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OpenCV 컴퓨터 비전 프로젝트 : 증강현실부터 자동차 번호판, 얼굴 인식, 3D 머리 포즈 추적까지 (Loan 13 times)

Material type
단행본
Personal Author
Baggio, Daniel Lélis, 저 Emami, Shervin, 저 Escrivá, David Millán, 저 Ievgen, Khvedchenia, 저 Mahmood, Naureen, 저 Saragih, Jason, 저 Shilkrot, Roy, 저 이문호, 역
Title Statement
OpenCV 컴퓨터 비전 프로젝트 : 증강현실부터 자동차 번호판, 얼굴 인식, 3D 머리 포즈 추적까지 / 다니엘 렐리스 바지우 외 6명 지음 ; 이문호 옮김
Publication, Distribution, etc
서울 :   에이콘,   2016   (2017)  
Physical Medium
458 p. : 삽화 ; 24 cm
Series Statement
acorn+PACKT technical book
Varied Title
Mastering OpenCV with practical computer vision projects : step-by-step tutorials to solve common real-world computer vision problems for desktop or mobile, from augmented reality and number plate recognition to face recognition and 3D head tracking
ISBN
9788960778337 9788960772106 (세트)
General Note
공저자: 셰르빈 이마미, 다비드 밀란 에스크리바, 크베드체니아 아이에브젠, 노린 마흐무드, 제이슨 사라기, 로이 실크롯  
색인수록  
Subject Added Entry-Topical Term
Computer vision
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500 ▼a 색인수록
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No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.37 2016z1 Accession No. 121247273 Availability In loan Due Date 2021-09-23 Make a Reservation Available for Reserve R Service M
No. 2 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.37 2016z1 Accession No. 151335086 Availability Available Due Date Make a Reservation Service
No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
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No. 1 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.37 2016z1 Accession No. 151335086 Availability Available Due Date Make a Reservation Service

Contents information

Book Introduction

acorn+PACKT 시리즈. 이 책은 OpenCV에 대한 기본 지식을 갖췄으며, 관심 있는 프로젝트를 시도하면서 컴퓨터 비전 이론을 적용하려는 독자를 위한 책이다. 컴퓨터 비전 분야의 실시간 모바일 앱, 증강현실, 3D 모양 재구성, 자동차 번호판 인식, 3D 머리 포즈 추적, 얼굴 검출, 얼굴 추적, 얼굴 인식 등 다양한 OpenCV 기반 프로젝트 구현 과정을 이론과 연계해 상세하게 설명함으로써 현장에서 접할 수 있는 문제를 해결하는 데 지름길을 제공한다.

간단한 얼굴, 눈, 피부 검출, 피셔 얼굴, 얼굴 인식, 3D 머리 방향과 복잡한 얼굴 특징 추적을 이용한 얼굴 분석, SVM과 신경망을 포함한 인공지능(AI)을 이용해 자동차 번호판 검출과 광학 문자 인식(OCR), 간단한 인공 마커나 복잡한 자연 영상으로 데스크톱과 아이폰 및 아이패드용 증강현실 구현, 3D SfM 카메라 재투영 방법을 이용해 평면 2D 카메라를 이동한 후 3D 객체 모델 생성 등을 다루고 있다.

★ 요약 ★

OpenCV에 대한 기본 지식을 갖췄으며, 관심 있는 프로젝트를 시도하면서 컴퓨터 비전 이론을 적용하려는 독자를 위한 책이다. 컴퓨터 비전 분야의 실시간 모바일 앱, 증강현실, 3D 모양 재구성, 자동차 번호판 인식, 3D 머리 포즈 추적, 얼굴 검출, 얼굴 추적, 얼굴 인식 등 다양한 OpenCV 기반 프로젝트 구현 과정을 이론과 연계해 상세하게 설명함으로써 현장에서 접할 수 있는 문제를 해결하는 데 지름길을 제공한다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 간단한 얼굴, 눈, 피부 검출, 피셔 얼굴, 얼굴 인식, 3D 머리 방향과 복잡한 얼굴 특징 추적을 이용한 얼굴 분석
■ SVM과 신경망을 포함한 인공지능(AI)을 이용해 자동차 번호판 검출과 광학 문자 인식(OCR)
■ 간단한 인공 마커나 복잡한 자연 영상으로 데스크톱과 아이폰 및 아이패드용 증강현실 구현
■ 3D SfM 카메라 재투영 방법을 이용해 평면 2D 카메라를 이동한 후 3D 객체 모델 생성
■ 실시간 데스크톱 컴퓨터 비전 애플리케이션을 안드로이드와 iOS 모바일 앱으로 훨씬 적합하게 재설계
■ 엑스박스 키넥트 센서로 동적 입력인 몸 전체를 사용해 인간-컴퓨터 상호작용 실행

★ 이 책의 대상 독자 ★

이 책은 자신의 기술에 컴퓨터 비전 기술을 더 추가하려는 노련한 OpenCV 전문가뿐만 아니라 실전 컴퓨터 비전 프로젝트를 개발하기 위한 OpenCV 기본 지식을 가진 개발자에게도 완벽한 책이다. 실전 단계별 지침을 통해 OpenCV C++ 인터페이스를 사용하여 실제 문제를 해결하려는 컴퓨터과학 대학 고학년이나 대학원생, 연구자, 컴퓨터 비전 전문가를 대상으로 한다.

★ 이 책의 구성 ★

1장, '안드로이드용 만화 생성기와 피부 변환기'에서는 완벽한 지침서와 피부색 변환기를 비롯해 가능한 여러 가지 가능한 만화 유형과 실제 카메라 영상으로부터 만화나 그림을 자동으로 만드는 데스크톱 애플리케이션과 안드로이드 앱 모두에 대한 완벽한 튜토리얼과 소스코드를 다룬다.

2장, '아이폰과 아이패드의 마커 기반 증강현실'에서는 각 단계에 대한 설명과 소스코드로 아이패드와 아이폰 기기용 마커 기반 증강현실(AR) 애플리케이션을 구축하는 방법을 알아본다.

3장, '비마커 증강현실'에서는 비마커 AR에 대한 설명과 소스코드로 비마커 증강현실 데스크톱 애플리케이션을 개발하는 방법에 대해 다룬다.

4장, 'OpenCV를 활용한 SfM 탐색'에서는 OpenCV의 SfM 개념 구현을 통해 SfM을 소개한다. 독자는 다중 2D 영상과 카메라 위치 추정으로부터 3D 기하학을 재구성하는 방법을 배운다.

5장, 'SVM과 신경망을 활용한 번호판 인식'에서는 완벽한 지침서와 서포트 벡터 머신(SVM, Support Vector Machine)과 신경망을 이용해 자동차 번호판 인식 애플리케이션을 구축하는 는 소스코드를 다룬다. 독자는 학습하고 영상이 번호판인지 아닌지 결정하는 패턴 인식 알고리즘을 익히고 예측하는 방법을 배운다. 특징 집합을 문자로 분류할 때 도움이 될 것이다.

6장, '비강체 얼굴 추적'에서는 완벽한 지침서와 사람 얼굴에서 복잡한 부분들을 모델링하고 추적하는 동적 얼굴 시스템을 구축에 대한 튜토리얼과 소스코드를 다룬다.

7장, 'AAM과 POSIT을 활용한 3D 머리 포즈 추정'에서는 능동 외양 모델(AAM, Active Apperance Model)이 무엇인지 이해할 때 필요한 모든 배경과 OpenCV로 서로 다른 얼굴 표현이 있는 얼굴 프레임 집합을 이용해 AAM을 생성하는 방법을 살펴본다. 또한 AAM이 제공하는 맞춤 기능을 통해 주어진 프레임과 어떻게 정합하는지에 대해 설명한다. 그 다음에는 3D 머리 포즈자세를 찾을 수 있는 POSIT 알고리즘을 적용한다.

8장, '고유얼굴과 피셔 얼굴을 활용한 얼굴 인식'에서는 완벽한 지침서와 영상 내의 회전된 얼굴과 다양한 조명 조건을 제어하는 기본 얼굴과, 눈 검출을 포함한 실시간 얼굴 인식 애플리케이션에 대한 튜토리얼과 소스코드를 다룬다.

9장, '마이크로소프트 키넥트를 이용한 플루이드 월 개발'에서는 키넥트 센서를 이용해 플루이드 월이라고 불리는 대화식 유체 시뮬레이션 개발을 완벽하게 다룬다. OpenCV의 옵티컬 플로우 방법과 유체 해석기를 통합해 키넥트 데이터를 다루는 방법도 설명한다.


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

다니엘 렐리스 바지우(지은이)

상파울로에 있는 InCor(Instituto do Cora??o, 심장연구소)에서 의학 영상 처리로 컴퓨터 비전 분야에서 일하기 시작했고, 혈관 초음파 영상 분할을 연구했다. GPGPU에 주력했으며, 엔디비아의 쿠다(CUDA)로 작업해 분할 알고리즘을 이식했다. 에치(ehci, http://code.google.com/p/echi) 프로젝트를 통해 내추럴 유저 인터페이스 그룹에서 6 자유도 머리 추적에 참여하기도 했다. 현재 브라질 공군에서 근무하고 있다.

셰르빈 이마미(지은이)

이란 태생으로 호주에서 10대 초반에 전자공학을 독학했고, 로봇공학(로보틱스?)을 취미로 삼았다. 15살에 첫 로봇을 만들면서 RAM과 CPU 작업을 어떻게 하는지 공부했다. 즉시 로봇을 제어하는 전체 Z80 마더보드를 설계하고 만든 후 0과 1에 대응하는 두 개의 누름 버튼을 사용해 순수 이진 기계 코드로 소프트웨어를 작성하는 개념으로 모두를 놀라게 했다. 어셈블리어는 물론 고급 컴파일러 같이 훨씬 쉬운 방법으로 컴퓨터 프로그램을 작성하는 방법을 배운 후 컴퓨터 프로그래밍에 빠졌으며, 그 후 거의 매일 데스크톱, 로봇과 스마트폰을 프로그래밍했다. 10대 후반에 C와 어셈블리 코드로 최적화한 3만 줄짜리였던 3D 모델러 Draw3D(http://draw3d.shervinemami.info)를 만들었으며, 당시의 모든 시장 제품보다 3D 그래픽스를 더 빠르게 렌더링했다. 그러나 3D 하드웨어 가속을 활용할 수 있게 됨에 따라 그래픽스 프로그래밍에 흥미를 잃었다. 학부 시절 때 컴퓨터 비전 과목을 택했으며, 상당한 관심을 보였다. 2003년, 첫 학위 논문에서 카메라 입력을 지원하는 OpenCV(베타 3)를 사용해서 고유 얼굴(Eigenfaces)에 기반을 둔 실시간 얼굴 검출 프로그램을 만들었다. 2005년, 석사학위 논문에서 OpenCV(v096)를 이용해 여러 모바일 로봇의 시각 내비게이션 시스템을 개발했다. 2008년부터 아부다비와 필리핀에서 프리랜서 컴퓨터 비전 개발자로 일하고 있으며, 다음과 같은 수많은 단기 상업적인 프로젝트에서 OpenCV를 사용했다. -하르(Haar) 또는 고유 얼굴을 이용한 얼굴 검출 -신경망, EHMM이나 고유 얼굴을 이용한 얼굴 인식 -AAM과 POSIT를 활용해 단일 사진에 있는 얼굴의 3D 위치와 방향 검출 -단일 사진만 활용한 3D 얼굴 회전 -단일 사진 내 임의의 3D 방향을 활용한 얼굴 전처리와 인공조명 -성별 인식 -얼굴 표현 인식 -피부색 검출 -홍채 검출 -눈동자 검출 -시선 추적 -시각 돌출 추적 -히스토그램 정합 -신체 크기 검출 -셔츠와 비키니 검출 -지폐 인식 -비디오 안정화 -아이폰에서의 얼굴 인식 -아이폰에서의 음식 인식 -아이폰에서의 마커 기반 증강현실(당시의 아이폰 증강현실 앱에서 두 번째로 빨랐다) OpenCV는 셰르빈 가족의 식탁에 일용할 양식을 제공했다. 이런 이유로 포럼에서 정기적으로 조언하고 사이트(http://shervinemami.info/openCV.html)에 OpenCV 강의록을 자유롭게 올렸으며, OpenCV로 다시 기부했다. 2011년, 이 책을 집필하기 위해 다른 공개 OpenCV 웹사이트 주인장에게 연락했다. 엔디비아에서 모바일 디바이스용 컴퓨터 비전 최적화를 위해 일하기도 했으며, 안드로이드용 최적화 버전을 만들기 위해 공식 OpenCV 개발자와 긴밀하게 작업했다. 2012년, 향후 OpenCV가 기반이 될 모바일 디바이스용 컴퓨터 비전의 하드웨어 가속 표준화를 위한 크로노스 OpenVL 위원회에도 참여했다.

데이비드 밀란 에스크리바(지은이)

여덟 살 때 8086 PC에서 베이직(Basic)으로 첫 번째 프로그램을 만들었는데, 이때 이미 기본 방정식의 2D 플로팅 방법을 구현할 수 있었다. 2005년에는 OpenCV(v0.96)를 이용해 컴퓨터 비전이 지원하는 인간-컴퓨터 상호 작용 방법을 사용해 발렌시아 폴리테크닉 대학(Universitat Polit?cnica de Valencia)의 IT 연구를 진행했으며, 이 주제를 바탕으로 최종 프로젝트를 진행했고 그 결과를 HCI 스페인 학회에 발표했다. 오픈소스 3D 소프트웨어 프로젝트인 블렌더(Blender)에 참여했고, 컴퓨터 그래픽 소프트웨어 개발자로서 첫 상업 영화인 <프리버즈: 밍쿠와 찌아의 도시 대탈출(2010)>의 제작 과정에도 기여했다. 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽, 패턴 인식의 경험과 다양한 프로젝트 및 스타트업 작업, 컴퓨터 비전, 광학 문자 인식, 증강현실에 관한 지식을 적용함으로써 IT 분야에서 10년 이상의 경력을 쌓았다. 'DamilesBlog' 블로그의 저자이며 OpenCV, 일반적인 컴퓨터 비전, 광학 문자 인식 알고리즘의 연구 기사와 자습서를 블로그에 게시하고 있다.

크베드체니아 아이에브젠(지은이)

우크라이나의 컴퓨터 비전 전문가다. 하르만 인터내셔널에서 카메라 기반 드라이버 보조 시스템 연구 개발로 경력을 시작했다. 그 후에는 ESG의 컴퓨터 비전 컨설턴트로 일했다. 현재는 증강현실 애플리케이션 개발에 중점을 둔 개인 사업을 하는 개발자다. Computer Vision Talks 블로그(http://computer-vision-talks.com)를 운영하고 있으며, 컴퓨터 비전과 증강현실에 관계 있는 연구 논문과 튜토리얼을 게재한다.

노린 마흐무드(지은이)

텍사스 A&M 대학교의 시각화 학부를 최근 졸업했다. 다양한 프로그래밍 환경, 애니메이션 소프트웨어와 마이크로컨트롤러 전자공학에서 경험을 쌓았다. 센서 기반 전자공학과 소프트웨어 엔지니어링을 이용한 대화식 애플리케이션을 만들었다. 애니메이션 특수 효과에 사용하는 물리 기반 시뮬레이션 개발에도 참여했다.

제이슨 사라기(지은이)

호주 캔버라에 있는 호주 국립 대학교에서 2004년에 기계공학 공학석사 학위를 받았고(우등생으로), 2008년에 컴퓨터과학 박사학위를 취득했다. 2008년부터 2010년까지 피츠버그에 있는 카네기멜론 대학교의 로봇 연구소에서 박사 후 과정을 수료했다. 2010년부터 2012년까지 연구 과학자로서 연방 과학 산업 기구(CSIRO)에서 근무했다. 현재는 호주 기술 스타트업 회사인 비주얼 피쳐스(Visual Features)의 수석 연구 과학자다. 컴퓨터 비전 분야, 특히 변형 가능한 모델 등록 및 모델링 주제에 많이 공헌했다. 과학 커뮤니티에서 널리 사용하는 두 개의 비영리적인 오픈소스 라이브러리 개발자로서 DeMoLib와 FaceTracker 모두 OpenCV를 비롯한 범용 컴퓨터 비전 라이브러리를 이용한다.

로이 실크롯(지은이)

스토니 브룩 대학교(Stony Brook University)의 컴퓨터 과학 조교수로서 인간 상호 작용(human interaction) 그룹을 이끌고 있다. 현재 수행하는 연구는 컴퓨터 비전, 휴먼-컴퓨터 인터페이스라는 두 도메인 간의 교차점에 관한 것으로 미국 연방, 뉴욕 주와 산업 보조금으로부터 자금을 지원받고 있다. MIT에서 박사 학위를 받았고 CHI와 SIGGRAPH 같은 최고의 컴퓨터 과학 콘퍼런스와 「ACM Transaction on Graphics(TOG: 그래픽 트랜잭션)」, 「Transactions on Computer-Human Interaction(TOCHI: 컴퓨터-인간 상호 작용)」과 같은 주요 학술 저널에 25개 이상의 동료 검토 논문을 발표했다. 다수의 책을 공동 저술한 여러 특허 기술의 공동 발명자이자 수많은 신생 기업의 과학 자문위원회에서 활동하는 엔지니어/기업가로서 10년 이상의 경험을 보유했다.

이문호(옮긴이)

관심 분야는 정보 검색이며, 매일 4시간 이상 걸리는 출퇴근 시간에 다방면의 원서를 읽는 쏠쏠한 즐거움에 빠져 사는 아날로그 세대다. 영상처리를 전공으로 석사를 마쳤고, 현재 문헌정보학 박사 과정에 있으며, 컴퓨터 비전 기반 IoT 솔루션 개발에 전념하고 있다. 오픈소스 자바 검색 엔진인 루씬(Lucene)에 관한 첫 국내서인 『루씬 인 액션』(에이콘, 2005)을 공역했으며, 오픈소스 영상처리 라이브러리를 다룬 오픈소스 라이브러리 실무 시리즈 도서를 펴낸 저자로도 잘 알려져 있다. 『MATLAB을 활용한 실용 디지털 영상처리』(홍릉과학, 2005), 『오픈소스 OpenCV를 이용한 컴퓨터 비전 실무 프로그래밍』(홍릉과학, 2007) 등 7권의 책을 저술했으며, 번역서로는 에이콘출판사에서 출간한 『OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook 한국어판』(2012), 『(개정판) OpenCV를 활용한 컴퓨터 비전 프로그래밍』(2015), 『matplotlib을 이용한 데이터 시각화 프로그래밍』(2015), 『OpenCV 컴퓨터 비전 프로젝트』(2016), 『매트랩 영상처리 프로그래밍』(2016), 『매트랩 영상처리 프로그래밍』(2016), 『매트랩 그래픽과 데이터 시각화』(2017)가 있다.

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

1 안드로이드용 만화 생성기와 피부 변환기 
웹캠에 접근 
데스크톱 앱용 주 카메라 처리 반복문 
흑백 스케치 생성 
컬러 페인팅과 만화 생성 
에지 필터를 이용한 ‘악마’ 모드 생성 
피부 검출을 이용한 ‘에일리언’ 모드 생성 
__피부 검출 알고리즘 
__얼굴이 있는 곳 보여주기 
__피부색 변환기 구현 
데스크톱에서 안드로이드로 이식 
__OpenCV를 이용한 안드로이드 프로젝트 설정 
____안드로이드의 영상 처리에 사용하는 컬러 포맷 
____카메라의 입력 컬러 포맷 
____띄우기 위한 결과 컬러 포맷 
__안드로이드 NDK 앱에 만화 생성기 코드 추가 
____안드로이드 앱 검토 
____사용자가 화면을 탭하면 영상을 만화로 생성 
____영상을 파일로 저장하고 안드로이드 사진 갤러리에 저장 
__저장한 영상에 관한 안드로이드 통지 메시지 보여주기 
____안드로이드 메뉴 바를 통해 만화 모드로 변경 
__스케치 영상에 있는 무작위 후추 잡음 줄이기 
____앱에 FPS 보여주기 
____여러 카메라 해상도 사용 
____앱을 사용자 정의 
요약 

2 아이폰과 아이패드상의 마커 기반 증강현실 
OpenCV를 이용한 iOS 프로젝트 생성 
__OpenCV 프레임워크 추가 
__OpenCV 헤더 인클루드 
애플리케이션 구조 
__카메라 접근 
마커 검출 
__마커 식별 
____그레이스케일 변환 
____영상 이진화 
____외곽선 검출 
____후보 검색 
__마커 코드 인식 
____마커 코드 읽기 
____마커 위치 정제 
3D에서 마커 배치 
__카메라 보정 
__마커 포즈 추정 
3D 가상 객체 렌더링 
__OpenGL 렌더링 레이어 생성 
__AR 장면 렌더링 
요약 
참고 문헌 

3 비마커 증강현실 
마커 기반 AR과 비마커 AR 
비디오에 있는 임의 영상을 찾기 위한 특징 기술자 사용 
__특징 추출 
__패턴 객체 정의 
__특징점 정합 
____PattternDector.cpp 
__이상치 제거 
____교차 정합 필터 
____비율 판정법 
____호모그래피 추정 
____호모그래피 정제 
__클래스에 모두 넣기 
패턴 포즈 추정 
__PattternDetector.cpp 
__카메라 내부 행렬 얻기 
____Pattern.cpp 
애플리케이션 인프라스트럭처 
__ARPipeline.hpp 
__ARPipeline.cpp 
__OpenCV의 3D 시각화 지원 활성화 
__OpenCV를 이용한 OpenGL 창 생성 
__OpenCV를 이용한 비디오 캡처 
__증강현실 렌더링 
____ARDrawingContext.hpp 
____ARDrawingContext.cpp 
__시연 
____main.cpp 
요약 
참고 문헌 

4 OpenCV를 활용한 SfM 탐색 
SfM 개념 
영상 쌍으로부터 카메라 모션 추정 
__풍부한 특징 기술자를 이용한 점 정합 
__옵티컬 플로우를 이용한 점 정합 
__카메라 행렬 찾기 
장면 재구성 
많은 시점으로부터 재구성 
재구성 정제 
PCL로 3D 점 구름 시각화 
예제 코드 사용 
요약 
참고 문헌 

5 SVM과 신경망을 활용한 번호판 인식 
ANPR 소개 
ANPR 알고리즘 
번호판 검출 
__분할 
__분류 
번호판 인식 
__OCR 분할 
__특징 추출 
__OCR 분류 
평가 
요약 

6 비강체 얼굴 추적 
개요 
유틸리티 
__객체지향 설계 
__데이터 컬렉션: 영상과 비디오 주석 
____학습 데이터 유형 
____주석 도구 
____사전 주석 데이터(MUCT 데이터 집합) 
기하학적 제약 
__프로크러스티즈 분석 
__선형 모양 모델 
__국부-전역 표현 조합 
__학습 후 시각화 
얼굴 특징 검출기 
__상관관계 기반 패치 모델 
____식별 패치 모델 학습 
____생성와 식별 패치 모델 
__전역 기하 변환 처리 
__학습과 시각화 
얼굴 검출과 초기화 
얼굴 추적 
__얼굴 추적기 구현 
__학습과 시각화 
__범용 모델과 개인 고유 모델 
요약 
참고 문헌 

7 AAM과 POSIT를 활용한 3D 머리 포즈 추정 
능동 외양 모델 살펴보기 
능동 모양 모델 
__PCA 감 잡기 
__삼각화 
__삼각 텍스처 워핑 
모델 인스턴스 생성: 능동 외양 모델 활용 
AAM 탐색과 맞춤 
POSIT 
__POSIT에 빠져 보기 
__POSIT과 머리 모델 
__웹캠이나 비디오 파일에서 추적 
요약 
참고 문헌 

8 고유 얼굴과 피셔 얼굴을 활용한 얼굴 인식 
얼굴 인식과 얼굴 검출 소개 
__1단계: 얼굴 검출 
____OpenCV를 이용한 얼굴 검출 구현 
____객체나 얼굴 검출을 위한 하르 혹은 LBP 검출기 적재 
____웹캠 접근 
____하르나 LBP 분류기를 이용한 객체 검출 
__얼굴 검출 
__2단계: 얼굴 전처리 
____눈 검출 
____눈 탐색 영역 
__3단계: 얼굴을 수집하고 학습 
____학습하기 위한 전처리 얼굴 수집 
____수집한 얼굴로 얼굴 인식 시스템 학습 
____배운 지식 살펴보기 
____평균 얼굴 
____고윳값, 고유 얼굴과 피셔 얼굴 
__4단계: 얼굴 인식 
____얼굴 식별: 얼굴로 사람 인식 
____얼굴 검증: 요청 받은 사람이 맞는지 입증 
__마무리: 파일 저장과 적재 
__마무리: 멋진 대화형 GUI 개발 
____GUI 요소 그리기 
____마우스 클릭을 확인하고 제어 
요약 
참고문헌 

9 마이크로소프트 키넥트를 이용한 플루이드 월 개발 
플루이드 월이란? 
__단일 컬러 모드 
__다중 컬러/다중 사용자 모드 
__흰 배경을 갖는 다중 사용자 모드 
__속도 벡터 모드 
키넥트 센서 
깊이와 사용자 추적 데이터를 검색하기 위해 키넥트 센서 설정 
유체 시뮬레이션 
__시뮬레이션 렌더링 
옵티컬 플로우 
유체 시뮬레이션에서 키넥트 데이터와 옵티컬 플로우 통합 
옵티컬 플로우를 이용한 키넥트 사용자 추적과 깊이 
유체 방출과 시각화 모드 
요약

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