Category105 [OpenCV] PCA (Principal Component Analysis), 주성분 분석이란 무엇일까? [OpenCV] PCA (Principal Component Analysis), 주성분 분석이란 무엇일까? 아래에 있는 얼굴 영상을 위한 적절한 기술자는 무엇일까? 영상의 화소값 자체를 특징으로 삼으면 영상을 잘 설명할 수 있을까? 위 영상은 화소가 150X150개 이므로 22,500 차원의 특징 벡터가 생성된다. 이를 특징으로 사용하여 영상을 설명하기엔 너무 거대하다. 이런 상황에서 효과적으로 사용할 수 있는 기법이 주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis) 이다. 이 기법은 $D$차원의 특징 벡터를 정보 손실을 최소로 유지하며 $d$ 차원으로 줄이는 것이다. $(D > d)$ 1. 원리 그림 1. 은 주성분 분석의 처리 과정을 보여준다. 먼저 학습 집합을 이용하여 특징.. 2022. 7. 18. 경로 내의 파일명 가져오는 방법 딥러닝 모델을 학습시키기 위해서는 파일시스템에서 데이터셋을 가져와야 한다. 여러 개의 이미지로 구성된 데이터셋을 가져오려면 파일시스템에서 정해진 경로 내에 있는 모든 파일명을 읽어올 필요가 있다. 경로 내의 파일명을 가져오는 코드는 다음과 같다. dir_name = "D:/Dataset/Training_Dataset/" train_list = os.listdir(dir_name) 2022. 7. 15. Vector 원소 출력 방법 C++에서 vector 컨테이너 안에 담긴 데이터들을 출력하는 방법이다. 1. vector.size() 이용 #include #include int main(){ std::vector v; v.push_back(1); v.push_back(2); v.push_back(3); for(int i=0; i 2022. 7. 14. Mat 변수를 Vector로 변경하는 방법 C++으로 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘을 코딩하다가 Mat 변수를 Vector로 변경해야 하는 일이 생겼다. for문을 통해서 원소 하나하나 참조하여 저장할 수는 있겠지만 vector 컨테이너의 특성을 이용해 쉽게 할 수 있는 방법을 찾았다. 다음과 같이 assign 메소드를 이용하면 된다. Mat image = imread("pcadata.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); vector vecImage; vecImage.assign(image.datastart, image.dataend); 2022. 7. 14. [미적분] 정적분의 기본 정리 정적분의 기본정리 $ \int_{a}^{b} f(t)dt = F(b) - F(a) $ 유도 적분과 미분 사이 관계에 의해서 $F(x)$는 $f(x)$의 원시함수 즉, 부정적분이다. * 부정적분: 어떤 함수를 도함수로 하는 모든 함수 이를 수식으로 나타내면 다음과 같다. $ \int_{a}^{x} f(t)dt = F(x) + C $ $ x=a $ 일 때, 정적분의 정의에 의해서 $ \int_{a}^{a} f(t)dt = F(a) + C = 0$ 이므로, $ F(x) = -C $ 이다. $x$를 $b$로 치환하면, $ \int_{a}^{b} f(t)dt = F(b) - F(a) $ 를 도출할 수 있다. 2022. 7. 1. [미적분] 부분적분 부분적분이란? 두 함수의 곱으로 정의된 함수를 적분하는 기법이다. 미분 가능한 연속 함수 $f(x)$, $g(x)$에 대하여, $ \int f(x)g^\prime(x)dx = f(x)g(x)-\int f^\prime(x)g(x)dx $ $ \int_{a}^{b} f(x)g^\prime(x)dx = \left [ f(x)g(x) \right ]_{a}^{b}-\int_{a}^{b} f^\prime(x)g(x)dx $ 이다. 위의 식을 유도하는 과정은 다음과 같다. 유도 부분적분식은 곱의 미분법에 의해 유도되는데, 곱의 미분법에 따라 미분 가능한 두 함수 $f(x)g(x)$를 미분하면 $\{f(x)g(x)\}^\prime = f^\prime(x)g(x) + f(x)g^\prime(x)$ 양 변을 $x$에 대.. 2022. 7. 1. 이전 1 ··· 13 14 15 16 17 18 다음
