BoW (Bag of Words) & Spatial Pyramid Features

"Bag of Words" (BoW)와 "Spatial Pyramid Features"는 컴퓨터 비전 및 컴퓨터 비전 기반 작업에서 사용되는 특징 추출 및 표현 기법이다.

1. Bag of Words (BoW):

   • BoW는 주로 이미지 처리 및 텍스트 처리에서 사용되는 개념이다.
   • 이미지 처리에서 BoW는 이미지 내의 특징을 표현하는 데 사용된다. 먼저 이미지에서 특징 디스크립터를 추출한 다음, 디스크립터의 빈도를 계산하여 이미지를 단어(bag of words)로 표현한다.
   • 예를 들어, 이미지에서 SIFT, SURF 또는 HOG와 같은 특징을 추출하고, 이러한 특징들의 빈도를 히스토그램으로 나타냄으로써 이미지를 BoW 형태로 표현할 수 있다.
   • BoW는 이미지 분류, 객체 검출 및 이미지 검색과 같은 작업에서 유용하게 사용된다.

2. Spatial Pyramid Features (공간 피라미드 특징):

   • Spatial Pyramid Features는 이미지 처리에서 BoW를 확장한 개념이다.
   • 이미지를 하위 레벨과 상위 레벨의 여러 공간적 레벨로 나누는 피라미드 구조를 사용한다.
   • 각 레벨에서 BoW 기반 특징을 추출하고, 이러한 레벨 간에 특징을 결합하여 이미지를 더 상세하게 표현한다.
   • 이는 이미지의 공간적 구조를 고려하여 특징을 추출하고, 객체의 위치 및 스케일 정보를 포함시킬 수 있도록 도와준다.
   • Spatial Pyramid Features는 이미지 인식 및 객체 검출에서 성능을 향상시키는 데 사용된다.

이러한 기법은 컴퓨터 비전에서 이미지 표현과 분석을 개선하기 위해 사용된다. BoW와 Spatial Pyramid Features는 객체 인식, 이미지 분류, 이미지 검색 및 객체 검출과 같은 다양한 응용 분야에서 유용한 도구로 활용된다.