Computer Vision Site
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AI Topics : Vision : 시각계의 구조에 대한 근본적인 의문이 있다. 거의 20 여년동안, 시각계는 독립적인 모듈로 분해될 수 있고, 각자는 색상을 추정하는 것처럼 잘 정의된 기능을 수행하며, 그 출력이 나중에 통합된다고 가정되어 왔다. 과연 이것이 유효한 가설인가? ........ Vision 은 시각정보의 획득과 처리를 포함한다. AI 기술로 인해 자동차가 스스로 고속도로를 안전하게 주행하고 컴퓨터가 얼굴표정을 해석할 수 있을 정도의 놀라운 성취를 가능하게 하였다. 체스판 위의 검은색 사각형이 구멍이 아니라 표면의 일부라는 사실과 같은 아주 단순한 것을 결정할 때 뇌가 수행 하는 분석의 복잡성을 고려해 보자. 그러면 목적을 믿음직하게 수행하기위해 얼마나 섬세한 시각 시스템이 있어야 하는 지를 알 게 될 것이다.
안개와 눈으로 인해 전방부가 잘 안보이고 어두운 물속에서 스쿠바 다이빙을 하는 경우를 상상해 보자. 그때 당신은 경험과 환경에 대한 일반지식에 기초해서 희미하게 정의된 부분을 채울 수 있다. AI 프로그램은 부분적인 이미지의 향상, 해석, 인식, 식별, 다른 처리등을 가능하게 한다. Vision 기술은 image stabilization, 3D modeling, 영상합성, 외과수술 수행(surgical navigation), 필기체 문서인식, vision based computer interfaces 같은 응용에 사용된다.
AI Topics : Image Understanding : 분명히 영상의 속성 (기본적으로 숫자들의 배열) 과 묘사 (description) 사이에는 많은 차이가 있다. AI, Scene Analysis, Image Analysis, Image Processing, Computer Vision 분야에서 가장 최근 20 년에 걸쳐 연구자들을 매우 바쁘게 만든 것은 이러한 차이를 매우는 것이었다. 오늘날 우리는 이러한 분야를 영상이해 (Image Understanding) 라고 요약하여 표현한다.
KAIST : Robotics & Computer Vision lab : Link
고려대 : The Center for Artificial Vision Research : Link(Korean Research Group ...)
경북대 : Computational Intelligence & Machine Vision lab : Link
On-Line Compendium of Computer Vision
Keith Price's Annotated Computer Vision Bibliography