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국민대학교 전자공학부 4학년 생각중 팀(박성혁, 박서이, 이준혁)의 전자공학종합설계 프로젝트입니다.
전방카메라데이터, 딥러닝, OpenCV를 활용하여 ADAS의 동작을 모사한 프로젝트입니다.
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공학 학생을위한 이미지 처리 프로젝트
이 프로젝트는 실시간 영상 처리를 통해 인간 행위를 식별하는 데 사용되며, … 이미지 처리 프로젝트 주제 , Matlab을 사용한 이미지 처리 , 및 파이썬 .
Source: ko.jf-parede.pt
Date Published: 3/14/2021
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미니프로젝트. Python, OpenCV 기반 영상처리 프로그래밍 – velog
디지털 영상처리. 프로젝트 개요. 실행 화면. 화소점 처리. 흑백처리. 평균흑백처리. 산술연산 밝기처리. 반전처리. 파라볼라(Cap & Cup). 기하학처리 …
Source: velog.io
Date Published: 7/19/2021
View: 3233
[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 – 손흥민을 찾아라!
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)로 이미지와 영상을 처리하고, 딥러닝 모듈(dnn, Deep Neural Network)을 활용하여 얼굴, 눈, …
Source: www.inflearn.com
Date Published: 2/17/2021
View: 3437
[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 – 손흥민을 찾아라!
OpenCV)로 이미지와 영상을 처리하고, 딥러닝 모듈을 활용하여 얼굴, 눈, 다양한 사물을 식별하고 인식하는 재미있는 프로젝트를 이론과 함께 배우는 …
Source: www.udemy.com
Date Published: 3/10/2022
View: 4519
C언어 기반 영상처리 프로젝트 – 매일공부
임베디드를 공부하며 가장 중요한 language 중 하나는 c언어라는 생각; 프로젝트를 통해 c언어에 대한 폭 넓은 이해를 하기 위해; 영상처리라는 주제 …
Source: mailgongbu.tistory.com
Date Published: 8/4/2021
View: 2861
당신의 포트폴리오를 돋보이게 해줄 8가지 ML/AI 프로젝트
이 주제는 요즘 고려되기에는 매우 민감하고 시급한 조치가 필요해 보인다. … 일부 영상 처리 기법으로 Convolutional Neural Network(CNN)를 …
Source: insightcampus.co.kr
Date Published: 8/17/2022
View: 574
강원대학교 SW중심대학사업단::자유게시판
제 목 : 2022년 산학협력프로젝트 주제선정 및 참여희망자(팀원) 안내사항 … 를 위한 Mydata기반 노인돌봄 서비스 개발 및 개인정보 가명처리 연구.
Source: sw.kangwon.ac.kr
Date Published: 6/2/2021
View: 5138
[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 … – 크리애플 creApple
그래서 인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 사용하는 대표적인 영역인 Computer Vision분야의 프로젝트를 준비하게 되었습니다. 대표적인 이미지, 영상처리 …
Source: creapple.tistory.com
Date Published: 10/17/2021
View: 2684
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주제에 대한 기사 평가 영상 처리 프로젝트 주제
- Author: 9민선생
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- Date Published: 2021. 7. 21.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=JfySoCwCSGk
오늘날 ‘이미지 처리’는 일반적으로 컴퓨터, 디지털 카메라, 휴대폰 등과 같은 다양한 유형의 전자 제품과 다양한 응용 프로그램에서 사용됩니다. 이미지 속성은 대비 향상, 테두리 감지, 강도 측정 및 다양한 수학적 기능을 적용하여 이미지 향상. 이러한 방법이 매우 영향력이있을 수 있지만 소비자는 덤프로 이미지를 자주 제어하지만 손쉬운 이미지 처리 루틴의 기본 값을 이해하는 것은 드뭅니다. 이것은 어떤 사람들에게는 적합 할 수 있지만 종종 광범위하게 손상되는 그림으로 이어집니다. 이 기사에서는 이미지 처리의 기본 사항과 MATLAB을 사용한 디지털 이미지 처리 프로젝트 , 파이썬 등
이미지 처리 란 무엇입니까?
이미지 처리 방법은 이미지 향상과 같은 사진에서 일부 프로세스를 수행하거나 이미지에서 일부 기능 데이터를 제거하는 데 사용됩니다. 이미지 처리는 신호 처리 , 여기서 입력은 그림이고 출력은 이미지와 관련된 특징 또는 특성입니다.
디지털 이미지 처리
현재 이미지 처리 기술은 다양한 산업 분야에서 많이 사용되고 있으며, 이는 엔지니어링뿐만 아니라 다른 분야에서도 핵심 조사 영역을 형성하는 데 사용됩니다. 기본적으로 단계별 이미지 처리 단계는 아래에서 설명합니다.
디지털 카메라를 사용하여 이미지를 클릭
이미지 학습 및 운영
이미지 분석에 따라 이미지 출력을 변경할 수 있습니다.
이미지 처리는 아날로그 이미지 처리와 디지털 이미지 처리라는 두 가지 방법을 사용하여 수행 할 수 있습니다. 1 차 이미지 처리 (아날로그) 기술은 사진, 인쇄물에 사용됩니다. Etc. 이미지 분석가는 몇 가지 이미지 기술을 사용하면서 서로 다른 기본 이해를 사용합니다. 2 차 이미지 처리 (디지털) 기술은 PC를 사용하여 디지털 이미지 분석을 지원합니다.
이미지 처리 프로젝트
다음과 같은 이미지 처리 프로젝트 목록 아래에서 설명합니다.
이미지 처리 프로젝트
1). Raspberry Pi 기반 볼 추적 로봇
이 프로젝트는 로봇 만들기 Raspberry Pi를 사용한 볼 트레이싱 용. 여기서이 로봇은 카메라를 사용하여 이미지를 캡처하고 공을 추적하기위한 이미지 처리를 수행합니다. 이 프로젝트는 라즈베리 파이 카메라 모듈은 공을 추적하기위한 마이크로 컨트롤러로 사용되며 이미지 분석을위한 Python 코드를 허용합니다.
2). 안드로이드 폰으로 감시 확인
이 프로젝트는 Android 앱을 사용하여 사무실, 집과 같은 공공 장소를 모니터링하는 데 매우 유용합니다. 이것을 사용하면 이미지를 캡처하고 라이브 스트리밍 비디오를 모니터링 및 녹화 할 수 있습니다.
제안 된 시스템에는 전원 공급 장치, Raspberry Pi, Pi 카메라 및 안드로이드 폰이 필요합니다. 또한 Linux 기반 운영 체제 Raspberry Pi 및 카메라 파일 구성 용. 방에 모션이있는 모션 소프트웨어를 사용하여 비디오를 녹화 할 수 있습니다.
삼). 의료 영상 위조 탐지
이 프로젝트는 의료 시스템에서 허위 영상 인식을 위해 영상이 의료 영상과 연관되어 있는지 확인하는 데 사용됩니다.
이 프로젝트의 작동 원리는 이미지의 노이즈 차트에 있으며 다중 해상도 실패 필터를 사용하며 극한 학습 및 지원 벡터와 같은 분류기에 출력을 제공합니다.
노이즈 맵은 경계 컴퓨팅 소스에서 형성되며, 분류 및 필터링은 핵심 클라우드 컴퓨팅 소스에서 완료됩니다. 마찬가지로이 프로젝트는 쉽게 작동합니다. 대역폭 요구 사항도이 프로젝트에 매우 합리적입니다.
4). 이미지 처리에 의한 인간 행위 식별
이 프로젝트는 실시간 영상 처리를 통해 인간 행위를 식별하는 데 사용되며, 식별 된 제스처를 카메라 시스템을 통해 전달하는 것이 주된 목적입니다.
이 시스템은 시스템에 비디오 스트림을 녹화 및 저장하기 위해 활성화 신호를 카메라 장치로 전송하면서 데이터베이스에서 주어진 인간 행위를 인식하는 것부터 시작합니다.
패턴 매칭 프로세스는 이제 녹화 된 비디오 개요에서 바로 작업하는 데 활용됩니다. 비디오의 이미지는 데이터베이스에 의해 인턴 평가되고 마지막으로 O / P가 가져옵니다.
IEEE 디지털 이미지 처리 프로젝트
디지털 이미지 처리 기술은 산술 연산을 적용하여 이미지의 품질을 향상시키는 데 사용됩니다. 영상 처리를 기반으로 한 프로젝트는 주로 영상 수정 및 2 차원 신호 식별 및 일반 신호와 대조하여 개선하는 작업을 포함합니다. 공학 학생들을위한 IEEE 디지털 이미지 처리 프로젝트 목록은 다음과 같습니다.
슬라이딩 윈도우를 사용하여 움직이는 차량의 빠르고 강력한 항공 영상 감지
콘트라스트 기반 수중 이미지의 헤이즈 제거 및 퓨전 방식을 이용한 색상 개선.
동시 기능 및 사전 학습을 통한 얼굴 인식 기반 이미지 세트
트래픽 모니터링을위한 비디오 분석
유아 울음 분석 및 감지
RPW 애벌레로부터 WSN 기반 Palms 효율적인 보호
Active Energy Image 및 Gabor 잔물결을 통한 보행 인식
신경망을 통한 인간 활동 인식
CT 스캔 이미지를 통한 디지털 이미지 처리로 폐암 검출
다항식 보간 기반 프랙탈 이미지 압축
하이브리드 클러스터링 기법 기반 뇌종양 분할
SVD 결합 및 Shearlet의 변환을 통한 의료 분야 이미지 융합
이미지 융합 기술을 사용한 픽셀 수준 및 기능 수준 비교
신경망 기반 이미지 처리를 통한 꽃 분류
Joint Sparse Technique를 이용한 의료 분야 이미지 융합
위성 이미지와 빠른 이산 커 브릿 변환의 융합
결합 기법을 사용한 이미지에 대한 무손실 압축 방법
국소 바이너리 패턴을 이용한 망막 질환 스크리닝
이미지 처리를 통한 쌀 곡물 등급 지정
형태 학적 기법을 통한 쌀 곡물 품질 평가
MATLAB을 사용한 이미지 처리 프로젝트
MATLAB 또는 행렬 실험실은 C, CPP 등과 같은 다른 프로그래밍 언어보다 계산이 많이 필요한 작업을 더 빠르게 실행할 수있는 고급 프로그래밍 언어입니다. 그러나 MATLAB은 빠른 수치 행렬 계산에 매우 유용하고 이해하기 쉽습니다. 다음 이미지 처리 프로젝트는 MATLAB의 개념을 기반으로합니다.
MATLAB 프로젝트
1). 통화 식별 시스템
다른 나라의 통화를 식별하는 것은 매우 어렵습니다. 이 프로젝트의 주요 목적은 시민들이이 문제를 해결하도록 돕는 것입니다. 그러나 통화 식별 시스템은 이미지 분석을 기반으로하며 완전히 충분하지 않습니다.
이 프로젝트의 프로세스는 자동으로 강력하게 만들어지며이 시스템은 중국 인민폐 (RMB)와 스웨덴 SEK를 예로 사용하여 기술을 시연합니다.
2). 이미지 처리를 이용한 지능형 신호등 제어
날로 교통 문제는 자동차 수가 증가함에 따라 인도에서 주요 문제가되었습니다. 이 때문에 실시간 교통 체증을 확인할 수있는 교통 신호를 활용해야한다. 이 프로젝트는 교차로의 교통 이미지를 캡처하여 쉽게 교통을 제어하기위한 이미지 처리 배열을 사용합니다. 신호등의 지속 시간을 변경하는 단계별 절차는 신호등에서 교차로의 교통 밀도에 따라 다릅니다.
삼). MATLAB을 사용한 이미지 슬라이더
이미지 슬라이더 프로젝트는 MATLAB을 사용하여 손의 움직임으로 배경 화면을 제어하는 데 사용됩니다. 이 작업은 여러 기능을 결합하여 완료 할 수 있습니다.
이 프로젝트는 웹캠을 사용하여 이미지를 캡처하고 이미지의 배경이 일관된 경우 결과는 거짓입니다. 따라서 배경을 일관되게 유지해야합니다. 이 프로젝트의 응용 분야는 주로 가전 제어, 가전 등이 있습니다.
4). 자동 주차 시스템
오늘날 전 세계적으로 많은 도시들이 주차 공간 부족, 높은 토지 가격 등으로 인해 차량 주차 문제에 직면 해 있습니다.이 문제를 극복하기위한 해결책, 즉 자동 주차 시스템이 있습니다.
제안 된 시스템은 호텔, 사무실, 극장, 가정, 병원, 경기장, 공항 등과 같은 공공 장소에서 사용됩니다. 도난으로부터 차량에 대한 자동차, 안전 및 보안.
MATLAB 기반 이미지 처리 프로젝트
MATLAB이라는 용어는 MATrix LABoratory의 약자이며 4 세대 프로그래밍 언어입니다. 이 프로그래밍 언어는 함수, 매트릭스 조작, 데이터 플로팅, 사용자 인터페이스 생성, 알고리즘 구현 등을 허용합니다.이 언어는 이미지 처리, 연구소 등의 응용 프로그램에 사용됩니다. MATLAB 기반 이미지 처리 프로젝트 목록은 다음과 같습니다.
이미지 처리 및 MATLAB을 통한 번호판 인식
MATLAB을 이용한 실시간 얼굴 감정 인식
MATLAB을 사용하여 실시간으로 졸음 운전자 감지
MATLAB 및 이미지 처리를 통한 필기 인식
MATLAB 기반 신장 결석 검출
MATLAB 기반 서명 확인
MATLAB을 사용한 컬러 이미지 압축
이미지 범주의 MATLAB 기반 분류
MATLAB 기반 피부암 감지
영상 처리 및 MATLAB을 이용한 출석 표시 시스템
MATLAB을 사용한 간 종양 검출
MATLAB 코드를 사용한 IRIS 분할
MATLAB을 사용한 피부 질환 감지
MATLAB을 사용한 실시간 진단 이미징을위한 저비용 플랫폼 설계 및 구현
Unimodal 및 Multimodal을 사용한 생체 인식 시스템
MATLAB을 사용한 무선 기반 인프라 시스템 용 MATLAB 기반 Fix-point Aspect 분석
MATLAB을 사용한 휴대폰 카메라 기반 조명 통신
MATLAB을 사용한 객체 추적을위한 얼굴 이미지 및 라이브러리 내의 원근 왜곡 모델링
MATLAB 및 이미지 처리로 지능형 신호등 제어
이미지 처리 및 MATLAB으로 농업 분야의 해충 방제
Python을 사용한 이미지 처리 프로젝트
Python은 고수준 프로그래밍 언어이며 일반적인 라이브러리는 거대하고 포괄적입니다. 다음과 같은 디지털 이미지 처리 프로젝트는 Python의 개념을 기반으로합니다.
Python을 사용한 이미지 처리 프로젝트
1). Python에 의한 이미지의 텍스트 인식
이미지의 텍스트 인식은 멀티미디어 콘텐츠를 복구하는 데 매우 유용한 단계입니다. 제안 된 시스템은 이미지의 텍스트를 자동으로 감지하고 배경이 어려운 가로로 연결된 텍스트를 제거하는 데 사용됩니다.
이 프로젝트는 색상 감소 기술, 가장자리 인식 기술, 텍스트 영역 및 기하학적 소지품의 위치 지정과 같은 응용 프로그램을 기반으로합니다. 이미지의 텍스트에는 다양한 유형의 문서에 대한 매우 유용한 정보가 포함되어 있습니다.
이미지에서 텍스트를 제거하는 것은 어려운 일입니다. 텍스트가 감지되어 문제없이 독자를 위해 추출됩니다. 이 프로젝트는 이미지에서 달성 가능한 모든 가장자리에 대해 빠른 텍스트 현지화 기술을 사용합니다.
2). Python을 사용한 운전자 졸음 감지
자율 지역의 자동차 안전 및 보안에 대한 새로운 접근 방식은 주로 자동차 시스템에서 기대됩니다. 요즘 자동차 졸음 운전 사고가 증가하고 있습니다. 이를 극복하기위한 프로젝트 솔루션 인 운전자 경보 시스템은 차량을 운전하면서 각 운전자의 눈을보고 경보를 발령합니다.
삼). Python을 사용한 얼굴 인식
이 프로젝트의 주요 목적은 실시간으로 얼굴을 감지하고 지속적으로 얼굴을 추적하는 것입니다. 이것은 파이썬을 사용하여 얼굴을 감지하는 쉬운 예이며, 얼굴 감지 대신 우리가 선택한 다른 객체를 사용할 수도 있습니다.
4). 이미지 침식 및 팽창
이미지 처리에 사용할 수있는 여러 유형의 형태 학적 작업이 있습니다. 그러나 이미지 처리는 Erosion & Dilation과 같은 이미지 모양을 기반으로 가장 일반적인 형태 학적 작업 유형을 사용하여 수행 할 수 있습니다. 여기에서 Erosion은 이미지의 특징을 줄이는 데 사용되는 반면 dilation은 영역을 늘리고 물체의 특징을 강조하는 데 사용됩니다.
5). Python을 사용하여 이미지 만화 만들기
지난 몇 년 동안 이미지 카토 마이저 소프트웨어는 일반 이미지를 만화 이미지로 변환하는 데 사용되었습니다. 이 과정에서 에지 감지 및 양방향 필터가 필요합니다. 양자 필터는 이미지의 색상 팔레트를 줄입니다. 그런 다음이 이미지에 가장자리 감지를 적용하여 어두운 모양의 이미지를 생성 할 수 있습니다. 따라서 마지막으로 만화 이미지를 얻기 위해이 이미지에 몇 가지 트릭을 적용 할 수 있습니다.
IoT 기반 이미지 처리 프로젝트
IoT 기반 이미지 처리 프로젝트 목록은 아래에서 설명합니다.
IoT 및 디지털 이미지 처리를 사용한 홈 보안
이 프로젝트는 가정 보안을 위해 IoT 및 디지털 이미지 처리를 사용하는 시스템을 설계하는 데 사용됩니다. 이 시스템에는 데이터베이스가있는 디지털 카메라, 센서, 모바일 및 포그가 포함됩니다. 센서는 집에 들어오는 사람의 이미지를 클릭하도록 카메라에 경고를 보내는 도어 프레임에 있으며, 그 후 사람 이미지를 안개 속의 데이터 시트로 보냅니다.
이미지 분석은 이미지를 감지하고 저장된 이미지와 비교하기 위해 수행 할 수 있습니다. 캡처 한 이미지와 저장된 이미지가 모두 일치하지 않으면 주택 소유자에게 경고를 보냅니다.
IoT 및 컨볼 루션 네트워크 모델 기반 브리지 균열 감지
사물 인터넷은 강력한 투과성 특성, 많은 이점 및 여러 응용 프로그램으로 인해 정보 기술과 함께 발전해 왔습니다. 구조 공학에서 IoT는 네트워크 구조 개발에 핵심적인 역할을합니다. 가장 빈번한 위협은 교량 안전을위한 균열입니다. 이러한 균열로 인해 교량 재해의 90 %가 발생했습니다. 따라서 교량 균열을 식별하는 것은 구조적 재난을 적시에 줄이기 위해 매우 중요합니다. 이를 극복하기 위해 IoT 기반의 교량 균열 감지 시스템을 구축하여 교량 안전성을 높이고 위험 요소를 줄일 수 있습니다.
분리를위한 차량의 IoT & Fourier Descriptor 기반 감지 영역
날마다 교통 사고가 심하게 증가하고 있습니다. 따라서 과속 및 혼잡과 같은 이러한 문제를 극복하려면 기술이 필요합니다. 컴퓨터 비전과 IoT를 이용한 차량 감지 및 추적은 지능형 교통 모니터링 시스템에서 매우 중요한 요소입니다.
이미지 분할 중에 차량과 카메라 사이의 각도가 연결되어 차량을 움직입니다. 이 프로젝트는 카메라 이미지를 사용하여 차량의 감지 정확도를 향상시킵니다. 움직이는 영역은 프레임 간 차이를 통해 추출됩니다. 하나 이상의 차량이 하나의 영역처럼 겹치는 경우 영역을 분할해야합니다. 이 기술은 영역 외곽선에서 분할 할 영역을 추출합니다. 단, 추출 된 윤곽선을 통해 차량을 분할 할 수 없습니다. 따라서 푸리에 설명자를 사용하여 장소를 분리하는 새로운 기술이 구현됩니다. 이 기술을 사용하여 영역을 감지 할 수 있습니다.
IoT 및 이미지 처리를 사용한 스마트 헬스 케어 키트
이 프로젝트의 주요 개념은 IoT를 사용하는 환자에게 효율적이고 더 나은 의료 서비스를 제공하는 것입니다. 따라서 의사는이 정보를 사용하여 효율적인 결과를 얻을 수 있습니다. 이 프로젝트에는 언제 어디서나 의사가 환자를 관찰 할 수있는 몇 가지 기능이 포함되어 있습니다. 응급 상황에서는 환자의 상황에 대해 의사에게 이메일이나 메시지를 보낼 수 있습니다.
IoT를 활용 한 스마트 파밍 시스템
제안 된 시스템, 즉 스마트 농업 시스템은 IoT로 설계되었으며이 시스템은 농부들에게 매우 유용합니다. 기후 상황의 경우 임계 값은 특정 지역의 기상 조건에 따라 온도, 습도와 같이 고정 될 수 있습니다. 제안 된 시스템은 현장 및 기상 저장소의 실시간 데이터 감지에 따라 관개 일정을 생성합니다.
임베디드 시스템 기반 이미지 처리 프로젝트
임베디드 시스템 기반 이미지 처리 프로젝트 목록은 아래에서 설명합니다.
이미지 처리를 사용한 ANPR 기반 요금 자동화
이 프로젝트는 ANPR 또는 자동 번호판 인식을 사용하여 자동으로 통행료 지불 시스템을 설계하는 데 사용됩니다. 이 프로젝트에서는 이미지 처리 기법을 사용하여 번호판의 이미지를 클릭하고이 이미지를 텍스트로 변환합니다.
이 시스템은 마이크로 컨트롤러로 설계되어 번호판 텍스트를 분석하고 데이터가 이미 데이터베이스에 저장되기 때문에 자동으로 금액을 공제합니다. 금액이 공제되면 차량 소유자에게 메시지가 표시됩니다.
Matlab 기반 종양 인식
이미지 처리는 다양한 의료 분야에서 사용됩니다. 제안 된 시스템은 영상 처리와 MATLAB을 기반으로 종양 위치를 검출하는 시스템을 설계하는 데 사용됩니다.
콘텐츠 및 지문을 통한 멀티미디어 보호
현재 멀티미디어 및 지적 재산의 배포를 보호하기 위해 멀티미디어 보호가 증가하고 있습니다. 이 프로젝트는 컨텐츠와 지문을 사용하여 멀티미디어를 감지합니다. 콘텐츠 핑거 프린트를 사용하면 웹 사이트에 게시 된 저작권 위반을 탐지 할 수 있습니다. 콘텐츠 핑거 프린트는 멀티미디어 개체를 고유하게 식별하는 데 사용할 수있는 멀티미디어 콘텐츠 속성을 캡처합니다. 이 프로젝트에서는 콘텐츠에 대한 지문 기술의 모델링 및 분석을 위해 모듈 식 구조가 설계되었습니다.
원격 지역에서 임베디드 ARM을 사용하여 화산 모니터링
이 프로젝트는 네트워크 내에서 연결된 원격 액세스 및 다른 모듈을 통해 MVMS (Monitoring Volcanic Multi-parameter System)라는 시스템을 개발합니다. 이 시스템은 조사 및 모니터링 네트워크 모두에 대해 설정이 매우 간단합니다. 이 시스템은 센서 및 통신 시스템과 함께 임베디드 시스템을 사용하여 작동합니다. MVMS 시스템은 주로 센서를 사용하여 유 / 무선 링크를 통해 데이터를 수신하여 대용량 지원에 저장하는 원격 모듈 네트워크 (RMN)를 포함합니다.
이 프로젝트를 사용하여 화산 활동을 모니터링하기위한 다중 매개 변수 시스템을 개발할 수 있습니다. 이 시스템은 네트워크에 연결된 원격 및 다른 모듈에 대한 액세스를 허용합니다. 이 프로젝트에서는 ARMTM 프로세서를 사용하여 하드웨어 설계에 엄청난 유연성을 제공합니다. Linux는 통신 및 센서를 제어하기위한 애플리케이션을 쉽게 개발하기위한 운영 체제로 사용됩니다.
Scilab을 사용한 임베디드 제어 시스템 설계 및 구현
이 프로젝트에서는 임베디드 제어 시스템을 설계하기위한 임베디드 플랫폼이 개발되었습니다. 이러한 시스템은 빠르고 비용 효율적인 방식으로 개발됩니다. 이 시스템은 개발 비용을 줄이기 위해 오픈 소스 소프트웨어 인 Scilab & Linux로 구축 할 수 있습니다. 이 플랫폼이 결합 된 환경을 제공하면 사용자는 제어 시스템 내에서 개발주기의 모든 단계를 수행 할 수 있습니다. 따라서 성능이 잠재적으로 개선되면 개발에 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다.
이 시스템은 산업, 교육, 기기, 최적화 및 이미지 처리 분야에서 사용됩니다. 또한이 시스템은 센서 및 액추에이터가 사용되는 곳에서 개발 될 수 있습니다
생명 공학의 이미지 처리 프로젝트
생물 의학 및 LabVIEW 이미지 처리 프로젝트의 이미지 처리 프로젝트는 아래에서 설명합니다.
위조 의료 영상 탐지
제안 된 시스템, 즉 의료 분야의 위조 영상 탐지는 헬스 케어 시스템에 사용된다. 이 시스템을 사용하면 이미지 변경 여부에 관계없이 이미지 감지를 수행 할 수 있습니다. 이 프로젝트는 일부 위법 행위를 감추기 위해 보고서 변경에 대해 등록 된 사례가 많기 때문에 특히 의료 부서에서 매우 유용합니다. 따라서이 프로젝트를 사용하면이를 감지 할 수 있습니다.
그리드에서 사용되는 의료 영상을위한 Hadoop Framework 기반 검색 시스템
제안 된 시스템은 Apache Hadoop 프레임 워크를 사용하여 구현할 수 있습니다. 이것은 다양한 이미지 형식을 컴파일하고 이미지를 저장, 공유 및 검색하기 위해 서로 다른 병원간에 설정되는 오픈 소스의 그리드 아키텍처입니다.
정확성, 신뢰성, 기밀성, 상호 운용성 및 보안과 같은 다양한 성능 메트릭이 있습니다. 이를 사용하여 환자의 프라이버시와 사용자 인증이 가능합니다.
이 프로젝트에서는 효율적인 이미지 검색을 위해 텍스처 기반의 CBIR (Content-Based Image Retrieval) 알고리즘을 사용합니다. 이 시스템 성능은 현재 운영중인 3 개의 노드를 통해 Hadoop의 도움으로 확인할 수 있습니다. 제안 된 시스템 검색 시간은 실험 결과를 통해 얻을 수 있습니다.
이미지 처리를 사용한 혈액형 프로토 타입
수혈을 관리하기 전에 혈액형 결정 과정이 필요하지만 어떤 상황에서는 사람의 생명의 위험이 있기 때문에 신속하게 혈액을 관리하는 것이 필수적입니다. 이러한 위기 상황에서 시간이 짧기 때문에 혈액 유형이 중요하다는 것을 알아 내십시오.
이러한 문제를 극복하기 위해 제안 된 시스템은 이미지 처리를 이용하여 개발된다. 이 시스템은 플레이트 테스트 및 이미지 처리 방법을 기반으로 혈액형을 결정하는 데 사용됩니다. 혈액 표현형 및 ABO-Rh 혈액형에 사용되는이 시스템의 도움으로 전체 분석 절차를 자동화 할 수 있습니다.
Quadcopter 용 컨트롤러의 LabVIEW 기반 설계
쿼드 콥터를위한 LabVIEW 및 이미지 처리 기반 컨트롤러 디자인 프로젝트는 자율 쿼드 콥터를 설계하는 데 사용됩니다. 이것은 4 개의 로터가있는 수직 착륙 차량입니다. 이 쿼드 콥터는 LabVIEW 프로그래밍 및 이미지 처리를 통해 정밀하게 제어 할 수 있습니다.
LabVIEW를 사용하는 자율 과일 따기 로봇
이 프로젝트의 주요 목표는 과일 따기 용 자율 로봇을 설계하는 것입니다. 이 프로젝트는 로봇 팔을 제어하기 위해 이미지 처리 및 LabVIEW로 설계 할 수 있습니다. 캡처 한 이미지를 기반으로이 프로젝트는 과일을 집는 로봇 팔 그립을 제어합니다.
현미경 이미지를 이용한 인간 혈액 샘플을 통한 암 검출
이 프로젝트는 현미경 혈액 샘플 이미지를 통해 백혈병의 유형을 감지하는 데 사용됩니다. 이 프로젝트에는 질감, 색상, 기하학 등의 변화를 검사하는 것과 같은 현미경 이미지의 일부 기능이 포함됩니다.이 시스템은 일관성 있고 효율적이어야하며 처리 시간이 적고 오류가 적고 정확성이 높고 비용이 적고 수집하는 동안 다른 개인에게 강해야합니다. 샘플 등
혈액 샘플 이미지에서 정보를 추출함으로써 환자에게 지체없이 혈액 질환을 예측, 치료 및 해결하는 등 사람들에게 많은 이점이 있습니다.
의료 분야에서 더 많은 이미지 처리 프로젝트는
CNN 기반 혈액 세포 분류
저렴한 비용으로 Raspberry Pi 기반 내시경 검사
피부암 발견
딥 러닝을 통한 당뇨병의 망막 병증
뇌종양의 FPGA 기반 분할
FPGA를 통한 의료 분야 이미지 융합
손실없는 의료 영상 압축
Opencv 및 MATLAB을 사용한 녹내장 감지
초음파를 통한 신장 결석 검출
X- 레이에서 결핵 검출
딥 러닝을 통한 유방암 진단
Matlab 기반 폐 결절 검출
목록 이미지 처리 미니 프로젝트 다음을 포함합니다.
이미지 침식 및 팽창
컴퓨터 비전 기반 마우스 프로젝트
영상 처리를 이용한 자동 주차 시스템
컴퓨터 비전 기반 텍스트 스캐너
이미지 처리를 통한 인간 행위 식별
컴퓨터 비전을 사용한 스마트 셀카
Python을 사용한 이미지 만화
Raspberry Pi를 사용한 공 추적 용 로봇
Python 기반의 운전자 졸음 감지
지능형 신호등의 이미지 처리 기반 제어
Python 기반 IEEE 이미지 처리 프로젝트
Python 기반의 IEEE 이미지 처리 프로젝트 목록은 다음과 같습니다.
혼합 회선 및 잔류 네트워크 기반 눈 인식
영상 처리 기법을 통한 홍채 인식 개념도
숨겨진 지문 값 예측
뎁스 맵 및 자세를 사용하여 인간 행동을 인식하기위한 딥 컨볼 루션이있는 신경망
마스크가있는 컬러 이미지의 LSB 방법 개발
암호화 된 이미지를위한 대용량으로 가역 데이터 숨기기를위한 MSB 예측 기반 기술
의료 영상 공유에 사용되는 효율적인 양자 정보를 원격으로 숨기기
디지털 이미지 처리를 통한 말라리아 기생충 탐지
자세 기반의 보행 기능으로 자유형 걷기에서 인간 식별
매니 폴드 학습 기반 이미지 분류를위한 비선형 치수 감소
점수 수준 융합을 통한 얼굴 이미지를 통한 동물 분류
다수의 이미지를 암호화하여 시각적 비밀 체계 공유
영상 처리를 통한 생체 인식 시스템 설계 소프트웨어
전이 학습을 통한 야생의 미소 감지
생체 인식 연구를 위해 컴퓨터가 지원하는 손바닥 인쇄 이미지 분할
식물 잎병 식별 시스템
유아 지문 인식
디지털 피부과
재료 분류를위한 딥 컨볼 루션 신경망 평가
2D Gabor 필터로 얼굴 표정 인식
Android 기반 이미지 처리 프로젝트
안드로이드 기반 이미지 처리 프로젝트 목록은 다음과 같습니다.
Android 및 이미지 처리 기반 얼굴 인식
모바일 심장을 이용한 원격 진료 시스템
데이터 감소 방법의 성능 비교
차량 통신 내에서 WiMAX를 통해 전송되는 안전 비디오
Android 스마트 폰을 이용한 현지화를위한 로봇 제어
인체 감지 용 저전력 시스템 설계
Android를 사용한 손가락 인식 접근법에 대한 경험적 평가
IoT와 Android를 활용 한 스마트 파밍 시스템
-따라서 이것은 디지털에 관한 모든 것입니다. 이미지 처리 프로젝트 주제 , Matlab을 사용한 이미지 처리 , 및 파이썬 . 몇 가지가 있습니다 이미지 처리에 관한 IEEE 논문 시장에서 구할 수있는 이미지 처리, 의료, 향상 및 복원, 이미지 전송, 이미지 색상 처리, 로봇의 비전 등과 관련된 이미지 처리 응용 프로그램입니다. 여기에 어떤 단계가 포함되어 있는지 궁금합니다. 디지털 이미지 처리?
[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 – 손흥민을 찾아라!
머신러닝, 딥러닝을 배워서
실전에서 어떻게 활용할까요?
딥러닝이 영상에서 손흥민 선수를 찾아 준다면
재미있지 않을까요?
Computer Vision분야에서 OpenCV와 딥러닝을
활용하는 방법과 예제를 같이 배웁니다.
– 강의소개
인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 배우고 강의하면서 이론적인 기초를 다지는 것이 중요한 만큼 실전에서 활용할 능력을 키우는 것도 중요하다고 생각했습니다.
그래서 인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 사용하는 대표적인 영역인 Computer Vision분야의 프로젝트를 준비하게 되었습니다.
대표적인 이미지, 영상처리 소프트웨어 라이브러리인 OpenCV와 딥러닝 모듈인 dnn 그리고 다양한 기법과 모듈을 활용하여
이미지와 영상처리의 기본을 배우고
얼굴, 눈 그리고 다양한 물체를 식별하고
이미지와 영상 속에서 원하는 사람을 학습을 통해 찾아내는
재미있는 과제를 이론과 함께 한단계 씩 배워나갈 수 있도록 강의를 구성했습니다.
과정을 마치고나면 다양한 Computer Vision 딥러닝 프로젝트를 꿈꾸게 될 것입니다.
저 역시 과정을 만들면서 침입탐지, 졸음방지, 숫자나 글씨인식, 감정확인, 나이와 성별인식 등 여러 가지 아이디어를 만들고자하는 생각이 들었습니다.
– 프로젝트 소개
먼저 이미지와 영상을 다루는 기법에 대해서 배우고 출발해야겠지요?
딥러닝을 본격적으로 활용하기에 앞서 OpenCV의 핵심 기법을 차근차근 배워나갑니다.
이제 이미지와 영상에서 얼굴과 눈을 식별(Face, eye Detection)해 볼까요?
OpenCV와 Haar, 딥러닝이 우리를 도와줄 것입니다.
최신 ComputerVison 기술이 이미지와 영상 속에서 사람을 인식(Face Recognition)합니다.
영화와 뉴스에 나오는 얼굴인식 기술을 직접 배우고 활용해 보세요.
얼굴만 인식(Face Recognition)하는 것이 아니고 다양한 사물(Object Recognition)을 찾을 수 있습니다.
YOLO와 그 친구들이 이미지와 영상 속에서 원하는 물체를 찾아줍니다.
특별강의
‘[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 – 손흥민을 찾아라!’ 강의에는 ‘얼굴인식(Face recognition)을 강화하는 내용의 ‘Face Landmark와 Alignment’ 단원을 추가했습니다.
– 어떤 툴을 사용하나요?
이 강의에서 다루는 툴은 어떤 것들이 있을까요?
이 강의는 대표적인 ComputerVision 소프트웨어 라이브러리인 OpenCV와 파이썬을 기반으로 합니다.
이 외에도 몇가지 유용한 소프트웨어를 설치하는데 강의 속에서 하나씩 설명드립니다.
– 궁금해요!
Q. 이 강의는 어떤 특징을 가지고 있나요?
A. 딥러닝, 머신러닝을 실전에서 활용하는 방법을 고민했습니다.
이 과정은 대표적인 분야인 Computer Vision관련된 이론 설명 뿐 아니라 실전 프로젝트를 통해서 딥러닝을 배우게 됩니다.
Q. 비전공자도 들을 수 있나요?
A. 딥러닝이나 데이터 과학은 꼭 전산을 전공한 분만 할 수 있는 분야가 아닙니다.
여러분의 열정만 있다면 충분히 배우고 활용할 수 있는 내용입니다.
당신의 포트폴리오를 돋보이게 해줄 8가지 ML
* 이 글은 towardsdatascience에 작성된 Kajal Yadav의 글을 번역하였습니다.
Source Unsplash, Edited by the author
데이터 사이언스의 세계에 한발짝 가까워지고 싶은가?
축하한다! 팬데믹 기간 동안 데이터 사이언스 및 인공지능(AI) 분야에서 수행해야 하는 작업이 궁극적으로 증가하고 있으므로 이는 올바른 선택이다. 위기로 인해 과거처럼 많은 인력으로 시장을 다시 세우기 어려워지고 있다. 독자들은 장기간의 취업 여정과 수많은 거절에 대해 스스로 마음의 준비를 해야 할 수도 있다. 여러분은 데이터 사이언스 포트폴리오가 중요하다는 것과 구축 방법을 이미 알고 있으리라 생각한다. 데이터 사이언스 매니아들이 끊임없이 물어보는 질문 중 하나는 매우 우수하고 고유한 포트폴리오를 구축하기 위해 포트폴리오에 어떤 프로젝트를 포함시켜야 하는지에 대한 것이다. 아래에서는 데이터 사이언스 포트폴리오에 대한 8가지 아이디어를 제시했으며, 또한 특정 아이디어를 시작하는 방법에 대한 통찰력을 얻을 수 있는 참조 기사도 함께 첨부했다.
1. 소셜미디어 게시물 기반 우울증 감정 분석
Photo by dole777 on Unsplash
이 주제는 요즘 고려되기에는 매우 민감하고 시급한 조치가 필요해 보인다. 전 세계적으로 2억 6천 4백만 명 이상의 사람들이 우울증을 앓고 있다. 우울증은 전 세계적으로 장애의 주요 원인이고 질병의 전반적인 부담을 크게 차지하고 있으며 매년 거의 80만 명의 사람들이 자살로 목숨을 잃고 있다. 자살은 15세에서 29세 사이의 두 번째 사망 원인이다. 우울증 치료는 종종 지연되거나 부정확하거나 완전히 놓쳐진다.
인터넷을 기반으로 하는 생활은 특히 젊은 성인들에게 초기 우울 중재 서비스를 변화시킬 수 있는 가장 큰 기회를 준다. 꾸준히 트위터에는 약 6,000개의 트윗이 올라오는데, 이는 매 순간 35만개 이상의 트윗, 매일 5억개, 매년 약 2,000억개의 트윗과 관련이 있다.
Pew 리서치 센터에서 알 수 있듯이, 일반인의 72%는 일종의 인터넷 기반 삶을 사용한다. 소셜 네트워크에서 공개되는 데이터셋은 인체 과학 및 뇌 연구와 같은 다양한 분야에서 중요하다. 그러나 전문적 관점에서 보면 지원도 충분치 않으며, 명시적 방법론 역시 절망적이게도 운이 좋지 않다.
소셜미디어 게시물의 언어를 분석함으로써 개인의 정신 건강에 대한 통찰력을 기존 접근 방식보다 훨씬 일찍 제공할 수 있는 딥러닝 모델을 만들 수 있다.
https://towardsdatascience.com/you-are-what-you-tweet-7e23fb84f4ed
https://www.jmir.org/2019/6/e12554/
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6111060/
2. 신경망을 사용한 스포츠 영상 텍스트 요약
Photo by Aksh yadav on Unsplash
이 프로젝트 아이디어는 기본적으로 스포츠 경기 동영상을 통해 정확한 요약을 얻는 것에 기초한다. 경기의 하이라이트를 알려주는 스포츠 웹사이트가 있다. 텍스트 추출, 요약 작업을 위해 다양한 모델이 제안되었지만 신경망이 가장 잘 작동한다. 일반적으로 요약은 중요한 부분을 보호함과 동시에 사실과 정보를 전달하는 부분에 집중하면서 간략한 구조로 정보를 도입하는 것을 의미한다.
게임 영상의 개요를 자동으로 작성하는 것은 게임의 흥미로운 부분 또는 하이라이트를 구별하는 문제를 야기한다.
따라서 3D-CNN(3차원 컨볼루션 네트워크), RNN(Recurrent Neural Network), LSTM(Long Terminal Memory Network) 등의 딥러닝 기법과 영상을 다른 섹션으로 나누고 SVM(Support Vector Machines), NN(Neural Networks), k-means algorithm을 적용하여 머신러닝 알고리즘을 통해 이를 달성할 수 있다.
자세한 이해를 위해 아래 포스팅을 참조해보자.
https://www.mdpi.com/1424-8220/20/6/1702/htm
3. Handwritten equation solver using CNN
Photo by Antoine Dautry on Unsplash
이러한 이슈 중에서 손으로 쓴 수학적 표현의 인식은 컴퓨터 비전 연구 분야에서 혼란스러운 이슈 중 하나이다. Handwrited Equation Soflator를 수기 숫자와 수학적 기호로 훈련시킬 수 있으며, 일부 영상 처리 기법으로 Convolutional Neural Network(CNN)를 사용할 수 있다. 이러한 시스템을 개발하려면 데이터를 사용하여 훈련해야 하므로 필요한 정보를 학습하고 예측하는 데 능숙해야 한다.
더 나은 이해를 위해 아래 첨부된 포스팅을 참조해보자.
https://vipul-gupta73921.medium.com/handwritten-equation-solver-using-convolutional-neural-network-a44acc0bd9f8
https://github.com/vipul79321/Handwritten-Equation-Solver
https://towardsdatascience.com/computer-vision-auto-grading-handwritten-mathematical-answersheets-8974744f72dd
https://opensourc.es/blog/he2latex/
4. NLP를 이용한 비즈니스 미팅 요약
Photo by Sebastian Herrmann on Unsplash
보고서 전체가 아닌 요약본을 보고 싶어했던 적이 있을 것이다. 학교 다닐 때나 대학에 다닐 때 우리들은 보고서 준비에 많은 시간을 할애하지만 선생님은 요약본을 읽을 시간밖에 없다.
요약은 데이터 과부하 문제를 해결하는 데 있어 매우 유용한 방법으로 부상했다. 대화에서 정보를 추출하는 것은 매우 좋은 상업적, 교육적 가치가 있을 수 있다. 이것은 대화의 대화 구조와 함께 통계적, 언어적, 감상적 측면을 특징적으로 포착함으로써 이루어질 수 있다.
보고서를 요약 양식으로 수동으로 변경하는 것은 시간이 매우 오래 걸린다. 그러나 이를 달성하기 위해 자연어 처리(NLP) 기술에 의존할 수 있다.
딥러닝을 이용한 텍스트 요약은 전체 텍스트의 맥락을 이해할 수 있다. 빠른 문서 요약을 해야 하는 우리 모두에게 꿈이 이루어지는 것이 아닌가!!
더 나은 이해를 위해 아래 첨부된 포스팅을 참고해보자.
Comprehensive Guide to Text Summarization using Deep Learning in Python
https://towardsdatascience.com/understand-text-summarization-and-create-your-own-summarizer-in-python-b26a9f09fc70
5. 기분을 감지하고 그에 맞는 노래를 제안하기 위한 얼굴 인식
Photo by Alireza Attari on Unsplash
사람의 얼굴은 개인의 신체의 중요한 부분이며 특히 사람의 심리 상태를 아는 데 중요한 역할을 한다. 이렇게 하면 노래를 수동으로 분리하거나 다양한 레코드로 그룹화하는 지루하고 지루한 작업이 필요 없어지고 개인의 감정적 특징을 바탕으로 적절한 재생 목록을 만들 수 있다.
사람들은 자신의 기분과 관심사에 따라 음악을 듣는 경향이 있다. 표정을 캡처해 사용자의 기분에 맞게 노래를 제안하는 앱을 만들 수 있다.
컴퓨터 비전은 디지털 이미지나 동영상에 대한 높은 수준의 이해를 컴퓨터로 전달하는 학문 간 분야로, 컴퓨터 비전 구성 요소를 사용해 표정을 통해 사용자의 감정을 판단할 수 있다.
필자가 흥미롭고 유용하다고 생각한 API도 있지만, 필자가 직접 작업한 것은 아니지만 도움이 되길 바라면서 첨부한다.
6. Kepler와 같은 우주선에 의해 포착된 이미지로부터 거주 가능한 외계 행성을 알아내기
최근 10년 동안 백만 개 이상의 별들이 지나가는 행성을 식별하기 위해 관찰되었다. 잠재적 외계 행성 후보들에 대한 해석은 노동 집약적이고 인간의 실수에 영향을 받기 때문에 그 결과는 평가하기 어렵다. 컨볼루션 신경망은 최소 제곱법보다 더 뛰어난 정밀도로 노이즈가 많은 시계열 데이터에서 지구와 유사한 외계 행성을 식별하는 데 적합하다.
https://www.nasa.gov/press-release/artificial-intelligence-nasa-data-used-to-discover-eighth-planet-circling-distant-star
7. 손상된 릴 이미지의 재생
Source Pikist
그렇다, 훼손된 사진을 원래 모습으로 되돌리는 것은 정말 힘들고 고통스럽다. 따라서 모든 이미지 결점(골절, 흠집, 구멍)을 찾아 딥러닝을 할 수 있고, 인페인팅 알고리즘을 이용하면 주변의 픽셀 값에 따라 결점을 쉽게 찾아 이전 사진을 복원하고 색칠할 수 있다.
https://blog.floydhub.com/colorizing-and-restoring-old-images-with-deep-learning/
https://heartbeat.fritz.ai/guide-to-image-inpainting-using-machine-learning-to-edit-and-correct-defects-in-photos-3c1b0e13bbd0?gi=e44a7eb0b952
https://towardsdatascience.com/how-to-perform-image-restoration-absolutely-dataset-free-d08da1a1e96d
8. 딥러닝을 이용한 음악 생성
Photo by Abigail Keenan on Unsplash
음악은 다양한 주파수의 음색 집합이다. 자동음악생성기(Automatic Music Generation)는 인간의 최소한의 중재로 짧은 곡을 작곡하는 과정인데 최근에는 딥러닝 공학이 프로그램 음악 시대의 최첨단이 되고 있다.
https://medium.com/analytics-vidhya/music-generation-using-deep-learning-a2b2848ab177
https://towardsdatascience.com/how-to-generate-music-using-a-lstm-neural-network-in-keras-68786834d4c5
맺음말
멋진 데이터 사이언스 포트폴리오를 구축하는 것이 정말 힘들다는 것을 알고 있다. 하지만 필자가 위에서 제공한 컬렉션으로 당신은 그 분야에서 평균 이상의 발전을 이룰 수 있다. 이 컬렉션은 연구 목적에도 기회를 주는 새로운 컬렉션이다. 따라서 데이터 사이언스의 연구원들은 이러한 아이디어를 선택하여 연구할 수 있으므로 데이터 과학자가 프로젝트를 시작하는 데 큰 도움이 될 것이다. 그리고 아무도 해보지 못한 곳을 탐험하는 것은 정말 즐겁다.
비록 이 컬렉션은 처음부터 발전된 수준까지 아이디어로 구성되어 있지만 말이다.
그래서 필자는 데이터 사이언스 분야의 초보자뿐만 아니라 상위 데이터 과학자들에게도 이것을 추천할 것이다. 프로젝트뿐만 아니라 새로 얻은 네트워크를 통해서도 경력 동안 많은 새로운 길이 열릴 것이다.
이러한 아이디어들은 당신에게 다양한 가능성을 보여주고 틀에서 벗어나 생각할 수 있는 아이디어를 준다.
나와 내 친구들은 사회와 미개척 지식에 가치를 더하는 학습 요소가 중요하고 어떤 면에서는 즐거움이 필수적이라고 생각한다. 그래서 필자는 이런 프로젝트를 즐겨한다. 어떻게 보면 엄청난 지식을 얻을 수 있고, 미개척된 차원을 탐험할 수 있는 방법이기도 하다. 이것이 프로젝트에 시간을 할애할 때 우리의 주된 초점이다.
번역 – 핀인사이트 인턴연구원 강지윤([email protected])
원문 보러가기>
https://towardsdatascience.com/8-ml-ai-projects-to-make-your-portfolio-stand-out-bfc5be94e063
강원대학교 SW중심대학사업단
안녕하세요. SW사업단 산학팀입니다.
1차적으로 프로젝트 주제선정이 완료되었습니다. 이번주 중으로 프로젝트별 변동사항이 있을 예정이오니, 수시로 공지사항 확인 부탁드립니다.
21일(월) 학생 설명회 이후 학생들의 문의가 많아 홈페이지를 통해 자유롭게 프로젝트 선정 및 팀원을 정하시길 바랍니다.
1. 아래 표로 2022년 산학 프로젝트 주제 1차로 확인 및 개별 적으로 프로젝트 선정하시면 됩니다.
2. 프로젝트 별 학생수가 지정되어 있으니, 자유롭게 함께 참여하고 싶은 프로젝트에 참가의견 및 연락처를 공유하여 팀을 구성하시길 바랍니다. <취업형> 유형 참여기업 주제 담당교원 학생 수 기업주문형 모바일앱개발협동조합 AI 기반 무인관리 시스템 개발 고상기 5 글로벌 물류 O2O 견적 앱플랫폼 개발 고상기 5 클라우드 앱콘텐츠 서비스 개발 고상기 5 ㈜컨플 SVD를 활용한 예측 평점 알고리즘의 데이터베이스 결합 연구 박치현 2 위웨이크 주식회사 리눅스 부팅 가속화 관련 연구 송원준 4 교내 정보화본부(용역기업) (메타버스)메타버스 적용과제 발굴 및 디자인 구성 참여 미정 2 (모바일)어플리케이션 분석·설계 등 현장 정보 습득 및 방향 설정 참여 미정 2 (업무프로세스자동화 RPA) 단계별 프로젝트 참여 미정 4 (홈페이지 관리·운영)홈페이지 서비스 개선을 위한 만족도 조사 미정 2 (챗봇상담서비스) 사용자 질의·답변 내용에 대한 적합성 검토 및 테스트 미정 3 (전산망 모니터링 및 품질개선) 인터넷 속도 모니터링 및 무선 신호 점검 미정 3 일반기업 (개발) SGA솔루션즈 제로트러스트 기반 사용자 단말의 보안 취약성 진단 및 보안레벨 스코어링 기법 연구 손경호 3 쿤텍 디지털포렌식 기법을 이용한 개인정보 유노출 탐지를 위한 정보감사 기술연구 손경호 3 코드마인드 자동 테스팅 가능성을 예측하는 소스코드 메트릭 개발 임현승 3 제3의청춘 오픈 소스 기반 전자기기 디스플레이 문자 인식 소프트웨어 개발 임현승 3 스마트스키마 스프링 프레임워크를 사용한 온라인 학술행사지원 플랫폼 개발(1학기) 김진호 4 정밀의료 강원대학교병원 디지털 헬스케어 기기의 소프트웨어 품목관리(SBOM)와 코드사이닝을 실증연구 손경호 3 디지털치료기기, 스마트홈 등 loT기기의 신뢰성보장을 위한 보안테스팅 방법 연구 손경호 3 정밀의료 서비스를 위한 Mydata기반 노인돌봄 서비스 개발 및 개인정보 가명처리 연구 손경호 3 AI 기반 고위험 임신부 예측 모델 개발 프로젝트 최현수 3 딥러닝을 이용한 인지저하환자의 백질변성 측정 척도 모델 개발 임현승 3 녹내장과 알츠하이머 발병과의 상관성 분석 연구 박치현 3 소화기질환 연구에서의 자연어처리와 텍스트 마이닝 임상도구 개발 임현승 3 관상동맥조영술 영상을 이용한 관상동맥 혈류분석 모델 개발 최현수 3 안과 환자를 위한 가림치료 및 약물사용 관리 앱 김아욱 2 휴대폰 앱을 이용한 다발성 모반의 변화 측정 모델 개발 임현승 3 흠입기 사용 순응도 강화를 위한 디지털치료기기 앱(App) 컨텐츠 개발 김아욱 2 심초음파 헬스케어 메디컬 디바이스 보안 취약점 분석 송원준 2 자기계발 기업섭외 필요 22년 SW인재페스티벌 참가 대비반 (학생이 제안하는 프로젝트 주제로 과제 선정) 미정 미정 기업섭외 필요 그 밖의 공모전/ 대회 참여를 위한 대비반 (데이터 분석 등) 미정 미정 <창업형> 유형 참여기업 주제 담당교원 학생 수 개별 창업준비 기업섭외 필요 (학생이 제안하는 프로젝트 주제로 과제 선정) 미정 미정 코드두리(코딩교육 플랫폼 고도화) 고상기 4 – 개발한 교육 콘텐츠로 과제 진행(튜터 양성교육) (학생이 제안하는 프로젝트 주제로 과제 선정) 미정 미정
<진학형> 유형 참여기업 주제 담당교원 학생 수 자체연구 ㈜아크릴 유/무선 정보중심 네트워크 환경에서의 혼잡제어 기술 개발 김도형 2 ㈜아크릴 스쿠터의 안전성 강화 기법 연구 김도형 2 UBLBio 약물의 다중 단백질 선택성을 위한 준지도 학습 기반 확률적 생성 모델 재구축 연구 박치현 3 UBLBio Drug Target Affinity 예측 정확도를 향상 시킬 수 있는 화합물-단백질 임베딩 방법 연구 박치현 3 UBLBio 원하는 속성을 가진 화합물을 생성할 수 있는 화학적 잠재 공간 구축에 대한 연구 박치현 3 폴레드 영상(이미지) 스트림 데이터로부터 객체를 인지하고 레이블을 예측할 수 있는 object detection & classification 알고리즘에 대한 연구 박치현 5
[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 – 손흥민을 찾아라!
머신러닝, 딥러닝을 배워서
실전에서 어떻게 활용할까요?
딥러닝이 영상에서 손흥민 선수를 찾아 준다면
재미있지 않을까요?⚽️🏃🏻
Computer Vision분야에서 OpenCV와 딥러닝을
활용하는 방법과 예제를 같이 배웁니다.
🗒 강의소개
인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 배우고 강의하면서 이론적인 기초를 다지는 것이 중요한 만큼 실전에서 활용할 능력을 키우는 것도 중요하다고 생각했습니다.
그래서 인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 사용하는 대표적인 영역인 Computer Vision분야의 프로젝트를 준비하게 되었습니다.
대표적인 이미지, 영상처리 소프트웨어 라이브러리인 OpenCV와 딥러닝 모듈인 dnn 그리고 다양한 기법과 모듈을 활용하여
🎥 이미지와 영상처리의 기본을 배우고 👀 얼굴, 눈 그리고 다양한 물체를 식별하고 🙋🏻♂️ 이미지와 영상 속에서 원하는 사람을 학습을 통해 찾아내는
재미있는 과제를 이론과 함께 한단계 씩 배워나갈 수 있도록 강의를 구성했습니다.
과정을 마치고나면 다양한 Computer Vision 딥러닝 프로젝트를 꿈꾸게 될 것입니다.
저 역시 과정을 만들면서 침입탐지, 졸음방지, 숫자나 글씨인식, 감정확인, 나이와 성별인식 등 여러 가지 아이디어를 만들고자하는 생각이 들었습니다.
🌈 프로젝트 소개
먼저 이미지와 영상을 다루는 기법에 대해서 배우고 출발해야겠지요?
딥러닝을 본격적으로 활용하기에 앞서 OpenCV의 핵심 기법을 차근차근 배워나갑니다.
이제 이미지와 영상에서 얼굴과 눈을 식별(Face, eye Detection)해 볼까요?
OpenCV와 Haar, 딥러닝이 우리를 도와줄 것입니다.
최신 ComputerVison 기술이 이미지와 영상 속에서 사람을 인식(Face Recognition)합니다.
영화와 뉴스에 나오는 얼굴인식 기술을 직접 배우고 활용해 보세요.
얼굴만 인식(Face Recognition)하는 것이 아니고 다양한 사물(Object Recognition)을 찾을 수 있습니다.
YOLO와 그 친구들이 이미지와 영상 속에서 원하는 물체를 찾아줍니다.
특별강의
‘[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 – 손흥민을 찾아라!’ 강의에는 ‘[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 2 – 불량사과를 찾아라!’강의의 얼굴인식(Face recognition)을 강화하는 내용의 ‘Face Landmark와 Alignment’ 단원을 특별강의로 추가했습니다.
🙌 어떤 툴을 사용하나요?
이 강의에서 다루는 툴은 어떤 것들이 있을까요?
이 강의는 대표적인 ComputerVision 소프트웨어 라이브러리인 OpenCV와 파이썬을 기반으로 합니다.
이 외에도 몇가지 유용한 소프트웨어를 설치하는데 강의 속에서 하나씩 설명드립니다.
🙋🏻♂️ 궁금해요!
Q. 이 강의는 어떤 특징을 가지고 있나요?
A. 딥러닝, 머신러닝을 실전에서 활용하는 방법을 고민했습니다.
이 과정은 대표적인 분야인 Computer Vision관련된 이론 설명 뿐 아니라 실전 프로젝트를 통해서 딥러닝을 배우게 됩니다.
Q. 비전공자도 들을 수 있나요?
A. 딥러닝이나 데이터 과학은 꼭 전산을 전공한 분만 할 수 있는 분야가 아닙니다.
여러분의 열정만 있다면 충분히 배우고 활용할 수 있는 내용입니다.
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