컴퓨터 비전 은 기계가 세상을 해석하고 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 인공지능(AI) 영역 내에서 이 중추적인 기술은 기계가 시각 데이터를 인간과 유사하게 분석하고 처리할 수 있도록 해줍니다. 의료, 자동차 및 보안을 포함한 다양한 부문에서 혁신을 뒷받침하기 때문에 무엇이 중요한지 이해하는 것이 중요합니다. 이 글은 기술에서 기술의 정의, 배경, 유형, 작동 및 응용에 대해 자세히 조사하여 그 중요성과 영향에 대한 철저한 통찰력을 제공합니다.
컴퓨터 비전 이란 무엇입니까?
이는 기계가 시각 데이터를 기반으로 해석하고 결정을 내릴 수 있도록 하는 데 초점을 맞춘 AI 내 분야입니다. 이것은 인간의 시각적 능력을 복제하기 위해 이미지와 비디오를 처리하고 분석하도록 컴퓨터를 가르치는 것을 포함합니다. 이에 대한 주요 동의어는 기계 비전, 이미지 분석 및 시각적 AI를 포함합니다. 기술 커뮤니티 내에서 이러한 용어는 종종 상호 교환 가능하게 사용되며 이 분야의 광범위한 영역을 강조합니다. 시스템은 알고리즘, 신경망 및 기계 학습을 활용하여 물체를 식별하고 패턴을 인식하며 시각적 입력의 맥락을 이해할 수 있습니다.
컴퓨터 비전 배경
이것의 핵심 목표는 시각적 이해가 필요한 작업을 자동화하는 것입니다. 여기에는 다음과 같은 몇 가지 주요 구성 요소와 측면이 포함됩니다.
- 이미지 획득: 카메라 또는 센서를 통해 이미지를 캡처합니다.
- 이미지 처리: 이미지를 강화하고 조작하여 가치 있는 정보를 추출합니다.
- 개체 감지: 이미지 내의 개체를 식별합니다.
- 개체 인식: 미리 정의된 범주를 기준으로 개체를 분류합니다.
- 장면 재구성: 2D 이미지에서 장면의 3D 모델을 재구성합니다.
- 이벤트 탐지: 비디오 시퀀스에서 특정 동작이나 이벤트를 인식합니다.
기원/역사
인간의 시각을 컴퓨터로 복제하는 것을 목표로 한 최초의 실험이 시작된 1960년대에 뿌리를 두고 있습니다. 이것의 개발은 다음과 같은 몇 가지 주요 단계로 나눌 수 있습니다.
| 기간 | 마일스톤 |
|---|---|
| 1960년대-1970년대 | 초기 실험과 기초 이론. |
| 1980년대 | 신경망 소개 및 기본 이미지 인식. |
| 1990년대 | 디지털 이미지 처리 및 객체 감지의 발전. |
| 2000년대 | 머신 러닝의 향상과 정확도 향상. |
| 2010년대-현재 | 딥 러닝 및 대규모 데이터 애플리케이션. |
컴퓨터 비전 의 종류
여기에는 다양한 유형과 범주가 포함되며, 각각은 고유한 기능을 제공합니다.
| 유형 | 묘사 |
|---|---|
| 이미지 분류 | 내용에 따라 이미지에 레이블을 할당합니다. |
| 오브젝트 검출 | 이미지 내에서 개체를 식별하고 위치를 찾습니다. |
| 얼굴 인식 | 이미지 및 비디오에서 사람의 얼굴을 감지하고 검증합니다. |
| 의미론적 분할 | 개체 범주를 기준으로 영상을 영역으로 분할합니다. |
| 인스턴스 분할 | 단일 이미지 내 객체의 여러 인스턴스를 구분합니다. |
| 3D 객체 재구성 | 2D 이미지에서 3D 모델을 만듭니다. |
컴퓨터 비전 은 어떻게 작동합니까?
이것은 인간의 시각적 과정을 모방하는 일련의 단계를 통해 작동합니다.
- 이미지 획득: 카메라나 센서를 통해 시각 데이터를 캡처하는 것이 첫 번째 단계입니다. 고품질 카메라 또는 정교한 센서가 배치되어 환경의 시각적 입력을 수집하여 시스템이 상세하고 정확한 시각적 데이터에 액세스할 수 있도록 보장합니다.
- 전처리: 정확한 분석을 위해서는 화질을 개선하고 노이즈를 제거하는 것이 중요합니다. 필터링, 스케일링, 정규화 등의 기법을 원시 이미지에 적용하여 선명도와 초점을 개선하여 후속 처리 단계에서 의미 있는 정보를 더 쉽게 추출할 수 있습니다.
- 특징 추출: 가장자리, 질감 및 모양과 같은 주요 특징을 식별하는 것이 다음 단계입니다. 알고리즘은 전처리된 이미지를 분석하여 시각적 데이터 내에서 서로 다른 객체 또는 패턴을 구별하는 중요한 특징을 감지하고 강조합니다.
- 패턴 인식: 알고리즘을 사용하여 패턴을 인식하고 개체를 분류하려면 추출된 특징을 데이터베이스에 저장된 알려진 패턴과 비교해야 합니다. 머신 러닝 모델, 특히 딥 러닝 네트워크는 시스템이 이미지 내의 객체를 정확하게 식별하고 분류할 수 있도록 하는 중요한 역할을 합니다.
- 사후 처리: 의사 결정을 위해 결과를 정제하고 산출물을 준비하는 것이 마지막 단계입니다. 여기에는 인식된 패턴과 특징을 정보에 입각한 결정을 내리거나 특정 행동을 유발하는 데 사용할 수 있는 일관된 정보로 결합하는 것이 포함됩니다.
예를 들어, 자율 주행 차량에서 이러한 시스템은 라이브 비디오 피드를 처리하여 장애물을 감지하고 교통 신호를 인식하며 안전하게 탐색합니다. 차량의 카메라는 주변 환경을 지속적으로 포착하고 이미지는 선명도를 높이기 위해 전처리 과정을 거칩니다. 특징 추출은 도로 가장자리 및 보행자 횡단과 같은 중요한 요소를 식별하고 패턴 인식 알고리즘은 이러한 특징을 분류하여 차량, 보행자 및 기타 물체를 구분합니다. 마지막으로 후처리는 이러한 정보를 통합하여 차량이 속도, 방향 및 제동에 대한 실시간 결정을 내릴 수 있도록 하여 안전한 내비게이션을 보장합니다.
컴퓨터 비전 장단점
다양한 이점을 제공할 뿐만 아니라 다음과 같은 몇 가지 과제도 제시합니다.
| 프로스 | 콘스 |
|---|---|
| 자동화 및 효율성 향상 | 높은 계산 요구사항 |
| 정확도 및 정밀도 향상 | 조명 및 각도의 변화에 취약함 |
| 사람의 실수를 줄여줍니다. | 구현 및 유지보수 비용이 많이 들 수 있음 |
| 새로운 애플리케이션 및 혁신을 지원합니다. | 많은 양의 주석이 달린 데이터가 필요합니다. |
컴퓨터 비전 의 주요 기업
여러 회사가 혁신의 최전선에 서 있습니다.
구글
검색 및 증강 현실에 컴퓨터 비전을 사용하는 선구자들인 구글은 구글 포토 및 구글 렌즈와 같은 제품에서 이 기술을 활용합니다. 그들의 발전은 이미지 인식 기능과 시각적 검색 기능을 향상시킵니다. 이에 대한 구글의 AI 연구는 자율주행차와 헬스케어 진단 분야의 혁신에 기여하며 경계를 허물고 있습니다.
IBM
의료 및 소매업과 같은 산업을 위한 컴퓨터 비전 솔루션을 개발하고, 왓슨 시각 인식 서비스는 이미지 분석 및 데이터 추출을 위한 강력한 도구를 제공합니다. IBM의 기술은 의료 영상, 소매 재고 관리 및 환경 모니터링에 도움이 됩니다. 이 다재다능한 접근 방식은 애플리케이션을 발전시키려는 IBM의 의지를 보여줍니다.
마이크로소프트
애저 인지 서비스와 같은 제품에 활용하여 강력한 이미지 처리 및 인식 기능을 제공합니다. 마이크로소프트의 기술은 보안 시스템 강화부터 소매 분석 개선에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 통합되어 있습니다. 여러 산업에 걸쳐 상당한 발전을 이끌어내는 데 있어 그들의 지속적인 연구와 개발.
엔비디아
컴퓨터 비전 연구 개발을 위한 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼 제공을 전문으로 합니다. 엔비디아의 GPU는 애플리케이션에 필수적인 딥러닝 모델을 훈련하는 데 널리 사용됩니다. 그들의 기술은 자율 주행, 의료 영상 및 로봇 공학과 같은 분야에서 발전을 지원하여 엔비디아를 생태계에서 중요한 역할을 합니다.
아마존
특히 아마존 웹 서비스(AWS) 및 아마존 고 스토어를 통해 AI 서비스 및 소매 운영에 대한 컴퓨터 비전을 구현합니다. AWS는 이미지 및 비디오 분석 기능을 제공하는 아마존 재인식과 같은 강력한 도구를 제공합니다. 아마존이 계산원이 없는 매장에서 이를 사용하면 고객 경험이 향상되고 운영이 간소화되어 소매업에서 이 기술의 실용적인 적용이 강조됩니다.
컴퓨터 비전 의 응용
이는 다양한 산업 분야에서 널리 사용되며, 각각 고유한 기능을 통해 이점을 얻습니다.
헬스케어
질병 진단, 의료 이미지 분석 및 환자 건강 모니터링에 도움이 됩니다. 예를 들어, 방사선 검사에서 종양을 감지하고 피부 상태를 평가하는 데 도움이 됩니다.
자동차
자동차 산업에서 이는 자율 주행에 매우 중요하여 차량이 장애물을 감지하고 교통 표지판을 읽고 도로를 안전하게 탐색할 수 있습니다.
소매
소매업체는 재고 관리, 고객 행동 분석 및 증강 현실을 통한 쇼핑 경험 향상을 사용합니다.
보안.
이는 안면 인식 및 이상 탐지를 포함한 고급 감시 기능을 제공하여 보안 시스템을 강화합니다.
제조업
제조 시 제품의 불량 여부를 검사하고 조립 라인 공정을 자동화하여 품질 관리를 보장합니다.
참조
- Azure. (n.d.). What is computer vision?
- IBM. (n.d.). Computer Vision.
- Spiceworks. (n.d.). What is Computer Vision?
- Techopedia. (n.d.). Computer Vision.
- Webopedia. (n.d.). Computer Vision.