영상 인식 / 패턴 인식에 FFT 적용

친구녀석에게 물어보니 상당부분 논문으로도 나온 내용이라는데서 기운이 피식~ OTL



아무튼,
인간은 주파수 성분이 높은 데이터를 좋아한다.
예를들어, 대리석 벽을 보는 것과 단색으로 페인트 칠해진 벽중에 어느것에 더 많은 시선을 주고
어떠한 정보를 파악하려고 시간을 소비할까? 라는 의미이다.

대리석은 여러가지 색상들이 혼합되어 있어, 주파수로 따지면 상당히 높은 주파수이다.
그에 반해 단색 페인트 벽은 주파수가 1이다.(1가지 색 / 공간)
물론 의미가 없는 패턴이므로 사람이 이러한 벽에 관심을 주는 시간은 상당히 짧겠지만
그러한 시간 속에서도, 사람은 어떠한 반복되는 문양을 찾으려고 하게된다.

반복 = 주파수 = FFT 가 떠올랐다.

문자인식에 있어서도, 공간을 분할하는데 주파수로 파악을 하면
문자 하나의 위치를 파악하는데 사용할수도 있을것 같고,
반복되는 이미지가 존재하는지를 파악하는데도 사용할수 있을것 같고,
이미지 내에서 유사하거나 동일한 이미지가 존재하는지 파악하는데도 사용할수 있을것 같다.


그리고, 부가적으로 영상에 있어 처리 우선순위를 정하는데도 상당한 도움이 될 것 같다.
사람들이 어떤 의미를 주기 위해서는 색상의 변화가 생긴다.
글씨를 쓰거나 어떤 의미를 지닌 그림을 그리거나, 모두 공간 내에서 색상이 변화한다(= 주파수가 높다)

모든 이미지를 검색하기 보다는
1차 적으로 FFT 연산을 통해(아니.. FFT가 더 높을지도?) 특정 블럭의 주파수가 1인 부분을 분리하고
블럭들을 모아 여러개의 패턴이 반복되거나 공간대비 낮은 주파수의 패턴을 검출을 한다.
그리고 아주 높은 부분은 OCR로 돌리거나(문자로 간주) 너무 높을 경우 무시한다.(대리석 벽과 같이 의미없는 반복)

음.. FFT가 비록 부동소수점 연산으로 인해 상당히 CPU를 많이 사용하는 연산이었지만
HW 가속을 받을수 있게 된 현재에서는 영상인식에 있어 FFT를 전면적으로 도입하느것도 나쁘지는 않을듯 하다.


최소한, 판단에 '주파수' 라는 변수를 하나더 추가함으로서
전처리에 드는 CPU 파워 이상의 처리량을 줄일수 있지 않을까?