Lab 썸네일형 리스트형 Image based Material Editing 먼저 제 결과 값을 먼저 보겠습니다. 이 tistory가 젤 먼저 나온 것을 메인 페이지에 쓰더군요~! 어떻나요? 신기하죠~!! 아래 보면 실제 구현 논문의 그림이 있는데 이 결과와 비슷하나요? Erum Arif Khan, Erik Reinhard, Roland Fleming and Heinrich Buelthoff, 'Image-based Material Editing', ACM Transactions on Graphics, Proceedings of Siggraph, Boston, USA, August 2006 2006년 시그래프 에서 발표된 논문입니다. 참조 사이트는 http://graphics.cs.ucf.edu/ekhan/project_ibme.htm 입니다. 보시면 알겠지만 앗~ 신기하다~~!.. 더보기 BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features 이름 그대로 Binary라는 이름을 가지고 있어서 매우 빠르다는 느낌을 가질 수 있다. 맞다!~ 매우 빠르긴 하나 문제가 있는데 그건 회전 크기에 매우 약하다는 것이다. 처음에 소스가 공개되어 있길래 아무 이미지나 해보았더니 너무 매칭이 안되서 모야 이거~! 라면서 그냥 넘어 갔었던 기억이~~!! 관련사이트 : http://cvlab.epfl.ch/research/detect/brief/ 최근 좀 빠른 Descriptor를 찾다가..이거 회전등 크기에 매우 약하지만 이걸 해결한 논문이 나왔다란 걸 알게되었다~! ORB[논문 링크] 회전, 크기를 반영한 BRIEF라고 할 수 있다. 모 그냥 descirptor는 그대로 쓰니까~!! 다만 이전과는 다르게 패치를 크기, 회전하여 변형(?)하여 descripto.. 더보기 Color 속성을 갖는 Local Descriptor 이걸 어따써~? 라는 것이 먼저 묻고 싶다. 컬러라 매칭은 매우 약할듯하고 그럼 어디에? 보통 논문에 보면 Color Local Descriptor는 Image Classification에 적용하는 듯하다. 보통 SIFT 같은 Edge 속성을 지닌 Descriptor와 같이 쓰이며 Bag of Word의 형태, 그리고 pLSA, LDA 같은 Topic Model에 적용하여 가공한후 분류기에 넣는 방식으로 한 논문들을 보았다. Hue-Descriptor 여기서 말하는 descriptor는 Hue-Descriptor이다. 사실 많은 논문에 다양한 형태의 descriptor 알고리즘이 존재하고 있고 http://koen.me/research/colordescriptors/readme 이 사이트가 대표적인듯하다.. 더보기 Simplified SIFT Descriptor 와그너 와그너란분의 팀과 퀄컴의 합작 QCAR AR 라이브러리를 오픈했었습니다. 밑의 참고문헌을 보면 1 저자로 와그너란 분이 있는데 논문은 그닥~와닿지 않했습니다. 음. 더 자세히 말하자면, 엇~ 예전부터 있던 알고리즘인데~란 생각? 하지만 이와함께 공개된 동영상을 보면 입이 떡 벌어지죠~ 어떻게? 이럴수가~! 궁금하신 분은 구글링을 통해 찾아보시면 쉽게 동영상을 보시면 됩니다. 여기서 말씀드릴것은 Simplified SIFT Descriptor입니다. 보통 빠르게 한다면 안빠지는 알고리즘이 있습니다. FAST Corner Detector입니다. 이는 고맙게도 완전히 공개되어 있는 알고리즘입니다. 이를 통해 Keypoint를 구합니다. 이를 Keypoint를 주위로 패치를 구성하여 Feature를 추출.. 더보기 Painting 효과 - 1 Lab 카테고리는 실험적인 결과를 보여주는 곳입니다. 특히 여기는 NPR 그리고 다양한 이미지 효과에 대한 결과를 보여줍니다. What? Painting 효과는 정답이 없습니다. 즉, 다양한 효과가 존재할 수 있다는 것 의미입니다. 그냥 Point를 이용한 Painting 효과입니다. 보세요~ 아 PhotoStyle 앱에 이와 비슷한 효과가 있습니다. 좀 차이가 있습니다만 거의 비슷합니다. 다운로드앱 테스트 결과 원본 보기 어때요~ 유화 그림으로 그린듯하나요? 더보기 Local Descriptor 기반한 동영상 중복 감지 기술(1) 엔써즈 얼마전에 KT에 인수된 회사입니다. 동영상 중복 감지 시스템으로 유명하죠! 여기에 동영상 중복 시스템을 응용한 기술을 선보였습니다. Image2play라는 기술입니다. 이 기술을 예측하자면, 간단히 말하면 특징점을 뽑아 그 주위에 있는 intensity를 이용(Patch)하여 방향성분/크기등을 추출하여 Feature를 추출합니다. 왜 이런 Feature를 갑자기 꺼낸 이유는? 최근에 어느 세미나에서 예제를 보여주었는데 이때 확신했습니다. 이를 이용하여 동영상을 찾아준다는 것을요! (링크) 이 기술은 사물검색과 거의 동일합니다. 어쩌면 더 쉬울수도 있는데요. 그 이유는 사물검색은 모바일 기반으로 사진을 찍어 검색하지만 Image2Play는 동영상을 캡쳐해서 하기 때문에 거의 노이즈(크기, 조명, 회.. 더보기 이전 1 2 다음
