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[OpenCV Programming] 디스크립터 2

BFMatcher는 특징 디스크립터를 전수 조사하는 것이 특징이며, cv2.BFMatcher()를 사용할 때 상호 매칭까지 하게 되면 작업 속도가 느리다는 단점이 있다. [OpenCV Programming] 디스크립터(Descriptor) 특징을 나타내는 값을 매칭하기 위해서는 회전이나 크기 등에 영향이 없어야 하며, 이를 위해서는 feature descriptor(특징 디스크립터)가 필요하다. 특징 디스크립터는 keypoint의 주변의 밝기나 색상 dsbook.tistory.com 이를 개선한 것이 FLANN(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors Matching)이다. FLANN은 가장 가까운 이웃의 근사 값으로 매칭을 수행하며, Machine Learni..
데이터 분석 & 시각화/OpenCV 2020. 8. 28. 16:32
(SM) Machine Learning - kNN(k-Nearest Neighbor)

kNN(k-Nearest Neighbor)란? 머신러닝은 지도학습과 비지도학습으로 나눠지고, 지도학습은 분류와 회귀(예측)으로 나눠진다. 우리는 이 글에서 지도학습 중 분류의 대표적인 알고리즘인 kNN을 알아보고자 한다. 위 그래프에 빨간 동그라미는 A집단, 초록색 세모는 B집단으로 분류되어있다. 그리고 우린 가운데 별이 어느 집단에 속할 것인지 알아보고자 한다. 여기서 쓰이는 개념이 kNN(k-Nearest Neighbor), 즉 최근접 이웃 알고리즘이다. k의 개수 정하기 첫 번째 방법은 kNN중에 k의 개수를 정해줘야 한다. 여기서 k란 가장 가깝게 접하는 요소들을 몇개까지 볼 것인지 정해주는 것이다. 위에서는 k를 3개로 사용해주어서 A집단 2개, B집단 1개가 별에 대해 최근접 이웃인 것이다. ..
데이터 사이언스 메뉴얼/Machine Learning 2020. 5. 20. 11:14