스캔하며 색으로 분류

Sean Higgins

 마이크로 소프트와 Cambridge, Stanford 및 Nankai는 “세멘틱 페인트"unveiled a system called SemanticPaint라는 시스템을 발표했다. 이것은 스캔하면서 얻어지는 점군 데이터의 의미(인식)를 색깔로 분류 해 나아가는 것이다.　

점군 데이터는 Kinect 등을 이용하여 컬러 정보를 쉽게 채취할 수 있고, 그 데이터에 인간이 쉽게 인식할 수 있는 정보의 특징으로 모방 시스템을 사용하여(예를들면 방 안에 있는 의자 등) 차례차례 확인하고 색칠 해 나간다.
자동 인식 비율은 90% 정도로 100%는 아니지만 첫 번째 노력으로는 좋은 결과가 아닌가.

소개 동영상 ：　https://youtu.be/Fnty9Zn4d98

문제점

아직 마우스로 키보드와 같은 복잡한 형상의 인식은 어렵고, 국소적인 인식에서 개체 간 연결 정보는 다루지 않는다. 또한 색상 정보를 이용한 식별도 잘못 인식하는 경우가 많다.

앞으로

헤드 마운트 디스플레이 등을 사용하여 손의 움직임으로 물체를 감지해 나가는 것만으로 인간의 인식을 컴퓨터에 기억 할 수 있게 될 것이다.

<원문>　SemanticPaint Models as You Scan