이번 강의에서는 Computer Vision에 대해 설명합니다.
🚀 Computer Vision의 개념
🌌 Computer Vision이란? 
이미지,CCTV, 동영상 파일을 통해 학습을 하게 됩니다.
학습 할 데이터에 모눈 종이처럼 픽셀 값을 세팅을 합니다.
픽셀에 RGB(빨강,초록,파랑)를 입히고 색을 조합하여 이미지를 추출하게 됩니다.
🌌 Application of Computer Vision
🪐 Image Classification
- 이미지를 업로드하고 레이블 값을 알려주면 컴퓨터가 이미지의 특성을 분석하고 인지하게 됩니다.
🪐 Object Detection
- 사각형 박스를 통해 물체를 탐지합니다.
🪐 Semantic Segmentation
- 물체 자체에 대한 인식을 제공합니다.
🪐 Image Analysis
- 이미지를 분석하여 텍스트를 통해 이미지에 대한 안내를 제공합니다.
🪐 Face Detection & Recognition
- 사람의 얼굴 데이터만 추출합니다.
🪐 Optical Character Recognition
- 길거리 표지판, 영수증, 손 글씨 등 문자를 인식합니다.
🚀 Computer Vision In Azure
🌌 Computer Vision이란?
Azure 구독 내의 AI 애플리케이션 리소스를 통하여 사용합니다.
리소스 종류로,
- 특정 서비스용 독립 실행형 리소스
- 여러 서비스용 일반 Cognitive Services 리소스
가 있습니다.
Computer Vision은 REST 엔드포인트에 (https://주소)를 붙혀 인증 키 값을 달고 사용하게 됩니다.
Computer Vision 서비스는 다음과 같은 서비스를 제공합니다.
- 사전에 학습된 Computer Vision 모델
- 미리 정의된 10,000개 이상의 클래스에 대한 개체 감지
- 이미지 설명 및 태그 생성
- 얼굴 감지 및 분석
- 얼굴 특성: 연령, 감정
- 얼굴 인식: 유사성 일치, 본인 여부 확인
- 콘텐츠 조정 (나이, 폭력, 성적인 기능 조정 가능)
- 텍스트 감지 및 OCR
- 텍스트 위치 검색: 인쇄, 수기
- Form Recognizer Serivce - 이미지 또는 PDF 형식으로 스캔된 양식에서 정보 추출, 사용자 고유 양식 또는 사전 학습된 모델을 사용, 텍스트 추출 뿐만 아니라 양식 필드의 의미 인식을 수행합니다.
🌌 Custom Vision이란? 
사용자의 데이터를 통해 사용자 맞춤 데이터 학습을 통한 모델을 만들어 Computer Vision을 사용할 수 있습니다.
