[질문] 요즘 컴퓨터 비전은 푸리에 변환 몰라도 되나

[익명(211.186)]

컴공쪽 대학원에서는 물어보지도 않는다는데 ㅇㅇ

죄다 그래픽스 곁들인 3d만 파는건가?

[익명(220.94)]

되겠냐 - dc App

[익명(219.241)]

비전 쪽에 푸리에 쓰던데 - dc App

[MetaFibonacci(equivalence)]

[노는게제일좋아(aig0016)]

전공과목 들을 때 알려주든데

[새봄(hersheysprotein)]

반드시 필요합니다. 두 확률밀도함수가 독립일 때, 얘네들의 결합확률밀도함수를 구하려면 합성곱(convolution)을 해야 하는데요. 두 확률밀도함수를 합성곱하는 연산은 두 확률밀도함수를 각각 푸리에 변환한 후, 곱한 후에, 다시 역푸리에변환한 것과 동치입니다. 왜 이렇게 하냐면 fft와 ifft의 시간복잡도가 O(n logn)이라서예요.

[새봄(hersheysprotein)]

여기까지는 수리통계학 내용인데요. 이때 "두 확률밀도함수"를 "하나의 이미지 그리고 하나의 블러 효과를 주는 필터"로 대치시키면 곧바로 CV 내용이 됩니다. 그래서 푸리에 변환은 기초적인 CV를 하기 위해서 반드시 알고 있어야 해요.

[새봄(hersheysprotein)]

또 CV를 하다보면 가우시안 커널이라는 단어가 나오는데, 얘는 편미분방정식론에서 열방정식(확산방정식)을 푸는 여러 방법 중 heart kernel과 완전히 똑같습니다. 그리고 아시다시피 열방정식을 heat kernel로 푸는 방법도 있지만, 일단 가장 기초적인 풀이가 푸리에 변환한 후 대수방정식으로 푸는 거잖아요? 그래서 컴퓨터 비전 하는 사람들은 이미 푸리에 변환을 아기 장난 레벨로 보고 있어요.

[새봄(hersheysprotein)]

제가 CV쪽 전문이 아니라서 이정도밖에 답을 못해드리지만... 심심해서 공부한 걸 토대로 말씀드리면 이렇습니다. 체계적으로 공부한 게 아니라서 틀릴 수도 있어요 ㅠ