Computer Science
Deep learning 의 대가들
딥러닝은 그 역사를 볼 때, 몇 안 되는 연구자들이 신념과 의지를 꺾지 않고 꾸준한 노력을 기울인 끝에 탄생한 극적인 면이 있다. 연구자들은 그들이 추구한 방향에 대해 다수가 가진 비관적 통념을 극복해야 했다. 딥러닝의 리더들은 이런 상황에서 스스로를 격려하며 공학적 성취를 이뤘다. 딥러닝 혁명을 이끈 1세대 과학자 4인(힌튼, 레쿤, 벤지오, 슈미트후버)과, 그들의 뒤를 이어 딥러닝의 확산에 기여해 왔으며 자신의 그룹을 최첨단에서 이끌고 있는 신진리더들을 소개한다. 본문 이미지 영역제프리 힌튼 (Geoffrey Hinton)-인공신경망의 그루 딥러닝의 학문적 리더로 간주되며 연구자들에게는 인공신경망의 명실상부한 구루(Guru)이다. 영국인으로 케임브리지대에서 실험심리학을 전공했다. 그의 외고조부는 유명..
Gaussian mixture model(2014. 06. 07.)
우리가 이미지를 잘 처리하기 위해 확률밀도함수PDF를 사용하는 것처럼 이미지의 밝기값에 따른 히스토그램을 알 수 없을 때 임의로 가우시안 모델을 따른다고 가정하고 시작한다. 그림에 나타난 데이터 분포를 표현하기 위한 확률 모델을 생각해 보자. 그림의 1차원 데이터의 경우를 보면, 데이터가 밀집되어 있는 그룹이 3개 정도로 나뉘어져 있기 때문에, 평균을 중심으로 하나의 그룹으로 뭉쳐져 있는 형태를 표현하는 가우시안 분포로는 그 특성을 제대로 표현하기 힘들다. 이를 바로 표현하기 위해서는 그림에서 보는 바와 같이, 3의 가우시안 분포를 함께 사용하는 것이 바람직하다또한 {그림9-2}를 보면, 도우넛 형태의 데이터 분포를 가지고 있어서, 이 역시 하나의 가우시안만으로 표현하는 것은 불가능하다. 그런데 그림에서..
Snake_Active Contour Models(ACM)(2014. 07. 25.)
ACM은 spline을 이용하여 찾고자 하는영상의 성질을 에너지 함수로 표현하고이 에너지를 최소화 하는 방법에 의해 경계선을 검출하는 방법이다.이때 에너지 함수의 값이 최소화됨에 따라 컨투어에 가까워 진다.이 과정에서 curve의 모양이 움직이는 뱀모양과 비슷해서 snake라고 불리기도 한다. snake 논문이 나올 당시의 컴퓨터 비전 리서치는 오직 이미지 그 스스로의 정보만으로 computation이 발전되어졌다.그러나 논문은 low-level의 족쇠에서벗어나 higher-level processes 를 하겠다결론적으로 이 논문에서는 higher-level processes에서 유용가능한? 대안 solutions을 포함하고잇는 local minia들을 갖고 있는 energy functions 을 디자인..
Kidney Anatomy
Renal artery, Renal vein, Renal pelvis, Cortex Renal mass
visual studio 2005 프로젝트 환경설정
1. 내컴퓨터 속성 -> 고급 시스템 설정 -> 환경변수 -> path 여기에VCMILIB 폴더 라이브러리 path를 넣어준다 정리하자면 1) Debug를 할 것이라면C:\VCMILib\GDCM\BIN\Debug;C:\VCMILib\VTK\BIN\Debug;를 추가 2) Release를 할 것이라면C:\VCMILib\GDCM\BIN\Release;C:\VCMILib\VTK\BIN\Release;를 추가 해준다. 이때 ;를 잊지 말자! 2. visual studio 2005에서 솔루션 탐색기에서 프로젝트 클릭(예 : LowerExtremityVesselSegmentation) project 속성-> C++-> 추가포함디렉터리-> path 추가와 project 속성->링커 -> 추가 라이브러리 디렉터리 ->..
샘플링(sampling)과 양자화(quantization)
자연 영상은 컬러와 음영이 연속적으로 변화하지만, 컴퓨터에서 처리하는 디지털 영상은 그렇지 않다. 디지털 카메라나 스캐너와 같은 기기를 이용하면 자연 영상을 디지털화하는 것이 가능하다. 이러한 기기를 디지타이저(Digitizer)라고 하며, 샘플링(Sampling)과 양자화(Quantization)의 두 가지 기능을 한다. 샘플링은 자연 영상에서 일정한 간격으로 데이터를 뽑아내는 것을 말한다. 디지털 카메라에서, 5백만 화소, 7백만 화소와 같은 이야기는 그 디지털 카메라의 샘플링 수준(Sampling Rate)을 이야기한다. 5백만 화소의 카메라로는 5백만 개의 데이터로 이루어진 사진을 찍을 수 있는 것이다. 이 때의 사진을 이루는 각 데이터를 픽셀(pixel)이라고 하며, 이미지의 가장 작은 구성 요..