정규화된 8점 알고리즘(Normalized Eight-Point Algorithm)은 컴퓨터 비전과 기계 학습 분야에서 사용되는 기술 중 하나로, 카메라 모션 추정, 구조화된 환경에서의 객체 추적 등 다양한 응용 분야에서 활용된다. 이 알고리즘은 주로 다음과 같은 상황에서 사용된다:
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카메라 모션 추정: 카메라의 움직임을 추정하고, 이동 또는 회전 등의 변환이 어떤 식으로 발생했는지 파악한다.
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3D 포인트 추정: 2D 이미지 상의 특징 점을 이용하여 3D 공간 상의 포인트를 추정하거나 재구성한다.
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객체 추적: 시간에 따른 객체의 움직임을 추적하고 예측하는 데 사용된다.
이 알고리즘은 최소자승 방법(Least Squares)을 기반으로 하며, 입력으로 2D 이미지 상의 특징 점 좌표를 사용한다. 하지만 정규화된 8점 알고리즘은 입력 데이터를 특별한 방식으로 정규화(normalization)하여 알고리즘의 성능을 향상시킨다. 정규화된 입력은 다음과 같은 단계를 거친니다:
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이동 및 스케일 정규화: 입력 데이터의 중심을 원점으로 이동시키고, 스케일을 조절하여 입력 데이터를 표준화한다.
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특징 벡터 정규화: 특징 벡터를 정규화하여 노이즈에 민감하지 않도록 만든다.
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정규화된 입력을 사용하여 최소자승 방법을 통해 카메라 모션 매개변수나 3D 포인트를 추정한다.
정규화된 8점 알고리즘은 입력 데이터의 정규화로 인해 안정성을 향상시키며, 더 정확하고 안정적인 결과를 얻을 수 있다. 이 알고리즘은 주로 구조화된 환경에서의 카메라 모션 추정과 3D 재구성과 같은 작업에서 활용된다.
