CHOU

졸업 논문을 위해서 이전에 만든걸 좀더 아름답게 디버깅 하고 기능을 추가하고 있는 중 입니다. 이전에는 영상을 전처리 과정을 통해서 물체와 배경을 분리하고 분리된 영역중에서 패턴 매칭을 이용해 특정 물체를 찾았는데 실제 환경에서 실험을 해보니까 실내에서는 괜찮은 결과 나오는데 야외에서 날씨가 변덕스러울때는 이거 원 엉뚱한거 인식해서 지들끼리 놀고 있는걸 지켜보니까 환장하는줄 알았습니다^^. 물체의 특징점을 이용해서 물체인식을 하는 SIFT와 SURF을 두가지 OpenCV을 이용해서 테스트 해봤는데 시뮬레이션 환경에서 한대의 컴퓨터에서 3대의 로봇의 영상을 동시에 처리하니까 SIFT는 상당히 버거운 면이 종종 나타나더군요. 그래서, SURF을 이용해서 물체 인식을 실험하고 있는 중 입니다. OpenSURF..

얼마전에 수업시간에 배운 EM-Algorithm 에 관한 내용과 레포트로 제출한 문제에 대해 다시한번 생각해 보겠습니다. 예전 학교에서는 주로 알고리즘을 배우면 프로그래밍화 시켜서 실제 검출시 얼마나 적중이 잘되는지를 확인을 주로 했는데.. 일본은 주로 수학식을 풀어오라는 레포트가 많아서 최근에 수학을 무지하고 있습니다^^. EM-Algorithm 은 어렵다면 어렵고 쉽다면 쉬운 알고리즘 인데.. 뭐 어느정도 이해를 했다는 가정하에 문제를 풀어보겠습니다. 문제는 간단하게 분산 행렬을 이하와 같이 설정했을 때 EM-algorithm을 적용하여 문제를 풀어보는 것 입니다. 이때 N은 학적번호 뒷자리입니다. 초기치와 사용 공식은 아래와 같습니다. 1. 우선 문제를 풀기위해 분산행렬을 계산해주고, 가우스 분포식..