비전 1) 봐두면 좋은 논문 및 긍/부정 부류, DB

참부류 / 분류결과	w1	w2
w1	n11(TP)	n12(FN)
w2	n21(FP)	n22(TN)

긍정부류를 w1, 부정부류를 w2라 놓는다 가정하자.

즉, 정상제품을 w1로 판별해야 하고, 불량제품을 w2로 판별해야 한다.

이때, 찾아야하는 것은 정상제품이다. 따라서 찾은 것은 TP, FP로 '우량이라 생각하고 검출한 것'이며,

찾아야 하는 것은 w1 전체가 될 것이다.

 

거짓긍정률은 n21/(n21+n22)

참긍정률은 n11/(n11+n12)

거짓부정률은 n12/(n11+12)

참부정률은 n22/(n21+n22)이며

정확률은 n11/(n11+n21)로 찾은 것(TP, FP) 중 맞게 찾은 것

재현율은 n11/(n11+n12)로, 찾아야 하는 것(TP, FN) 중 맞게 찾은 것

 

이 때, F측정을 정확률과 재현율을 결합한 하나의 값으로 표현한다.

간단하게  F1 = (2*정확률*재현률) / (정확률 + 재현률) 로 표현한다.

 

 

 

<봐두면 좋은 논문>

지역특징 비교 - Schmid000, Mikolajczyk2005a, Mikolajczyk2005b

영역분할 알고리즘 - Estrada2009

성능평가 - Christensen2002

영상처리 - Gonzalez2010(특징추출, 영상분할, 물체인식도 다룸), Gonzalez2011

주로 비전과 그래픽스가 협력하는 학술대회 SIGGRAPH에서 데모와 논문이 발표되는 것을 보며 추세 확인 간으

Szeliski2011 - 저자의 홈페이지에 전체 원고가 공개됨. 비전 최신주제를 다룸

Sonka2008 - 초보자용 입문서. Svoboda2008과 쌍둥이 관계.

Shapiro2001

패턴인식 한글용 - 오일석2008

 

학술대회

IEEE Transactions on Patteern Analyis and Machine Intelligence(PAMI)

International Jounal of Computer Vision(IJCV)

Pattern Recognition

IEEE Transactions on Image Processing

ACM Transactions on Graphics

Foundations and Trends in Computer Graphics and Vision

Computer Vision and Image Understanding

Image and Vision Computing

 

IEEE International Conference on Computer Vision(ICCV)

IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)

 

웹사이트

CVonline - 컴퓨터 비전의 주제를 계층적으로 나누고, 주제에 대한 설명을 제공. DB, 문헌, SW, 교육을 위한 자료 제공

VisionBib.Com - 논문 제공

Computer Vision Online - SW, DB, 책 정보 제공 및 주목할만한 뉴스

 

DB - 부록B에서