컴퓨터가 사진이나 화면을 보고 무엇이 있는지 알아보는 기술이에요.
컴퓨터 비전은 컴퓨터에게 '보는 법'을 가르치는 분야예요. 컴퓨터에게 사진은 색깔 숫자가 적힌 점 수백만 개일 뿐이에요. 이 점들에서 선과 모양, 물체를 찾아내 '고양이', '횡단보도'처럼 뜻을 알아내는 게 목표예요.
1989년에는 손글씨 우편번호를 읽는 신경망이 나왔고, 2012년 이미지넷 대회에서 깊은 신경망이 큰 차이로 우승하면서 이 분야가 통째로 바뀌었어요. 지금은 폰 얼굴 잠금, 사진 앱의 인물 찾기, 자동차의 차선 인식에 쓰여요. 얼굴 인식이 피부색이나 성별에 따라 정확도가 달랐다는 연구도 있어요.
비유로 보면
숨은그림찾기를 떠올려 보세요. 처음엔 선이 뒤엉켜 보여도, 작은 모양을 하나씩 알아보다 보면 숨은 물건이 보이죠. 컴퓨터 비전도 작은 선과 모서리부터 찾고, 그걸 모아 눈·귀·얼굴처럼 점점 큰 모양을 알아봐요.
예를 들면
사진 앱에 '강아지'라고 검색하면 강아지 사진만 모아 주는 기능이 컴퓨터 비전 덕분이에요.
이 낱말과 이어진 기록
출처로 확인한 AI 역사 속 장면이에요.
Alex Krizhevsky·Ilya Sutskever·Geoffrey Hinton
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks(AlexNet)
GPU·대규모 데이터·심층 CNN의 결합을 논문으로 정착시킴. 현 딥러닝 시대의 관례적 기점
Jia Deng·Li Fei-Fei 외 (프린스턴대)
ImageNet
WordNet 계층 기반 대규모 이미지 데이터셋을 공개해 데이터가 병목이라는 인식을 만듦
Yann LeCun 외 (AT&T Bell Labs)
Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition
가중치 공유와 역전파를 결합해 실제 업무 과제에 신경망을 적용한 초기 사례