재질 인식 - 객체를 온전히 이해하기 위한 기술
출처: https://blog-ko.superb-ai.com/material-recognition-a-technique-for-fully-understanding-objects/

😈 데이터블로그 챌린지 9일차😈 입니다.
원래 딥러닝 이미지기술에 대해 관심이 많은데, Material Recognition이라는 흥미로운 분야가 있다는 것을 알게 되어 읽어보았습니다.

요약

• 재질 인식: 컴퓨터 비전 분야에서 특정 물체의 표면 속성이나 재질을 인식하는 작업
• 활용 분야: 로봇, 가상/확장 현실, 제조 및 로봇 시각, 자율주행, 의료 영상 처리 등 다양한 분야
• 생각보다 오래 된 분야이며 텍스처 기반, 반사율 기반 등의 방법이 있음

내용

• 재질 인식(Material Recognition)이란, 컴퓨터 비전 분야에서 특정 물체의 표면 속성이나 재질을 인식하는 작업
  => 물체를 단순히 분류하는 것이 아니라, 물체의 구성 요소 중 하나인 표면 속성에 중점
  => 로봇, 가상/확장 현실, 제조 및 로봇 시각, 자율주행, 의료 영상 처리 등 다양한 분야에서 활용

• 객체분류와의 차이점: 이미지에서 특정 물체를 인식하고 식별하는 것이 목적이며, 주로 물체의 형태, 윤곽, 구조 등을 이용하여 물체를 식별

• 재질인식 특징: 물체의 윤곽보다는 표면적인 특성에 중점을 두며 텍스처, 색상, 광택, 반사율 등을 고려하여 물체의 속성을 분류

재질인식의 중요성 ?

1) 객체를 온전히 이해하기 위해
=> 예시) 객체 유형이 동일한 의자이더라도 재질은 나무, 천, 금속, 플라스틱 등 다양.
실제 자동차는 금속, 장난감 자동차는 나무, 플라스틱, 종이 등으로 이뤄짐.

2) 이미지 검색을 위해 ( 특히 패션산업 )
=> 정확한 정보를 찾기 위해서는 재질 정보가 필수적이며, 옷, 가방, 액세서리 등의 재질 정보가 필요

3) 로봇의 주행이나 물건을 잡을 때
=> 노면상태가 적절한지 판단하고, 물체가 미끄러운지 등을 판별하여 물건을 잡기 위해 필요

재질 인식 방법

• 텍스처 기반
  
  재질은 표면의 미끄러움, 광택, 균일성, 패턴, 섬세함 등과 같은 특성을 나타내는데, 이러한 특성은 주로 텍스처로 표현.
  따라서, 텍스처 정보를 사용하여 물체의 재질을 식별하는 것이 핵심 아이디어입니다
  

• 반사율 기반
  
  종이, 금속, 플라스틱은 별다른 텍스쳐가 없는 경우도 많음
  빛의 반사는 물체의 표면 속성에 의해 영향을 받기 때문에, 반사율 정보를 활용하여 재질을 인식하는 방법이 효과적
  예를 들어, 종이나 천의 경우 물체를 보는 각도에 따라 빛의 반사가 크게 달라지지 않지만, 금속이나 플라스틱의 경우 객체의 모서리 부분에서 반짝임이 발생합니다. 이러한 차이는 각 재질별로 반사율이 다르기 때문에 발생

• 기타
  

열을 가한 후 열이 식는 시간을 측정
물체를 타격한 소리를 기반으로 재질을 분류하는 방법