# 개체 인식

다양한 시야 각도와 조명 조건에서 다른 사물을 구별하는 것은 흔하지만 어려운 과제입니다. 패턴 일치 또는 색상 히스토그램 비교 등의 접근법이 필수적인 경우도 있지만, 일반적으로 이 방법들은 신뢰할 수 있게 작동하지 않고, 조정이 쉽지 않으며, 비전 전문가가 사안별로 신중하게 선택해야 합니다.

이 자습서에서는 Green 분류 도구와 단순하고 직관적인 해당 인터페이스를 이용해 150가지의 다른 개체가 있는 이미지 분류 데이터베이스 작업을 해 보겠습니다. 각 개체마다 다른 시야 각도에서 본 24개의 이미지가 있습니다. 목표는 각 클래스의 이미지 부분 집합을 이용해 트레이닝하고, 나머지 트레이닝되지 않은 이미지에 대해 결과의 성능을 테스트하는 것입니다.

###### 학습 목표

- Green 분류 도구 이해.
- 클래스에 따라 이미지에 태그하기(이미지 파일 이름에 기초한 자동 태깅 이용).
- 분류 성능을 평가할 수 있도록, 분리 비율을 이용해 트레이닝과 테스트 샘플로 분리.
- 이 응용 프로그램에서 색상의 관련성 검사.