한 권으로 꿰뚫는 컴퓨터 비전 핵심 알고리즘

컴퓨터 비전의 기본 이론 및 최신 방법론을 살펴보려는 학생/개발자/연구자를 위한 책이다. 기본 뿌리인 동작 원리를 이해함으로써 문제 해결력을 기르고, 효과적인 컴퓨터 비전 시스템 설계 능력까지 키울 수 있다. 알고리즘 간의 비교, 가상 코드, 예제 등을 통해 중요 개념을 확실히 짚어주고, 이론과 실습을 병행하여 학습할 수 있도록 부록으로 OpenCV 실습도 제공한다.

【이 책의 장점】

- 고전 알고리즘부터 최신 알고리즘까지 망라한다.
- 최근 인기를 끄는 처리 기법 및 웹과 모바일에 적용된 응용 사례도 함께 다룬다.
- 이론 설명에만 그치지 않고 어떻게 구현하는지 가장 코드로 보여준다. 몇몇 주제는 OpneCV 실습으로도 다룬다.

※ 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.

Chapter 01 소개
    01 왜 컴퓨터 비전인가?
    02 컴퓨터 비전 문제는 어떻게 해결하나?
    03 시스템 설계
    04 인접 학문
    05 학습을 위한 자원
    연습문제

Chapter 02 영상 처리
    01 디지털 영상이란?
    02 히스토그램
    03 이진 영상
    04 영상 처리의 세 가지 기본 연산
    05 다해상도
    06 모폴로지
    07 컬러
    연습문제

Chapter 03 에지 검출
    01 에지 검출의 기초
    02 영교차 이론
    03 캐니 에지
    04 컬러 에지
    05 선분 검출
    연습문제

Chapter 04 지역 특징 검출
    01 지역 특징 검출의 기초
    02 이동과 회전에 불변한 특징점 검출
    03 위치 찾기 알고리즘
    04 스케일에 불변한 특징점 검출
    연습문제

Chapter 05 영상 분할
    01 영상 분할의 원리
    02 전통적 방법
    03 그래프 방법
    04 민시프트
    05 워터셰드
    06 대화식 물체 분할
    07 알고리즘 선택
    연습문제

Chapter 06 특징 기술
    01 특징 기술자의 조건
    02 관심점을 위한 기술자
    03 영역 기술자
    04 텍스처
    05 주성분 분석
    06 얼굴 인식 : 고유 얼굴
    연습문제

Chapter 07 매칭
    01 매칭의 기초 
    02 빠른 최근접 이웃 탐색
    03 기하 정렬과 변환 추정
    04 웹과 모바일 응용
    연습문제

Chapter 08 기계 학습
    01 기계 학습의 기초
    02 신경망
    03 SVM
    04 분류기 앙상블
    05 기계 학습을 이용한 얼굴 검출
    연습문제

Chapter 09 인식
    01 도전
    02 사례 인식
    03 범주 인식
    04 사람 인식 
    05 모바일 기기에 적용된 인식 기술
    연습문제

Chapter 10 모션
    01 움직이는 상황
    02 광류
    03 물체 추적
    연습문제

Chapter 11 3차원 비전
    01 본질 영상
    02 스테레오
    03 능동 센서
    04 깊이 영상의 인식
    연습문제

Chapter 12 장면 이해
    01 동물은 어떻게 보나?
    02 이해로 가는 길 
    연습문제

Appendix A OpenCV 프로그래밍
    01 소개
    02 hello! 
    03 영상 처리
    04 디졸브
    05 비디오와 카메라
    06 에지 검출
    07 스타일링
    08 물체 인식
    09 얼굴 검출과 추적

Appendix B 학습을 위한 추가 자원
    01 학습을 위한 추가 자원(CVOline, VisionBib 포털)