컴퓨터 비전(computer vision)은 컴퓨터가 시각적 세계를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 인공 지능(AI)의 하위 분야입니다. 디지털 이미지와 비디오를 처리하고 분석함으로써 컴퓨터 비전 시스템은 물체를 인식하고 장면을 분류하며 일반적으로 인간의 시각이 필요한 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 기사에서는 컴퓨터 비전의 기초, 그 역사, 주요 기술 및 알고리즘, 애플리케이션 및 과제를 살펴봅니다.
컴퓨터 비전의 기초
정의
컴퓨터 비전은 컴퓨터가 디지털 이미지 또는 비디오에서 높은 수준의 이해를 추출할 수 있도록 하는 알고리즘 및 기술에 대한 연구입니다. 목표는 인간의 시각 기능을 복제하고 기계가 물체 인식, 장면 이해 및 동작 분석과 같은 작업을 수행할 수 있도록 하는 것입니다.
컴퓨터 비전의 목표
컴퓨터 비전의 주요 목표는 다음과 같습니다.
- 개체 인식: 이미지 또는 비디오 내의 개체 또는 엔터티를 식별합니다.
- 장면 이해: 장면에 있는 개체 간의 컨텍스트 및 관계를 이해합니다.
- 동작 분석: 일련의 이미지 또는 비디오에서 개체 또는 카메라의 움직임을 추적하고 분석합니다.
컴퓨터 비전의 역사
컴퓨터 비전의 역사는 AI 연구 초기로 거슬러 올라갑니다. 주요 이정표는 다음과 같습니다.
- 1960년대: 이 분야의 선구자인 Larry Roberts는 2D 이미지에서 3D 물체를 인식하기 위한 최초의 컴퓨터 비전 알고리즘을 개발했습니다.
- 1970년대: Sobel 및 Canny 연산자와 같은 가장자리 감지 알고리즘의 개발로 이미지 처리 및 분석의 기반이 마련되었습니다.
- 1980년대: 형상 감지를 위한 Hough 변환 도입 및 깊이 추정을 위한 스테레오 비전 기술 개발.
- 1990년대: 개체 인식 및 분류를 위한 Support Vector Machines(SVM)와 같은 통계적 학습 방법의 출현.
- 2000년대: 컴퓨터 비전 작업을 위한 결정 트리 및 boosting을 포함한 기계 학습 기술의 대중화.
- 2010년대: 딥 러닝과 Convolutional Neural Networks(CNN)가 부활하여 컴퓨터 비전을 혁신하고 다양한 작업에서 최첨단 성능을 구현했습니다.
컴퓨터 비전의 핵심 기술 및 알고리즘
컴퓨터 비전은 다양한 기술과 알고리즘을 활용하여 이미지와 비디오를 처리하고 분석합니다. 가장 눈에 띄는 기술과 알고리즘은 다음과 같습니다.
이미지 처리
필터링, 에지 감지 및 형태학적 연산과 같은 이미지 처리 기술은 이미지에서 특징을 향상시키고 추출하는 데 사용됩니다.
특징 추출 (Feature Extraction)
SIFT, SURF 및 HOG와 같은 특징 추출 방법은 객체 인식 및 이미지 일치와 같은 작업에 사용할 수 있는 이미지의 로컬 특징을 감지하고 설명합니다.
기계 학습
SVM, 결정 트리 및 boosting과 같은 기계 학습 알고리즘은 개체 분류 및 장면 인식과 같은 작업을 위한 모델을 교육하는 데 사용됩니다.
딥 러닝
Deep learning 기술, 특히 CNN은 현대 컴퓨터 비전의 근간이 되어 객체 감지, 시맨틱 분할 및 이미지 생성과 같은 작업에서 최첨단 성능을 가능하게 합니다.
컴퓨터 비전의 응용
컴퓨터 비전은 다음과 같은 다양한 영역에 성공적으로 적용되었습니다.
로보틱스
컴퓨터 비전 기술을 통해 로봇은 환경을 인식하고 상호 작용하며 탐색, 조작 및 장애물 회피와 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
자율주행차
컴퓨터 비전은 자율 주행 자동차의 중요한 구성 요소로, 물체를 감지 및 추적하고 교통 표지판을 인식하며 거리를 추정할 수 있습니다.
의료 영상
컴퓨터 비전 알고리즘은 질병 진단, 이상 감지 및 치료 계획을 위해 X-ray 및 MRI와 같은 의료 영상을 분석하는 데 사용됩니다.
증강현실(AR)과 가상현실(VR)
Computer Vision은 AR 및 VR 애플리케이션에서 중요한 역할을 하며 실시간 개체 추적, 장면 이해 및 깊이 추정을 제공하여 몰입형 대화형 경험을 생성합니다.
감시 및 보안
컴퓨터 비전 기술은 감시 시스템에 사용되어 사람, 차량 및 물체를 감지 및 추적하고 군중 행동을 분석하며 의심스러운 활동을 인식합니다.
안면 인식
안면 인식 시스템은 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 보안, 액세스 제어 및 소셜 미디어 응용 프로그램을 통해 얼굴 특징을 기반으로 개인을 식별하고 확인합니다.
산업 검사
컴퓨터 비전은 품질 관리, 결함 감지 및 크기, 모양 또는 색상에 따른 분류를 위해 제조된 제품의 자동 검사를 가능하게 합니다.
컴퓨터 비전 분야의 과제
성공에도 불구하고 컴퓨터 비전은 여전히 다음과 같은 몇 가지 문제에 직면해 있습니다.
조명 및 폐색
조명 조건의 변화와 물체의 부분적 폐색은 컴퓨터 비전 알고리즘의 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
크기 조정, 회전 및 관측점 불변성
다양한 크기, 방향 및 관점에서 물체를 감지하고 인식하는 것은 많은 컴퓨터 비전 기술에서 여전히 어려운 과제입니다.
시맨틱 갭
낮은 수준의 기능과 높은 수준의 이해 사이의 의미론적 격차를 해소하는 것은 특히 복잡하고 어수선한 장면을 처리할 때 컴퓨터 비전에서 지속적인 과제입니다.
실시간 성능
컴퓨팅 집약적인 컴퓨터 비전 알고리즘의 실시간 성능을 달성하는 것은 로봇 공학 및 자율 주행 차량과 같은 많은 응용 분야에서 매우 중요합니다.
결론
Computer vision은 기계 학습 및 딥 러닝 기술의 발전에 힘입어 최근 몇 년 동안 놀라운 발전을 이루었습니다. 컴퓨터가 시각적 세계를 해석하고 이해할 수 있게 함으로써 컴퓨터 비전은 로봇 공학 및 자율 주행 차량에서 의료 영상 및 증강 현실에 이르기까지 다양한 영역에서 응용 프로그램을 찾았습니다. 그러나 여전히 도전 과제가 남아 있으며 지속적인 연구와 혁신을 통해 컴퓨터 비전에서 가능한 것의 한계를 계속 확장하여 미래에 더 정교하고 강력한 시스템을 위한 길을 닦습니다.