컴퓨터 비전 - 23. ROC 곡선과 매칭 전략

매칭 성능 판단

- 스테레오 비전과 파노라마서 여러장의 영상으로 매칭 수행

- 두 영상으로 매칭하는 경우. 첫 영상의 특징 벡터 a와 두 영상의 특징 벡터 b가 잘 매칭 => 매칭 쌍으로 판단

- 두 특징 벡터 a, b의 거리가 임계치 T보다 작으면 매칭쌍

 

 

임계치 설정하기

- T가 매우 작으면, 아주 가까운 쌍만 매칭

 => 진짜도 실패할 수 있음. 거짓 부정 FN 많이 발생

- T가 크면

 => 아닌 것도 성공함. 거짓 긍정 FP 발생

 

 

ROC Receiver Operating Charateristic 곡선

- 거짓 긍정률 FPR과 참 긍정률 TPR을 이어 만든 곡선

 => 매개변수에 따라 TP와 FP의 변화를 쉽게 보여줌

https://glassboxmedicine.com/2019/02/23/measuring-performance-auc-auroc/

 

 

매칭 전략

- 서로 다른 영상에서 존재하는 특징이 매칭쌍인지 판단하는 방법

1. 고정 임계값 방식 : 거리가 고정된 임계값보다 작은지 확인 

2. 최근접 이웃 : 첫 영상의 특징 벡터 a가 주어질때 둘째 영상에서 최근접 벡터 b를 찾음.

3. 최근접 거리 비율 : 첫 영상 특징 벡터 a가 주어질때, 둘째 영상에서 최근접 특징벡터 b1과 다음으로 가까운 b2 취득

                      -> d(a, b1)/ d(a, b2) < T 이면 매칭

=> 최근접 거리 비율이 가장 좋은 성능을 보임