선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 뿐만 아니라 기존의 RGB카메 라와 같이 3대역 필터를 가지고도 적응적인 주성분 벡터를 이용할 경우, 5대역 멀티스펙트럴 카메라와 동일하거나 다소 우수한 분광반사율 추정이 가능하다고 보고되고 있다. 따라서 본 기고에서는 앞서 간단히 소개한 멀티 스펙트럴 칼라 이미징 분야에서 최근 논의되고 있는 다양한 추정 방법을 소개하며, 각 방법에 따른 시스템의 구성 방법과 추정 성능을 평가함으로써 영상 인식의 초기 과정에서 피사체의 고유한 색정보를 얻고자 하는 분야의 연구자에게 웅용의 예를 제시하려 한다.
- 본 기고에서는 분광반사율 추정 에 관한 기존의 방법들에 대하여 소개함으로써 물체의 인식 과정에서 필요한 피사체 의 색자극을 추출해 내는 방법에 대하여 살펴보았다. 특히 3대 역 이상의 다대 역 카메라를 이용하지 않더라도 주성분 분석법과 위너 추정법을 이용함으로써 저대역의 출력 신호로부터 더 세분화된 대역의 분광반사율을 추정할 수 있으며, 또한 유사색 모집단을 이용하여 색상별로 주성분을 최적화 할 경우 동일한 대 역에서도 추정오차를 줄일 수 있음을 확인하였다.
가설 설정
- 이때 기존의 주성분 분석의 경우 Munsell 모집단이 모든 색 의 분광 반사율을 포함한다고 가정 하고 이 모집단에 대하여 공통적인 주성분 벡터를 주성분 분석 방법을 이용해 찾아 이용한다. 그러나 제안된 방법에서 저자는 그림 3과 같이 주성분 벡터를 구하기 위해 전체 Munsell 분광반사율 모집단을 이용하는 것이 아니라 1485개의 Munsell 모집단으로부터 색상 영역별로 세분화된 모집단의 집합을 얻고 각 모집단에 대해 별도의 주성분 벡터를 구하였다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.