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세상을 놀라게 하자!

문제 정의 :Computer vision의 경우

일반적으로 Computer vision을 하다보면 Pattern recognization에서 사용하는 방법들을 많이 사용하게 됩니다. 그런데 '조금' 다릅니다. 때론 '많이' 다르게 해야 합니다. 어떤 이유 때문일까요? 일반적으로 두 서너개의 집합이 있고 이에 대한 분류를 하라고 하면 Pattern recognition쪽을 하신 분들은 자연스럽게 K-Mean Clustering을 찾게 됩니다. 그런데 이것이 늘 맞을까요? 아시는 분들은 알겠지만 최소한 mean이 몇개가 어디에 있을 것이라는 것을 정해주어야만 가능하기 때문에 이것을 어떻게 정하느냐에 따라 많은 차이를 나타냅니다. 늘 맞지 않는다는 이야깁니다. 그럼 이런 분류 방식을 Computer vision에 적용해보지요. 예컨데 Thresholding..
Technical writing/Computer vision 2010. 9. 26. 03:34
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