1 안드로이드용 만화 생성기와 피부 변환기 웹캠에 접근 데스크톱 앱용 주 카메라 처리 반복문 흑백 스케치 생성 컬러 페인팅과 만화 생성 에지 필터를 이용한 '악마' 모드 생성 피부 검출을 이용한 '에일리언' 모드 생성 __피부 검출 알고리즘 __얼굴이 있는 곳 보여주기 __피부색 변환기 구현 데스크톱에서 안드로이드로 이식 __OpenCV를 이용한 안드로이드 프로젝트 설정 ____안드로이드의 영상 처리에 사용하는 컬러 포맷 ____카메라의 입력 컬러 포맷 ____띄우기 위한 결과 컬러 포맷 __안드로이드 NDK 앱에 만화 생성기 코드 추가 ____안드로이드 앱 검토 ____사용자가 화면을 탭하면 영상을 만화로 생성 ____영상을 파일로 저장하고 안드로이드 사진 갤러리에 저장 __저장한 영상에 관한 안드로이드 통지 메시지 보여주기 ____안드로이드 메뉴 바를 통해 만화 모드로 변경 __스케치 영상에 있는 무작위 후추 잡음 줄이기 ____앱에 FPS 보여주기 ____여러 카메라 해상도 사용 ____앱을 사용자 정의 요약
2 아이폰과 아이패드상의 마커 기반 증강현실 OpenCV를 이용한 iOS 프로젝트 생성 __OpenCV 프레임워크 추가 __OpenCV 헤더 인클루드 애플리케이션 구조 __카메라 접근 마커 검출 __마커 식별 ____그레이스케일 변환 ____영상 이진화 ____외곽선 검출 ____후보 검색 __마커 코드 인식 ____마커 코드 읽기 ____마커 위치 정제 3D에서 마커 배치 __카메라 보정 __마커 포즈 추정 3D 가상 객체 렌더링 __OpenGL 렌더링 레이어 생성 __AR 장면 렌더링 요약 참고 문헌
3 비마커 증강현실 마커 기반 AR과 비마커 AR 비디오에 있는 임의 영상을 찾기 위한 특징 기술자 사용 __특징 추출 __패턴 객체 정의 __특징점 정합 ____PattternDector.cpp __이상치 제거 ____교차 정합 필터 ____비율 판정법 ____호모그래피 추정 ____호모그래피 정제 __클래스에 모두 넣기 패턴 포즈 추정 __PattternDetector.cpp __카메라 내부 행렬 얻기 ____Pattern.cpp 애플리케이션 인프라스트럭처 __ARPipeline.hpp __ARPipeline.cpp __OpenCV의 3D 시각화 지원 활성화 __OpenCV를 이용한 OpenGL 창 생성 __OpenCV를 이용한 비디오 캡처 __증강현실 렌더링 ____ARDrawingContext.hpp ____ARDrawingContext.cpp __시연 ____main.cpp 요약 참고 문헌
4 OpenCV를 활용한 SfM 탐색 SfM 개념 영상 쌍으로부터 카메라 모션 추정 __풍부한 특징 기술자를 이용한 점 정합 __옵티컬 플로우를 이용한 점 정합 __카메라 행렬 찾기 장면 재구성 많은 시점으로부터 재구성 재구성 정제 PCL로 3D 점 구름 시각화 예제 코드 사용 요약 참고 문헌
5 SVM과 신경망을 활용한 번호판 인식 ANPR 소개 ANPR 알고리즘 번호판 검출 __분할 __분류 번호판 인식 __OCR 분할 __특징 추출 __OCR 분류 평가 요약
6 비강체 얼굴 추적 개요 유틸리티 __객체지향 설계 __데이터 컬렉션: 영상과 비디오 주석 ____학습 데이터 유형 ____주석 도구 ____사전 주석 데이터(MUCT 데이터 집합) 기하학적 제약 __프로크러스티즈 분석 __선형 모양 모델 __국부-전역 표현 조합 __학습 후 시각화 얼굴 특징 검출기 __상관관계 기반 패치 모델 ____식별 패치 모델 학습 ____생성와 식별 패치 모델 __전역 기하 변환 처리 __학습과 시각화 얼굴 검출과 초기화 얼굴 추적 __얼굴 추적기 구현 __학습과 시각화 __범용 모델과 개인 고유 모델 요약 참고 문헌
7 AAM과 POSIT를 활용한 3D 머리 포즈 추정 능동 외양 모델 살펴보기 능동 모양 모델 __PCA 감 잡기 __삼각화 __삼각 텍스처 워핑 모델 인스턴스 생성: 능동 외양 모델 활용 AAM 탐색과 맞춤 POSIT __POSIT에 빠져 보기 __POSIT과 머리 모델 __웹캠이나 비디오 파일에서 추적 요약 참고 문헌
8 고유 얼굴과 피셔 얼굴을 활용한 얼굴 인식 얼굴 인식과 얼굴 검출 소개 __1단계: 얼굴 검출 ____OpenCV를 이용한 얼굴 검출 구현 ____객체나 얼굴 검출을 위한 하르 혹은 LBP 검출기 적재 ____웹캠 접근 ____하르나 LBP 분류기를 이용한 객체 검출 __얼굴 검출 __2단계: 얼굴 전처리 ____눈 검출 ____눈 탐색 영역 __3단계: 얼굴을 수집하고 학습 ____학습하기 위한 전처리 얼굴 수집 ____수집한 얼굴로 얼굴 인식 시스템 학습 ____배운 지식 살펴보기 ____평균 얼굴 ____고윳값, 고유 얼굴과 피셔 얼굴 __4단계: 얼굴 인식 ____얼굴 식별: 얼굴로 사람 인식 ____얼굴 검증: 요청 받은 사람이 맞는지 입증 __마무리: 파일 저장과 적재 __마무리: 멋진 대화형 GUI 개발 ____GUI 요소 그리기 ____마우스 클릭을 확인하고 제어 요약 참고문헌
9 마이크로소프트 키넥트를 이용한 플루이드 월 개발 플루이드 월이란? __단일 컬러 모드 __다중 컬러/다중 사용자 모드 __흰 배경을 갖는 다중 사용자 모드 __속도 벡터 모드 키넥트 센서 깊이와 사용자 추적 데이터를 검색하기 위해 키넥트 센서 설정 유체 시뮬레이션 __시뮬레이션 렌더링 옵티컬 플로우 유체 시뮬레이션에서 키넥트 데이터와 옵티컬 플로우 통합 옵티컬 플로우를 이용한 키넥트 사용자 추적과 깊이 유체 방출과 시각화 모드 요약
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ 간단한 얼굴, 눈, 피부 검출, 피셔 얼굴, 얼굴 인식, 3D 머리 방향과 복잡한 얼굴 특징 추적을 이용한 얼굴 분석 ■ SVM과 신경망을 포함한 인공지능(AI)을 이용해 자동차 번호판 검출과 광학 문자 인식(OCR) ■ 간단한 인공 마커나 복잡한 자연 영상으로 데스크톱과 아이폰 및 아이패드용 증강현실 구현 ■ 3D SfM 카메라 재투영 방법을 이용해 평면 2D 카메라를 이동한 후 3D 객체 모델 생성 ■ 실시간 데스크톱 컴퓨터 비전 애플리케이션을 안드로이드와 iOS 모바일 앱으로 훨씬 적합하게 재설계 ■ 엑스박스 키넥트 센서로 동적 입력인 몸 전체를 사용해 인간-컴퓨터 상호작용 실행
★ 이 책의 대상 독자 ★
이 책은 자신의 기술에 컴퓨터 비전 기술을 더 추가하려는 노련한 OpenCV 전문가뿐만 아니라 실전 컴퓨터 비전 프로젝트를 개발하기 위한 OpenCV 기본 지식을 가진 개발자에게도 완벽한 책이다. 실전 단계별 지침을 통해 OpenCV C++ 인터페이스를 사용하여 실제 문제를 해결하려는 컴퓨터과학 대학 고학년이나 대학원생, 연구자, 컴퓨터 비전 전문가를 대상으로 한다.
★ 이 책의 구성 ★
1장, '안드로이드용 만화 생성기와 피부 변환기'에서는 완벽한 지침서와 피부색 변환기를 비롯해 가능한 여러 가지 가능한 만화 유형과 실제 카메라 영상으로부터 만화나 그림을 자동으로 만드는 데스크톱 애플리케이션과 안드로이드 앱 모두에 대한 완벽한 튜토리얼과 소스코드를 다룬다.
2장, '아이폰과 아이패드의 마커 기반 증강현실'에서는 각 단계에 대한 설명과 소스코드로 아이패드와 아이폰 기기용 마커 기반 증강현실(AR) 애플리케이션을 구축하는 방법을 알아본다.
3장, '비마커 증강현실'에서는 비마커 AR에 대한 설명과 소스코드로 비마커 증강현실 데스크톱 애플리케이션을 개발하는 방법에 대해 다룬다.
4장, 'OpenCV를 활용한 SfM 탐색'에서는 OpenCV의 SfM 개념 구현을 통해 SfM을 소개한다. 독자는 다중 2D 영상과 카메라 위치 추정으로부터 3D 기하학을 재구성하는 방법을 배운다.
5장, 'SVM과 신경망을 활용한 번호판 인식'에서는 완벽한 지침서와 서포트 벡터 머신(SVM, Support Vector Machine)과 신경망을 이용해 자동차 번호판 인식 애플리케이션을 구축하는 는 소스코드를 다룬다. 독자는 학습하고 영상이 번호판인지 아닌지 결정하는 패턴 인식 알고리즘을 익히고 예측하는 방법을 배운다. 특징 집합을 문자로 분류할 때 도움이 될 것이다.
6장, '비강체 얼굴 추적'에서는 완벽한 지침서와 사람 얼굴에서 복잡한 부분들을 모델링하고 추적하는 동적 얼굴 시스템을 구축에 대한 튜토리얼과 소스코드를 다룬다.
7장, 'AAM과 POSIT을 활용한 3D 머리 포즈 추정'에서는 능동 외양 모델(AAM, Active Apperance Model)이 무엇인지 이해할 때 필요한 모든 배경과 OpenCV로 서로 다른 얼굴 표현이 있는 얼굴 프레임 집합을 이용해 AAM을 생성하는 방법을 살펴본다. 또한 AAM이 제공하는 맞춤 기능을 통해 주어진 프레임과 어떻게 정합하는지에 대해 설명한다. 그 다음에는 3D 머리 포즈자세를 찾을 수 있는 POSIT 알고리즘을 적용한다.
8장, '고유얼굴과 피셔 얼굴을 활용한 얼굴 인식'에서는 완벽한 지침서와 영상 내의 회전된 얼굴과 다양한 조명 조건을 제어하는 기본 얼굴과, 눈 검출을 포함한 실시간 얼굴 인식 애플리케이션에 대한 튜토리얼과 소스코드를 다룬다.
9장, '마이크로소프트 키넥트를 이용한 플루이드 월 개발'에서는 키넥트 센서를 이용해 플루이드 월이라고 불리는 대화식 유체 시뮬레이션 개발을 완벽하게 다룬다. OpenCV의 옵티컬 플로우 방법과 유체 해석기를 통합해 키넥트 데이터를 다루는 방법도 설명한다.
총 
바보 빅터
