Computer Vision Theory : 유사성 검출

유사성 검출(Similarity Detection)

유사성 검출(Similarity Detection)은 이미지 내의 주요한 유사 영역을 검출하는 방법입니다.

해당 비슷한 영역이 존재하는 위치를 알려주거나 해당 유사 영역을 부각시킵니다. 이미지에서 검출하려는 오브젝트의 유사성을 기준으로 검출을 진행합니다.

감지할 이미지와 유사한 이미지인 Positive Image와 전혀 다른 이미지인 Negative Image로 훈련된 모델(Model)을 사용하거나 검출하려는 이미지를 특정 크기로 변경시켜 이미지에서 일치하는 영역이 높은 영역을 찾습니다.

또한 특정 범위 내에 있는 객체를 검출합니다.

대표적으로 얼굴 검출(Face Detection), 피부색 검출(Skin Color Detection), 템플릿 매칭(Template Matching) 등이 있습니다.

얼굴 검출(Face Detection)

얼굴 검출(Face Detection)은 이미지 상에서 얼굴을 검출하기 위한 알고리즘입니다.

수만 수천개의 Postive Image와 Negative Image로 교육된 모델을 사용하여 검출을 진행합니다.

얼굴에서의 특징점인 눈이나 코, 입술 등에서 밝고 어두운 정도의 특징점을 사용하여 검출을 진행합니다.

해당 특징점들이 모두 존재하는 위치를 찾습니다.

피부색 검출(Skin Color Detection)

피부색 검출(Skin Color Detection)은 이미지 내의 피부색을 검출을 위한 알고리즘입니다.

피부색으로 간주할 수 있는 색상에 대해 하위 임계값과 상위 임계값을 두어 피부색과 유사한 색상을 피부색으로 간주합니다.

템플릿 매칭(Template Matching)

템플릿 매칭(Template Matching)은 이미지에서 유사성이 가장 높은 이미지를 검출합니다.

원본 이미지와 검출하려는 템플릿 이미지를 변형시킨 뒤 서로가 얼마나 비슷한지 대조하여 검출을 진행합니다.

서로를 대조하였을 때** 가장 높은 일치점**을 찾아 결과로 반환합니다.

• Writer by : 윤대희