[인공지능] Mean Shift

논문을 읽던 중, Mean Shift 방식을 통해 영상에서 손 위치를 찾는다는 부분을 읽고 어떤 건지 궁금해졌다.

 

* Mean Shift 방식

: 데이터 집합의 밀도 분포에서 peak(꼭대기) 또는 무게 중심(지역 극값)을 찾는 방법. Hill Climb 탐색 방법의 일종.

 

* Hill Climb Search(언덕 오르기 탐색)

: 현재 노드를 기준으로 주변 노드에 올라갈 곳이 있으면 이동하고, 더이상 올라갈 곳이 없으면 peak이라고 판단하는 탐색 알고리즘.

 

- Mean Shift 방식은 가장 기본적인 방법이다. 하지만 추적하려는 대상과 배경의 색이 유사하면 실패할 가능성이 높아진다. 대상의 크기가 변하는 경우에도 문제가 된다.

- 그러나 Mean Shift 방식은 대상의 형태가 변하는 경우에 유용하며, 가볍고 빠르다. 제한된 환경에서 사용하면 강력한 방법이 될 수 있을 것이다.

 

-> 다음에는 Mean Shift 방식에 대해 더 깊이 공부해보고, 다른 Hill Climb 탐색 방식에 대해서도 공부해야겠다.

 

 

+) Mean Shift 방식에 대해 공부할만한 내용 링크

[영상추적#1] Mean Shift 추적

움직임 추적(motion tracking)

+) Hill Climb Search에 대해 공부할만한 내용 링크

기초인공지능 08