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심화/영상 - Algorithm

Eight Points algorithm(Normalized) - 과제 해결 Part 1: Normalized 8-Point Algorithm In eight_point_fw, implement the function find_fundamental_matrix. This function takes 2 sets of corresponding key points from the 2 images and computes the fundamental matrix. For stability of the algorithm, we would want to first normalize the points. For this we follow the following steps: Find the centroid of the points (find the mean x and mean y values).. 더보기
Bag of Visual Words 개념 Contents 1. 개요 2. 설명 3. TF-IDF 1. 개요 - Bag of Visual Words는 유사 이미지를 찾는 방법 중 하나이다. 이미지 비교에는 픽셀간 비교하는 방법이 있을 수 있고, 소위 이미지에서 'Visual Words'를 구성해 주요 부분만 비교할 수 있다. Bag of Visual Words는 후자의 방법이다. - Slam에서는 Loop Closing Detection에서 활용된다. 2. 설명 - SIFT와 같은 Descriptor로 이미지의 특징점을 파악한다. - 특징점을 이용해 이미지를 이른바 시각적 단어의 집합으로 파악하고, 히스토그램을 구성하여 이미지 당 Words의 발생빈도를 통계 낸다. - 이미지 히스토그램을 이용해 이미지 간의 유사성을 보다 효율적으로 파악한다 (물.. 더보기
Hungarian Maximum Matching Algorithm Contents 1. Hungarian matching algorithm 정의 2. Hungarian algorithm설명 3. 코드 1. Hungarian matching algorithm - 이분 그래프상에서 최대 가중치 매칭을 찾는 알고리즘이다. - 할당 문제 - $O(|V|^3)$ 알고리즘 적용 상황 예시) Musician, Chef, Cleaners를 고용하려고 하고, 하나의 회사에서 하나의 서비스만 제공할 수 있다. (CompanyA, B, C는 Musician, Chef, Cleaners를 파견하는 서비스 제공회사이다) 사용자는 금액을 최소화 하면서 서비스를 이용 하고 싶다. 위의 상황은 이분 그래프로 표현이 가능하다. 하나의 회사가 하나의 서비스만을 제공할 수 있기 때문이다. 2.Hunga.. 더보기
Hausdorff Distance 1. Hausdorff Distance 뜻 - 컴퓨터 비전 분야에서 주로 쓰이며, '매칭' 문제 해결을 위해 사용됩니다. - X 와 Y가 비어 있지 않은 메트릭 공간(M, d)의 부분 집합(non-empty sets of points X, Y)이라고 하면, Hausdorff 공간 $d_{H}(X, Y)$는 다음과 같이 정의 합니다. - X, Y 집합에 속한 점의 갯수는 다를 수 있습니다. 이산화(discretized)와 경계 $\Omega$를 고려하였을 때(점이 이산적으로 분포함을 가정하면) 공식 1은 아래와 같이 표현할 수 있습니다. ※ 직관적으로 보면, 한쪽 점 집합을 기준으로 다른쪽 집합 상의 점까지의 가장 먼 거리를 구하는 것처럼 보입니다. 그리고 두 거리 중 더 큰 것(max)을 $d_{H}(X.. 더보기