루키의 보석함

OpenCV를 활용한 이미지의 유사도 비교에서 먼저 피처 매칭을 살펴봤다. 오늘은 히스토그램 비교를 알아보도록 하자. 히스토그램은 매개변수에 따라 Correlation, Chi-square, Intersection, Bhattacharyya 각각의 결과값을 가질 수 있다. 그래서 중요한 부분이 각각의 결과값을 어떻게 해석하는 것이다. Correlation과 Intersection은 값이 클수록 유사한 것이고, Chi-square와 Bhattacharyya는 값이 작을수록 유사한 것으로 판단한다. Comparing Histogram 먼저 전체 소스를 살펴보면 다음과 같다. 마찬가지로 C로 구현되어 있는 Histogram 소스를 자바로 변환한 것이다. package kr.co.acronym; import j..

지금까지 살펴본 확률분포는 모두 평균이나 분산과 같은 매개변수들을 기반으로 확률분포를 정하게 됩니다. 예를 들어, 정규분포(Normal Distribution)에서는 평균과 분산을 알고서 확률분포를 구하게 되죠.. 그런데 만약 평균과 분산과 같은 매개변수를 모를 경우, 확률 분포를 어떻게 알 수 있을까요? 특히 정규분포와 달리 여러개의 봉으로 이루어진 데이터라면, 기존의 방식으로 확률 분포를 알수는 없을 겁니다. 이렇게 매개변수가 없을 때, 확률 분포를 구하는 방법을 Nonparamtric Method라고 합니다. (보통 비모수적 방법이라고 이야기 하는 것 같습니다.) Nonparametric Method는 보통 Histogram, Kernel Density, Nearest Neighbour 세가지가 있..