Programming

[DIP] Karhunen–Loève Transform (KLT)

Karhunen–Loève 변환(Karhunen–Loève Transform, KLT)은 데이터를 주요 성분으로 표현하여 효율적으로 압축하는 차원 축소 기법임.KLT는 데이터의 고유벡터(eigenvector)들의 선형 결합(linear combination)으로 데이터를 표현하는 방식으로 최적의 압축 성능을 제공함.Hotelling 변환(Hotelling Transform)이라고도 불리며, KLT의 기저(basis)는 변환 대상인 데이터에 따라 달라지는 특성을 가짐.KLT는데이터의 공분산 행렬(covariance matrix)에 대한 고유값 분해(eigenvalue decomposition, EVD)를 통해 수행되며,주요 정보는 고유값(eigenvalue)이 큰 방향의 성분에 압축됨.이 때문에 KLT는데..

[ML] Regularization

Regularization 이란?기계 학습과 딥러닝에서 Regularization은 모델이 overfitting(과적합)되지 않도록 도와주는 기법을 의미함.Overfitting(과적합)은 모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞아 새로운 데이터에 대해 일반화(generalization)가 잘되지 않는 상황을 의미함.Regularization을 통해 모델의 Degree of Freedom(자유도), 즉 모델이 표현할 수 있는 복잡성을 제어해 일반화 성능을 높일 수 있음.주요 Regularization 기법들1. L1 및 L2 RegularizationL1 Regularization: 가중치 값의 절댓값 합을 손실 함수에 추가하는 방식임. 모델의 일부 가중치가 0이 되게 만들어 희소성(sparsity)을 증가시키는..

[ML] Linear Classification Model: Hyperplane and Decision Boundary

1. Hyperplane과 Decision Boundary (결정 경계)의 기본 개념1-1. Hyperplane의 정의n차원 공간을 (n-1)차원으로 나누는 부분공간1차원: 점2차원: 직선 (1차원)3차원: 평면 (2차원)n차원: (n-1)차원의 평면1-2. Decision Boundary (결정 경계)서로 다른 클래스를 구분하는 경계Classifier의 출력이 바뀌는 지점들의 집합: binary classification의 경우 0.5의 확률에 해당.Decision Boundary의 선형/비선형 여부가 Classfifier의 핵심 특성을 결정2. Decision Boundary(결정 경계)의 선형성과 Hyperplane2-1. Linear Decision BoundaryHyperplane 형태의 결정 ..

[CV] 간단한 Camera의 역사: imaging 의 역사?

Camera 이전?2024.10.09 - [Programming/DIP] - [CV] Camera Obscura and Camera Lucida [CV] Camera Obscura and Camera LucidaCamera ObscuraCamera Obscura는 "어두운 방 또는 어두운 상자"와 “pin hole”에 기반한 광학기기임.빛의 ”직진성“을 이용한 초기의 원시적인 광학 기기이며 오늘날 사진기의 전신에 해당함.이 장치는 pdsaint31.tistory.com1827년: Heliography (세계최초의 영구적 사진기술)등장니세포르 니엡스(Nicéphore Niépce)는 세계 최초의 영구적인 사진 "View from the Window at Le Gras"를 1826년 또는 1827년에 촬영...

[CV] Camera Obscura and Camera Lucida

Camera ObscuraCamera Obscura는 "어두운 방 또는 어두운 상자"와 “pin hole”에 기반한 광학기기임.빛의 ”직진성“을 이용한 초기의 원시적인 광학 기기이며 오늘날 사진기의 전신에 해당함.이 장치는 pinhole (매우 작은 지름의 구멍)을 통해”외부의 빛“을 어두운 방이나 상자 안으로 투사(perspective projection) 하여반대편 평면에 뒤집힌 어둡지만 뚜렷한 상(image)을 형성함.Camera Obscura는 중세 시대부터 예술가들이 정확한 원근법을 얻기 위해 사용됨.이는 이후 사진술의 중요한 토대를 이룸."Obscura"는 라틴어로 "어두운"이라는 뜻의 단어임.해당 장치가 어두운 방이나 상자 안에서 이미지를 형성하는 점을 의미함.Camera LucidaCame..

[CV] Dynamic Range vs. Contrast

Dynamic Range와 Contrast는 이미지나 디스플레이 시스템 및 이미지 센서의 Brightness 특성을 설명하는 데 사용되는 관련된 용어.2024.09.05 - [Programming/DIP] - [CV] Brightness vs. Intensity [CV] Brightness vs. Intensity1. 강도(Intensity):intensity는 픽셀(Pixel)의 photodiode 등에서 측정된 pixel에서의 빛의 양을 나타내는 (물리적인) 측정치임.이는 객관적으로 측정 가능하며, 그레이스케일(Grayscale) 이미지에서는 흔히 0에dsaint31.tistory.com하지만 다음과 같은 차이점을 가짐.1. Dynamic Range (동적 범위):이미지나 디스플레이 시스템이 표현할 ..

[CV] Noise in Image Sensor

Noise:Unwanted modification of signal duringcaptureconversiontransmissionprocessingImage Sensor 의 노이즈의 종류는 크게 다음과 같음.Photon Shot Noise (Scene Dependent)Quantum nature of lightRandom arrival and detection of photons : Poisson Distribution광자에 의한 electron의 생성이 random process 를 따름때문에 variation이 존재함.Photon Noise는 Poisson Noise를 따름: $p(x)=\frac{\lambda^x e^{-\lambda}}{x!},\text{ where } \mu(x)=\lambda..

[CV] Image Sensor 크기 (CMOS기준)

1/3.2인치 (약 4.54mm x 3.42mm):주로 스마트폰 카메라에서 사용됨.1/2.3인치 (약 6.17mm x 4.15mm):주로 소형 디지털 카메라 및 일부 스마트폰에서 사용됨.1인치 (약 13.2mm x 9.6mm):주로 고급 콤팩트 카메라에서 사용됨.고급 스마트 폰에서 일부 사용됨.Full-Frame(풀프레임, 약 36mm x 24mm):고급 DSLR 및 미러리스 카메라에서 사용됨전통적인 35 mm 필름에 대응함.APS-C (약 23.6mm x 15.6mm or 22.2mm x 14.8 mm):Advanced Photo System Type C (Classic)의 약자로 제조사에 따라 약간의 차이가 있음.$20.7 \times 13.8 \text{mm}^2 - 28.7 \times 19.1 ..

[CV] 공간해상도 관련 단위: SD, HD, MP, VGA 등등

이미지 센서나 디스플레이 기기의 해상도 관련한 단위 정리.참고로 디스플레이 기기의 물리적 크기는 대각선 길이를 이용함.Image Sensor Resolution 단위:MP(MegaPixel):이미지 센서 해상도를 나타내며,100만 개의 픽셀을 의미.휴대폰 카메라 센서의 해상도에 흔히 사용.예: 12MP 카메라는 1200만 픽셀을 의미함.Image Sensor의 크기는 다음의 단위를 사용함.https://dsaint31.tistory.com/841 [CV] Image Sensor 크기 (CMOS기준)1/3.2인치 (약 4.54mm x 3.42mm):주로 스마트폰 카메라에서 사용됨.1/2.3인치 (약 6.17mm x 4.15mm):주로 소형 디지털 카메라 및 일부 스마트폰에서 사용됨.1인치 (약 13.2mm..

[CV] Median Sensor Resolution in Consumer Cameras

Median Sensor Resolution in Consumer Cameras 1996년 ~ 2000년대 초반:1996년:소비자용 디지털 카메라의 센서 해상도는 일반적으로 1~2메가픽셀(MP) 수준.당시 디지털 카메라는 주로 전문가용이었고, 일반 소비자에게는 새롭게 등장한 기술이었음.1999~2000년:2~3MP 카메라가 주류를 이루기 시작.2000년대 중반 ~ 2010년대:2005년:5~8MP의 해상도를 가진 카메라가 보편화되기 시작2008~2010년:10~12MP의 센서 해상도가 주류고해상도 센서가 카메라 시장에 본격적으로 자리잡음.2010년대 후반 ~ 2024년:2015년:16~24MP 센서가 일반화많은 스마트폰에도 12MP 이상의 센서가 탑재되기 시작.2020년대:24~50MP의 고해상도 센서가..