D 객체 재구성과 같은 응용 프로그램에 대해 설명합니다. 또한 깊이 센서 및 움직임 추적과 같은 다른 기술과 컴퓨터 비전의 통합을 탐구합니다.

E. 로봇 공학 및 산업 자동화

로봇과 자동화된 시스템이 환경을 인식하고 상호 작용할 수 있도록 합니다. 물체 감지 및 조작, 로봇 탐색 및 시각적 서보 등의 응용 프로그램에 대해 설명합니다. 또한 산업 자동화의 비전 기반 품질 관리 및 검사를 탐구합니다.

 

3. 컴퓨터 비전의 미래

요즘 컴퓨터 비전 기술의 성장과 함께 다양한 요소들이 융합되어 있습니다. 카메라, 모바일 기기의 등장은 사진과 동영상의 증가를 촉진시키며, 컴퓨터 가격 하락은 기술에 대한 접근성을 높입니다. 딥러닝 알고리즘인 CNN 또한 하드웨어와 소프트웨어 기능을 활용하며 해당 분야의 발전에 기여하고 있습니다. 딥러닝의 활용은 얼굴 인식, 문자 인식 분야에서 높은 인식률을 제공하며, 전반적인 객체 식별 및 분류 정확도를 크게 향상했습니다. 이로 인해 상황적 맥락 이해도 가능해짐을 확인할 수 있습니다.

물론 컴퓨터 비전 기술의 발전에는 한계점도 존재하며, 기하학적 변형이나 광도 변형 등의 문제로 인해 사람의 수준까지 도달하는 데 어려움이 있습니다. 그러나 딥러닝과 인공지능 분야에서 가장 주목받는 기술 중 하나로 여전히 밝은 전망을 가지고 있습니다. 앞으로 매우 다양한 분야에서 활용할 것으로 예상되며, 이를 통해 더 많은 발전과 혁신을 창출해 낼 것입니다. 컴퓨터 비전 기술의 미래는 무궁무진한 가능성을 제공하고, 그 가치와 영향력을 더욱 확장시킬 것으로 기대할 수 있습니다.

 

4. 결론

컴퓨터 비전은 기계가 시각적 데이터를 이해하고 해석하는 방식을 변화시켰습니다. 이미지 처리 및 객체 감지에서 다양한 영역의 딥 러닝 및 응용 프로그램에 이르기까지 컴퓨터 비전은 새로운 가능성과 발전을 열었습니다. 알고리즘과 기술이 계속 발전함에 따라, 우리는 컴퓨터 비전의 추가적인 발전을 기대할 수 있으며, 이미지 이해, 비디오 분석 및 실제 응용 프로그램의 향상된 기능으로 이어질 수 있습니다. 지속적인 연구와 개발로, 컴퓨터 비전은 의심할 여지없이 기술과 자동화의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.