Image Feature란?
이미지를 수치적 값의 관점에서 추출한 정보로, 인간이 상호관계를 이해하기 어렵다.
이미지의 feature를 추출하는 이유는 원본 이미지보다 차원이 낮아서 많은 이미지를 처리하는 overhead를 낮출 수 있기 때문이다.
Local Feature
객체인식, 식별에 사용 (Recognization, Identification) 즉 사람인지 물체인지 인식한다.
고급응용 프로그램
-객체의 이미지 패치(patch: keypoints in the image)를 설명한다.
-texture in image patch
-shape matrics
-invariant moments
-Histogram oriented gradients
Global Feature
이미지 검색, 객체 감지 및 분류 (object detection, classification) 영상에서 어떤 물체가 존재하는지 찾는다.
저수준 응용 프로그램
-contour representation (윤곽표현)
-shape descriptors (모양 설명)
-texture features (질감)
Local & Global feature Fusion
=improves the accuracy of the recognition with the side-effect of computation overheads.
컴퓨터의 오버헤드의 부작용과 인식의 정확성을 향상시킬 수 있다.
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