OpenCV 머신러닝 SVM 설명과 활용 방법

1. SVM 정의

SVM(Support Vector Machine)은 데이터를 분류하거나 회귀 분석을 수행하기 위해 사용되는 머신러닝 알고리즘으로, OpenCV의 ml 모듈에서 제공됩니다. 특히 이미지 기반 문제에서 특징 벡터(feature vector)를 기반으로 객체를 분류하는 데 널리 사용됩니다. 예를 들어 숫자 인식, 얼굴 감지, 텍스처 분석, 객체 분류 등 다양한 분야에서 활용할 수 있으며, 학습된 모델은 새로운 데이터를 빠르고 정확하게 판단할 수 있는 장점이 있습니다.

2. SVM 설명

SVM은 데이터를 고차원 공간으로 매핑해 서로 다른 클래스 간 경계를 최적으로 찾는 알고리즘입니다. 핵심 개념은 클래스 간 간격(margin)을 최대화하는 초평면(hyperplane)을 생성하는 것입니다. OpenCV에서는 다음과 같은 기능을 활용할 수 있습니다.

1. 커널 선택
- LINEAR: 선형 분류
- RBF: 비선형 분류에서 많이 사용
- POLY: 다항식 기반 분류
- SIGMOID: 특정 경우에 사용 (하이퍼블릭 탄젠트 함수 기반)

2. 하이퍼파라미터 설정
- C: 오분류를 허용하는 정도를 조절
- gamma: 커널 함수의 영향 범위 조절
- degree: 다항식 커널 사용 시 차수 설정

3. 학습 프로세스
SVM 모델을 생성하고, 입력 데이터를 train() 함수로 학습시킨 후 새로운 입력값에 대해 predict()를 호출해 예측 결과를 얻습니다. 또한 OpenCV SVM은 CPU 기반에서도 빠르게 동작하며, Python과 C++ 모두에서 동일한 코드를 사용할 수 있어 프로젝트 확장성이 뛰어납니다.

3. OpenCV SVM 간단한 활용 예제(Python)

import cv2
import numpy as np

# 학습용 데이터
trainData = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 3], [6, 7], [7, 8], [8, 8]], dtype=np.float32)
labels = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])

# SVM 설정
svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_RBF)
svm.setC(2.5)
svm.setGamma(0.50625)

# 모델 학습
svm.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)

# 예측
testData = np.array([[2, 2], [7, 7]], dtype=np.float32)
result = svm.predict(testData)

print("예측 결과:", result)

위 예제는 간단한 2D 특징 데이터를 두 개의 클래스로 분류하는 기본적인 코드입니다. 실제 이미지 처리에서는 SIFT, HOG, SURF 등 특징 추출 알고리즘으로 특징 벡터를 만들어 SVM 모델 학습에 활용할 수 있습니다. 특히 얼굴 감지, 손글씨 숫자 인식, 객체 분류, 질감 식별 등 다양한 프로젝트에 확장할 수 있습니다.