고양이 두 잔

목차 Part I: 확률 이 책의 첫 번째 부분(2~5장)은 확률과 확률 분포에 대한 간략한 개요를 다룬다. 대부분의 컴퓨터 비전 모델은 확률적 관점에서 해석될 수 있으며, 본 책에서는 모든 내용을 이러한 시각에서 제시한다. 확률적 해석은 처음에는 다소 생소할 수 있지만, 이는 큰 장점을 가진다. 공통된 표기법을 제공하여 책 전체에서 일관되게 사용할 수 있도록 하며, 서로 다른 모델 간의 관계를 보다 명확하게 드러낼 수 있게 한다. 왜 컴퓨터 비전 문제를 확률로 설명하는가? 카메라는 3차원 세계를 2차원 영상으로 투영한다.  즉, 우리가 가진 것은 세계로부터 생성된 측정값이며, 이로부터 원래 세계의 속성을 추론하는 것이 목표이다.  그러나 다음과 같은 두 가지 문제가 존재한다. 측정 과정에는 노이즈가 포..

목차 서론 컴퓨터 비전의 목표는 이미지에서 유용한 정보를 추출하는 것이다.  그러나 이는 예상보다 훨씬 어려운 문제로 밝혀졌으며,  지난 40년 동안 수많은 창의적이고 지적인 연구자들이 이 문제를 해결하려고 노력해 왔지만,  여전히 범용적인 "시각 기계(seeing machine)"를 구축하는 데에는 크게 미치지 못하고 있다. 이러한 어려움의 근본적인 원인 중 하나는 시각 데이터의 복잡성이다.  예를 들어 그림 1.1을 살펴보면, 장면에는 수백 개의 객체가 존재하며,  이들 대부분은 "전형적인" 자세를 취하고 있지 않다.  또한 거의 모든 객체가 부분적으로 가려져 있다.  컴퓨터 비전 알고리즘의 관점에서 보면, 개별 객체의 경계를 명확하게 식별하는 것조차 쉽지 않다.  예를 들어, 하늘과 배경의 흰색 건..