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정보이론-5(3)W

Lossless Compression- Symbol(기호) 단위로 하나씩 데이터 입력 받는다.- 고유한 bianry 문자열 인코딩하여 압축EX) Symbol Codes Good Symbol Codes[조건]EX) 1. 하나의 부호열이 오직 하나의 symbol 시퀸스로만 해석되어야 한다.2. 각 코드워드의 끝을 쉽게 식별할 수 있어야 한다.3. 어떤 코드워드도 다른 코드워드의 prefix가 되지 않는다.Kracft Inequality- Unique Decodable 한 부호를 만들기 위한 필수 조건- 이 부등식을 성립해야만 고유 디코딩 가능한 코드가 존재한다. Q) 최대 얼마나 압축할 수 있는가? A) Entropy H(X) Huffman Coding- 가장 빈도가 낮은 두 기호를 선택해 0, 1 을 ..

4-1/정보이론 2025.04.19

정보이론-5(1)W

Ball weight problem- 12개의 공 중 하나가 무게가 다르다. (더 가볍거나 무겁다.)Q) 양팔 저울 사용하여 최소 횟수로 이상(odd) 공을 찾는 방법은?A) 1번째 가능성=> 이는 optimal solution이 아니다. Optimal Solution- 모든 결과들을 가능한 같게끔 만든다!=> 가능한 결과가 동등한 확률 분포를 가지도록 설정해야 정보량이 극대화된다. "Maximizing" the information gain = "minimizing" the uncertainty: 정보 이득을 최대화하려면 불확실성이 최소화 되어야 한다.Shannon Information Content- 사건이 발생할 확률이 p일때 그 사건에서 얻을 수 있는 정보량은 h(x) = log 1/p 로 정의된..

4-1/정보이론 2025.04.19

6-2주차-Camera Calibration

DLT(Direct Linear Transform)- 이미지 평면에서 보이는 점들을 바탕으로 11개의 내·외부 파라미터 (intrinsic & extrinsic)를 추정하는 것 # Rearrange the DLT Equation# Estimateting the Elements of P# Verifiying Correctness- axP는 위와 같다.- ayP는 위와 같다.# Summary=> 모든 point들에 대해 Stacking하여 하나의 큰 행렬 시스템으로 변환한다. - 우리는 아래와 같은 동차 선형 방정식 (linear equation)을 풀고자 한다.Ax = 0- 이는 행렬 A의 null space를 찾는 문제와 같다.- system "MP = 0"을 풀기 위해 P는 0에 대응하는 singula..

6-1주차-Camera Calibration

Goal : How a 3D point is Mapped to a 2D Pixel Coordinate[3D => 2D Pixel mapping] Coordinate Systems[Notation]Transformation Extrinsic & Intrinsic Parameters- Extrinsic parameters카메라가 3D 공간에서 어디에 위치하고, 어떤 방향을 보는지를 정의- Intrinsic parameters카메라 내부에서 이미지 평면의 위치를 픽셀 좌표로 변환하는 내부 보정 요소들 Extrinsic parameters- 카메라의 위치(Position)와 방향(Orientation 또는 Heading)을 나타냄=> 즉, 카메라의 Pose = position + heading → 이것이 카메라..