백인감자

입력 이미지 + 분류 결과를 눈으로 확인하기 github 에 있는 cifar10 예제 소스코드로 내 PC 에서 학습시켜서 간단한 모델을 만들었다.PC 사양이 좋지 않아서 batchsize 20 에 epoch 는 10000 회 정도로 학습한 모델을 만들었다. 약 1시간 정도 걸렸던 것 같다.기존 cifar10_eval.py 를 동작시키면 모델의 정확도를 출력하는 수치적인 결과만 확인할 수 있는데 수치보다는실제로 어떤 input 이미지가 어떤 결과로 분류되는지 눈으로 직접 확인하고 싶어서 코드를 약간 변형하였다. 기존의 예제들에서는 전체적인 loss 의 감소와 accuracy 가 퍼센트로 표현되어서 내가 실제로 모델에 넣은 특정 이미지가모델을 통과헸을때 어떤 결과값을 출력하는지를 직관적으로 보고싶었다. 텐서..

왜 이진화를 하는가 ? Gray-scale image는 한 픽셀당 8비트 밖에 차지하지 않기 때문에 컬러이미지보다 크기가 작아 처리하기 쉽다. Binary image의 경우, 픽셀이 가질 수 있는 색은 단 2가지, 흰색 혹은 검정색뿐이다. 따라서 한 픽셀당 1비트만 있어도 되기 때문에, Gray-scale image보다 연산 속도가 빠르다. 영상크기가 작을 때는 못느낄수도 있지만 영상의 크기가 커지거나 영상의 개수가 많으면 연산 속도 차이가 느껴질것이다. --> 빠른 연산속도를 얻기 위해 사용할 수 있다. 출처: http://swprog.tistory.com/entry/사진을-흑백영상으로-바꾸기 [소프트웨어 개구리] 참고: http://docs.opencv.org/2.4.9/modules/imgproc/..

파이썬 2.7 버전openCV 를 다운받고 압축을 푼 후 /opencv/build/python 에 들어가서 본인의 환경(32/64 bit) 에 맞는 폴더에 들어가서cv2.pyd 파일을 복사 후 C:\Python27\Lib\site-packages 폴더 내에 붙여넣기 해주면 된다. 파이썬 3.x 버전 (3.6 이라 가정하고 설명)http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv 에 들어가서 본인의 환경에 맞는 whl 파일을 다운받는다. cmd 에서 whl 파일이 설치된 경로로 이동 후 명령어를 통해 whl 파일을 설치한다. 위의 두 버전을 동시에 사용하려면 환경 변수에서 Path 설정에서 설치경로\Python27 , 설치경로\Python27/Scripts설치경로\Py..

이슈사항 배경이 되는 frame update 가 안되는 코드라서 유동적으로 배경 frame 을 바꿔 줄 필요성이 있을 것 같다. ex. 밝기의 변화, 첫 frame 에 사람이 찍히는 경우 등을 대비.특히 밝기 변화에 너무 민감해서 불필요한 이미지가 저장된다. frame :카메라에서 받아들이는 원본 영상firstframe : background 영상, 카메라가 켜진 후 첫 번째 frame 이다.gray : frame 에 grayscale 후 가우시안 필터 적용한 영상.frameDelta : firstframe 과 gray 의 absdiff 를 적용한 영상.thresh : frameDelta 를 이진화 한 영상. 여기서 findcontours 함수 사용하여 윤곽선 검출하고 객체 이미지 저장. Backgrou..

최근 라즈베리파이3 을 사용하는 프로젝트를 하는 중인데 putty 를 통해서 원격접속을 하려고 했는데connection timed out , connection refused 와 같은 에러들이 발생해서 그것을 해결한다고 꽤 시간을 소요했다. 에러를 해결하기 위해 여러 블로그의 내용들을 보니 공유기 포트포워딩, NAT 같은 개념들이 나왔고 왜 에러가 발생할 수 밖에 없었는지를 이해할 수 있었다. 위키백과에 나온 NAT의 정의는 다음과 같다. NAT 정의네트워크 주소 변환(영어: network address translation, 줄여서 NAT)은 컴퓨터 네트워킹에서 쓰이는 용어로서, IP 패킷의 TCP/UDP 포트 숫자와 소스 및 목적지의 IP 주소 등을 재기록하면서 라우터를 통해 네트워크 트래픽을 주고 ..

*부정확한 부분이 있으면 피드백 해주시면 감사하겠습니다. B-Tree 참고 : http://nextcube.tistory.com/m/196 http://scanftree.com/Data_Structure/deletion-in-b-tree http://www.cs.cornell.edu/courses/cs211/2000fa/AccelStream/B-Trees.pdf B-tree 를 직접 만들어 보며 확인하는 사이트 http://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html 아래와 같이 용어들을 같다고 전제하고 작성하였습니다. external node == leaf node order ==degree element==key ⌈⌉ 는 올림 연산을 뜻한다. ⌈3/2⌉=2..

User Authentication2단계 과정을 거친다.1. identification (식별)2. verification (검증) 메시지 인증과는 다른 개념이다. 사용자 인증 수단 knows - e.g. password, PIN 무엇을 아는지에 기반 possesses - e.g. key, token, smartcard 뭘 소유하고 있는지에 기반 is (static biometrics) - e.g. fingerprint, retina 누구인지에 기반 does (dynamic biometrics) - e.g. voice, sign 어떤것을 하는지에 기반 인증 프로토콜 인증 프로토콜은 서로의 신원을 확인하고 세션키를 교환하는 데 사용된다. 인증된 키 교환의 핵심문제는 confidentiality(기밀성), ..

메시지 인증 방식은 송수신자의 메시지 교환을 제3자로부터 보호할 수 있다.그러나 송수신자 간의 서로를 보호할 수 없다. A가 B에게 메시지 M 을 보냈는데 B가 M 을 위조하여 N 을 받았다고 주장할 수 있다.혹은 A가 B에게 메시지 M 을 보내놓고 그런 메시지를 보낸 적이 없다고 부정할 수 있다. 즉, 메시지 인증 방식은 신뢰가 깨진 상태에는 대응을 못한다디지털 서명이 제공하는 것저자, 날짜 및 서명 시간메시지 내용 인증분쟁 해결을 위한 제 3자의 확인 Digital Signature특징비트 패턴은 서명되는 메시지에 의존된다.forgery 와 denial 을 방지하기 위해 송신자의 고유한 정보를 사용해야 한다.서명을 만드는 것이 쉬워야한다.쉽게 인식하고 증명해야한다.위조를 못하게 해야한다.(계산상 불가..

X.509 : X.509는 암호학에서 공개키 인증서와 인증알고리즘의 표준 가운데에서 공개 키 기반(PKI)의 ITU-T 표준이다. CA 라고 되어있으면 A의 공개키를 CA가 보증(서명) 한다 는 뜻이다. 계층구조 (Chain rule)각 client(node) 는 parent 를 신뢰한다는 것을 기반으로 한다.아래의 그림에서 예를 들자면 Y는 V가 보증해줬기 때문에 신뢰성을 얻었으므로 역으로 Y가 V를 보증할 수 있다. A는 chain rule 을 통해 B의 공개키를 안전하게 얻을 수 있다.XWVYZ B 또한 A의 공개키를 안전하게 얻을 수 있다.ZYVWX Authentication Procedures ( 인증 프로토콜 ) 공통점 : 메시지의 무결성과 originality 를 보증전송하는 메시지에는 타임..

용어 dot product : 내적 parametric model : 파라미터를 통해 설명가능한 학습모델 nonparametric model : 데이터가 제한된 파라미터 집합으로 특성화 될 수 없는 경우instance-based(memory-based) learning 이 그런 예시이다. instance-based(memory-based) learning 에는 k-nearest neighbor algorithm 등이 있다. Nonparametric Regression1. k-NN regression : k-NN average : 가장 가까운 k 개 선택후 평균값을 반영.k-NN linear regression : k 개 example 뽑아서 linear regression 수행하는 것. k-NN aver..