영상 인식

이미지 처리의 인식 방식

영상 인식은 디지털 이미지 또는 비디오에서 사물이나 특징을 식별하고 감지하는 프로세스입니다. 이 개념은 공장 자동화, 톨 부스 모니터링 및 보안 감시를 위한 시스템과 같은 여러 응용 분야에서 사용됩니다. 일반적인 영상 인식 알고리즘은 다음과 같습니다.

  • 광학 인식
  • 패턴 및 그레디언트 매칭
  • 안면 인식
  • 번호판 매칭
  • 장면 변화 감지

구체적인 영상 인식 응용 분야로는 HOG 특징 및 SVM 분류자를 이용한 숫자 분류가 있습니다(그림 1).

그림 1. 이미지에 대한 HOG(Histogram of Oriented Gradient) 특징 추출(상단)과 SVM을 이용한 숫자 분류. 소스 코드와 설명은 이 예제를 참조하십시오.

그림 2에서와 같이 패턴 매칭과 목표 추적을 위해 상호상관을 이용할 수 있습니다.

그림 2. 정규화된 상호상관을 이용하여 회로 보드에서 특정 칩을 인식. 자세한 내용은 예제를 참조하십시오.

영상 인식을 위한 효과적인 접근 방식으로는 데이터 분석, 시각화 및 알고리즘 개발을 위한 테크니컬 컴퓨팅 환경 사용이 있습니다.

자세한 정보는 Computer Vision System Toolbox™를 참조하십시오.

참조: 이미지 재구성, 이미지 변환, 이미지 향상, 이미지 분할, 이미지 및 비디오 처리, MATLAB 및 OpenCV, 안면 인식, 객체 감지, 객체 인식, 특징 추출, 입체시각, Optical Flow, ransac, 패턴 인식