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본 도서는 연습문제 해답을 제공하지 않습니다.
한 권으로 꿰뚫는 컴퓨터 비전 핵심 알고리즘
컴퓨터 비전의 기본 이론 및 최신 방법론을 살펴보려는 학생/개발자/연구자를 위한 책이다. 기본 뿌리인 동작 원리를 이해함으로써 문제 해결력을 기르고, 효과적인 컴퓨터 비전 시스템 설계 능력까지 키울 수 있다. 알고리즘 간의 비교, 가상 코드, 예제 등을 통해 중요 개념을 확실히 짚어주고, 이론과 실습을 병행하여 학습할 수 있도록 부록으로 OpenCV 실습도 제공한다.
【이 책의 장점】
- 고전 알고리즘부터 최신 알고리즘까지 망라한다.
- 최근 인기를 끄는 처리 기법 및 웹과 모바일에 적용된 응용 사례도 함께 다룬다.
- 이론 설명에만 그치지 않고 어떻게 구현하는지 가장 코드로 보여준다. 몇몇 주제는 OpneCV 실습으로도 다룬다.
※ 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.
목차
Chapter 01 소개
01 왜 컴퓨터 비전인가?
02 컴퓨터 비전 문제는 어떻게 해결하나?
03 시스템 설계
04 인접 학문
05 학습을 위한 자원
연습문제
Chapter 02 영상 처리
01 디지털 영상이란?
02 히스토그램
03 이진 영상
04 영상 처리의 세 가지 기본 연산
05 다해상도
06 모폴로지
07 컬러
연습문제
Chapter 03 에지 검출
01 에지 검출의 기초
02 영교차 이론
03 캐니 에지
04 컬러 에지
05 선분 검출
연습문제
Chapter 04 지역 특징 검출
01 지역 특징 검출의 기초
02 이동과 회전에 불변한 특징점 검출
03 위치 찾기 알고리즘
04 스케일에 불변한 특징점 검출
연습문제
Chapter 05 영상 분할
01 영상 분할의 원리
02 전통적 방법
03 그래프 방법
04 민시프트
05 워터셰드
06 대화식 물체 분할
07 알고리즘 선택
연습문제
Chapter 06 특징 기술
01 특징 기술자의 조건
02 관심점을 위한 기술자
03 영역 기술자
04 텍스처
05 주성분 분석
06 얼굴 인식 : 고유 얼굴
연습문제
Chapter 07 매칭
01 매칭의 기초
02 빠른 최근접 이웃 탐색
03 기하 정렬과 변환 추정
04 웹과 모바일 응용
연습문제
Chapter 08 기계 학습
01 기계 학습의 기초
02 신경망
03 SVM
04 분류기 앙상블
05 기계 학습을 이용한 얼굴 검출
연습문제
Chapter 09 인식
01 도전
02 사례 인식
03 범주 인식
04 사람 인식
05 모바일 기기에 적용된 인식 기술
연습문제
Chapter 10 모션
01 움직이는 상황
02 광류
03 물체 추적
연습문제
Chapter 11 3차원 비전
01 본질 영상
02 스테레오
03 능동 센서
04 깊이 영상의 인식
연습문제
Chapter 12 장면 이해
01 동물은 어떻게 보나?
02 이해로 가는 길
연습문제
Appendix A OpenCV 프로그래밍
01 소개
02 hello!
03 영상 처리
04 디졸브
05 비디오와 카메라
06 에지 검출
07 스타일링
08 물체 인식
09 얼굴 검출과 추적
Appendix B 학습을 위한 추가 자원
01 학습을 위한 추가 자원(CVOline, VisionBib 포털)
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