교수님께서 졸업 주제로 이 부분을 조금 touch(?)하길 원하십니다.
너무 막막해서 책을 보고 있는데.
Classification, Parameter Estimation and State Estimation is a practical guide for data analysts and designers of measurement systems and postgraduates ...
Matlab 상에서 구현된 Pattern recognition 알고리즘을 이해하는데 상당히 도움이 됩니다.
위의 책은 PRtools(http://prtools.org)라는 툴을 기반으로 하고 있습니다.
Matlab이 구현은 용이하나 외부와의 interface가 힘들기 때문에 고미하고 있었는데, 인터넷을 찾다가 OpenCV라는 것을 알게 되었습니다.
OpenCV는 인텔에서 만든 영상처리 라이브러리입니다.
(http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary)
Open source 이므로 library 뿐만 아니라 source도 볼 수 있다는 장점이 있습니다.
다양한 기능과 강력한 성능으로 무장하고 있지만, OpenGL만큼 알려지지는 않았습니다.
C++로 구현되어 있으며, 라이브러리 (DLL) 형태로 제공되므로, 자신의 어플리케이션에 바로바로 임포트해서 사용할 수 있다는 장점이 있습니다.
그리고 대부분의 영상처리에서 쓰이는 함수를 내장하고 있으며, 패턴 인식에 관련된 함수도 있어서 제게는 안성맞춤입니다.
우리나라에 있는 커뮤니티로는 http://cafe.naver.com/opencv 카페가 가장 활성화 되어 있는 것 같습니다.
카메라로 촬영된 이미지를 입력받아 실시간으로 처리해서 화면으로 보여주는 것을 구현할 수 있겠습니다.
현재는 감시카메라 혹은 신호통제와 같은 곳에서 저전력으로 쓰일 수 있는 wireless sensor node의 개발에 필요한 알고리즘을 만드는 것이 우선입니다.
어제 한글책도 샀는데, 오늘 온다네요. 읽어보구 열공해야 겠습니다.
공부하는 내용 뿐만 아니라, OpenCV에 대해서도 계속적으로 포스팅해야 겠습니다.
그런데 Computer Vision이 대부분 통계를 기반으로 하고 있으므로 수학공부는 필수네요.
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