이미지 특징 (또는 "이미지 피처")은 이미지에서 추출된 중요한 정보를 나타내는 것을 말합니다. 이러한 특징은 주로 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 작업에서 사용됩니다. 다음은 일반적인 이미지 특징의 몇 가지 예시입니다:
엣지 (Edges): 이미지에서 물체나 패턴의 경계를 나타내는 선들을 나타냅니다. 엣지 감지 알고리즘은 이러한 선을 찾아내어 특징으로 사용합니다.
코너 (Corners): 물체의 모서리나 교차점을 나타내는 지점입니다. 코너는 객체의 형태와 구조를 파악하는 데 사용됩니다.
색상 히스토그램 (Color Histogram): 이미지에서 각 색상 채널(빨강, 녹색, 파랑 등)의 픽셀 분포를 표현한 것입니다. 색상 히스토그램은 이미지의 색상 정보를 요약하는 데 사용됩니다.
텍스처 (Texture): 이미지의 지역적인 패턴이나 질감을 나타냅니다. 예를 들어 나무의 껍질이나 돌의 표면 등이 될 수 있습니다.
SIFT (Scale-Invariant Feature Transform): 크기와 회전에 불변한 특징을 추출하는 알고리즘으로, 객체 인식 등에 많이 사용됩니다.
What is an image feature?
An image feature is a piece of information that is relevant for solving the computational task related to a certain application.
Features may be specific structures in the image such as points, edges, or objects.
Features may also be the result of a general neighborhood operation or feature detection applied to the image
Image Feature이란 특정 작업을 수행하기 위해 계산하는 것과 관련된 정보의 조각이다.
Features들은 points, edges, object같은 이미지 안에 특정 구조를 의미한다.
Features들은 일반적인 이웃간 실행이나 그림에 적용되는 feature detection의 결과일 수도 있다.
딥러닝이 나오기 전에는 hand-cratf방식으로 만들었지만 이제는 컴퓨터나 네트워크가 feature를 직접 찾고 사용한다.
Why do we need to extract a feature?
얼굴이 뭐고 얼굴 아닌 것이 무엇인지 알기 위해서 feature이 필요하다. iphone에는 파노라마 기능이 있는데 그것 또한 컴퓨터가 feature을 찾아 나서기 때문이다.
What is a good feature?
A good feature should be invariant to...
Illumination
Translation
Scale
위치에 관계없이 같은 사람으로 감지돼야.
Rotation
Perspective transform
What is a good feature?
A good feature should be computationally inexpensive
A good feature should be memory efficient
Several Images features
Widely used feature extractor & descriptor!
Extractor : Feature이 어디있는지 알려줌. Which pixel is feature?
Descriptor : feature의 판단 기준
ORB
oFast detector + r-BRIEF descriptor
FAST
Determines the corner by having more than N consecutive pixels whose intensities are higher(or lower)
9 consecutive pixels when the radius is 3
P 주위를 둘러싼 픽셀들이 전부 P보다 value가 더 큰 경우
