SQLD를 공부하기에 앞서서 SQL-D 폴더에 업데이트 하는 내용의 출처는 모두 http://www.dbguide.net 이곳에서 가져왔다. 제 1절 데이터 모델의 이해 1. 모델링의 이해 가. 모델링의 정의 1) Webster 사전에 의한 정의가설적 또는 일정 약식에 맞춘 표현 또는 어떤 것에 대한 예비 표현으로 그로부터 최종대상이 구축되도록 하는 계획으로서 기여하는 것2) 복잡한 현실세계를 단순화 시켜 표현하는 것3) 모델이란 사물 또는 사건에 관한 양상이나 관점을 연관된 사람이나 그룹을 위하여 명확하게 하는 것4) 모델이란 현실세계의 추상화된 반영 나. 모델링의 특징1) 추상화 : 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현을 함, 즉, 다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 의해 표현2) 단순화 : 복잡한..

svm 개념 참고 ( http://eehoeskrap.tistory.com/45 ) Training Data & Lable인공지능에서 기계학습의 개념을 말해보자면 기계에게 학습을 시킬 데이터를 즉, Training Data라고 지칭한다.'사람' 이라는 데이터가 있다고 했을 때, 키, 몸무게, 입고있는 옷, 머리카락 길이 등의 정보는 '사람'이라는 데이터의 Feature 가 된다.이러한 각각의 Feature들을 지닌 100명의 사람이 있다고 가정하자100명의 사람들을 분류하고 싶을 때 분류할 수 있는 기준은 여러가지가 존재하게 된다.이 기준을 정하고 분류 했을 때 가지는 값이 바로 Label 이 된다.기준을 성별로 한다고 치자, 그러면 A는 여자다. A의 Label 값은 '여자'가 될 것이다. Class ..

SVM (Support Vector Machine) 서포트 벡터 머신은 인공지능의 기계학습 분야 중 하나로, 패턴인식, 자료분석을 위한 지도학습 모델이다.즉, 2개의 범주를 분류하는 이진 분류기이다. 주로 분류와 회귀 분석을 위해 사용되며, SVM 알고리즘은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 카테고리에 속할 것인지 판단하는 비확률적 이진 선형 분류 모델을 만들게 된다. SVM의 기본적인 원리는 위와 같은 사진에서 살펴 봤을 때, 흰색 바둑알과 검은색 바둑알이 학습용 데이터로 주어졌다고 하자 두 그룹에서 각각의 데이터 간 거리를 측정하여 두 개의 데이터 사이의 중심을 구한 후에 그 가운데에서 최적의 초평면(Optimal Hyper Plane)을 구함으로써 흰색과 검은색 그룹을 나누는..

단일 객체 추적 관련 동영상 https://www.youtube.com/watch?v=agpBuC_3xSA 고정캠 포인터 지정 추적 관련 동영상 https://www.youtube.com/watch?v=XKjIUJaYfGM

출처 : http://www.ntrexgo.com/archives/2280 [13호]스테레오 영상을 처리하는데 있어 발생하는 이슈 | NTREXGO - 디바이스마트, 엔티렉스 컨텐츠 스테레오 영상을 처리하는데 있어 발생하는 이슈 글 | 위드로봇(주) 김도윤 ■ 스테레오 비전이란? 영화관에서 3D나 4D라는 표현이 자주 쓰이게 되면서 입체감 있는 영상에 대한 이해는 예전보다� www.ntrexgo.com 스테레오 비전이란? 영화관에서 3D나 4D라는 표현이 자주 쓰이게 되면서 입체감 있는 영상에 대한 이해는 예전보다는 훨씬 쉬워졌습니다. 일반 카메라로 찍은 사진은 3차원(3D) 물체의 반사광을 2차원(2D) 필름 또는 2차원 센서에 투영(projection) 시킨 것이기에 3차원 정보 중 카메라에서부터 물..

BRS Lab에서 개발한 AISight 소프트웨어 : 실시간으로 동작을 추적하고 파악하여 행동 분석을 통해 비정상적 동작을 경보해주는 솔루션 http://www.businesswire.com/news/home/20140327005417/en/BRS-Labs-Demonstrate-Enhanced-Cloud-Service-AISight%C2%AE 이와 같은 지능형 영상 감지 시스템을 구축하기 위해서는 Object detection, Object Tracking, Object identification 세 단계를 거치는 기술 필요하다. 일반적인 객체 감지 방법으로는 관심 점을 탐지하고, 조명과 뷰 포인트에 대하여 불변하는 포이늩 탐지와각 프레임 당 차이를 찾아 배경모델을 분리하여 객체를 감지하는 배경분리와 유..

OpenCV 객체추적 프로그램을 만들려면 일단 MeanShift 와 CamShift 개념을 알아야 한다. 사실 객체추적 혹은 영상추적 프로그램은 이미 OpenCV sample source에 나와있다. 2007년에 이 샘플코드를 어떻게 응용하고 다른 기술들을 접목하여 새로운 프로그램을 생성하는데 의의가 있다고 생각한다. 영상에서 객체를 추적하는 프로그램을 개발하기 위해서 반드시 알아야 하는 개념인 MeanShift와 CamShift에 대해서 알아보도록 한다. 1. Mean-Shift Algorithm Mean-Shift 알고리즘은 데이터집합에서 특짐정, 코너, 색상정보와 같은 밀도 분포를 기반으로 ROI 객체를 추적해나가는 알고리즘이다. 이는 데이터 분포에서 peak 또는 무게중심을 찾는 방법으로써 객체를..

목표 "3D Reconstruction" based Point Cloud using Kinect. Streo camera in OpenNI 1. 스테레오 카메라로 입력받은 이미지를(ex using Kinect) Point Cloud(or ICP)를 이용하여 3D Reconstuction. 2. Original Object를 자연마커로 설정 3. 3D Modeling 된 객체를 자연마커 위에 증강 KinectFusion - Real-time 3D Reconstruction and Interaction Using a Moving Depth Camera [28C3] 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=bRgEdqDiOuQ&ebc=ANyPxKpzUvOzRK0XIGsFDZXDNzLC..

Kruskal Algorithm과 Prim Algorithm은 Greedy Algorithm를 적용하는 알고리즘 중의 하나이다. 최소신장트리를 구성할 때, 최적의 해를 구하려면 가중치를 낮은 간선을 선택하는 것이 좋다. 그래서 고안된게 바로 크루스칼 알고리즘이다. 크루스칼 알고리즘은 각 단계에서 가중치가 작은 간선부터 선택한다.선택하는 과정에서 사이클이 만들어질 경우 그 간선은 선택하지 않는다.그리고, 신장트리는 n개의 정점을 가질 때, 반드시 n-1개의 간선을 가지게 되어있으므로 간선이 n-1개가 되면 종료하면 된다. 크루스칼 알고리즘은 다음과 같은 사항을 고려해야한다. 1. 가중치가 작은 간선을 선택하는 데는 많은 시간이 소요되므로 모든 간선을 오름차순으로 정렬2. 깊이우선탐색(DFS), 너비우선탐색..

Greedy Algorithm은 해답에 포함될 원소들을 차례로 선택하는 과정을 거치게 되는데, 각 단계에서는 전체적인 상황을 종합적으로 판단하고, 고려하여 결정하는 것이아니라 현 시점의 정보를 바탕으로 가장 이익이 되는 원소들을 선택하는 방법이라고 할 수 있다. 복잡한 과정을 거치지 않고, 상황을 종합적으로 판단하는게 아니기 때문에 매우 빠른 알고리즘이라고 할 수 있다. 이러한 Greedy Algorithm은 '최적화 문제(optimization problem)'를 해결하기 위한 방법의 일환으로서, 예를들어 최소비용신장트리를 구하는 문제를 예로 들 수 있다. 주어진 문제에 대해 최적해를 구하는데 있어서, 문제가 부문제들로 쪼개지고, 그러한 각 부문제들의 최적해로부터 효율적으로 최적해를 구하게 될 때 Gr..

정말정말 오랜만에 티스토리 OpenCV 포스팅해요 영상에서 경계선을 검출하는 방법은 영상의 1차 미분 값을 이용하는 방법이 대표적이다. 미분이란 함수의 변화량을 의미한다. 미분을 적용한 그래프는 보통 y값을 고정한 상태에서 x값의 변화에 따른 함수의 변화량을 보여주게된다. (출처 :http://kylog.tistory.com) 사진에서 볼 수 있듯, 이러한 함수의 변화는 경계선 부근에서 나타나는 현상이며, 실제 영상에서는 x값이 증가함에 따라 밝기가 급격하게 증가하는 현상으로 나타나기도 한다. 그러므로 영상에서 경계선을 검출하기 위해서는 영상을 미분한 후, 미분 값이 특정 임계값(Threshold)보다 큰 부분을 찾으면 된다. 참고로, 영상처리에서는 기울기를 그레디언트라고 한다. 그래서 자료를 찾다보면 ..

OpenCV를 이용한 적응적 경계화 (Adaptive Thresholding) 적분 영상으로 화소 개수 세기 영상 안의 여러 관심 영역을 대상으로 히스토그램 같은 여러 가지를 계산 해야한다고 가정하자, 이런 모든 계산에 드는 비용은 급격히 늘어 날 수 있는데, 이러한 문제점을 해결해 줄 수 있는 것이 바로 적분 영상(Integral Image)이다. 적분 영상은 영상 부분 영역에 걸친 화소를 셀 때의 효율성을 극적으로 개선할 수 있는 도구이다. 또한, 적분영상은 각 화소를 해당 화소로 범위를 정해진 왼쪽 상단 사분면의 내부에 위치한 모든 화소의 합으로 바꿈으로써 적분영상을 얻을 수 있다. 현재 화소의 적분 값은 앞에 설명했던 화소의 적분 값을 더한 현재 줄의 누적 합인 값이기 때문에 한 번만 영상을 조회..