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내적 2

제어선 기반 워핑

두 점이 주어지고, 하나의 점을 두 점을 잇는 직선에 투영한 결과를 구하는 식은 내적을 이용하면 된다. 위의 예를 보면, P와 Q를 잇는 직선상에 V를 투영한 것은 PQ 벡터를 정규화하여 단위벡터로 변환하고, PV 벡터와 내적을 수행하면, V에서 PQ벡터에 수직으로 내린 선과 PQ벡터가 만나는 점과 P와의 거리가 나온다. 제어선 기반 워핑에서는 PQ를 기준으로 정규화를 시키는데, 따라서 위의 식에 다음과 같이 추가된다. 위의 식을 정리해보면, 한번 더 정리하면, 따라서 위와 같은 수식이 된다. 위의 수식에 대한 계산 결과의 의미는 V 벡터를 PQ 벡터에 투영한 점이 PQ 벡터를 기준으로 얼마나 떨어져있는가, 좀 더 정확히 말하자면, PQ 벡터의 길이를 1로 보았을때, V벡터를 PQ 벡터에 투영한 점은 P..

Study/영상처리 2013.04.16

고유벡터와 내적, 코사인, 공분산 행렬의 관계

아직 제대로 정리가 되진 않았지만 언젠가는 정리가 되겠지. 먼저 내적의 의미는 무엇일까... X dot Y = |X||Y|Cos(theta) 로 표현된다. 이 식을 보고 잘 생각 해야 한다. 내적의 값이 과연 무엇을 의미할까? Cos(세타)는 두 선이 이루는 각도에 따라 값이 변한다. -1~1사이 값이며 세타가 0 일때 코사인 값은 1이 된다. 그렇다면 세타가 90이라면? 코사인 값은 0이 되겟지. 즉 코사인 값은 두개의 벡터가 같은 방향일 수록 값이 크며, 반대 방향일수록(음수) 값이 작다는 것을 알 수 있다. 또한 0이 되는 90도의 경우에는 두 방향의 벡터가 독립이다라는 것을 알 수 있다. 그렇다면 이젠 고유벡터에 대해 생각해보자 사실 내가 접한 고유벡터는 대부분 공분산 행렬에서만 구했다. 그래서 ..

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