논문에서 위 사진처럼 correaltion 결과값이 0에 가까운 값으로 나온다.
우리가 테스트 해본 결과는 0.1보다 작은 값들이 주로 나오는데 논문에서도 마찬가지로 작은 값이 나온다.
우리는 두 대 이상의 카메라를 (예를 들어 카메라A, 카메라B) 비교해야 하는데 A, B 각각의 카메라가 찍은 사진을 각각 correlation한 값의 히스토그램에서 가운데 부분, 즉 평균값을 두고 이보다 차이가 크면 다른 카메라임으로 가정한다.
correlation값이 1에 가까울수록 같은 카메라라고 생각하기보다 한 카메라의 correlation값을 기준으로 이 값과 얼마나 근사했는지를 비교해서 같은 카메라인지 다른 카메라인지 구별해낼 수 있다고 생각한다.
(논문에서 카메라 기종마다 threshold를 다르게 두고 연산을 한 것을 볼 수 있는데 우리가 구성한 매트랩 함수에 threshold는 1은 default인데, 다른 숫자들을 넣었을 때 correlation값이 항상 같은 반면 1일 때만 유일하게 다른 값이 나와 threshold를 1과 다른 수 하나를 두고 테스트 해 볼 예정)
논문에서 위 사진처럼 correaltion 결과값이 0에 가까운 값으로 나온다. 우리가 테스트 해본 결과는 0.1보다 작은 값들이 주로 나오는데 논문에서도 마찬가지로 작은 값이 나온다.
우리는 두 대 이상의 카메라를 (예를 들어 카메라A, 카메라B) 비교해야 하는데 A, B 각각의 카메라가 찍은 사진을 각각 correlation한 값의 히스토그램에서 가운데 부분, 즉 평균값을 두고 이보다 차이가 크면 다른 카메라임으로 가정한다.
correlation값이 1에 가까울수록 같은 카메라라고 생각하기보다 한 카메라의 correlation값을 기준으로 이 값과 얼마나 근사했는지를 비교해서 같은 카메라인지 다른 카메라인지 구별해낼 수 있다고 생각한다.
(논문에서 카메라 기종마다 threshold를 다르게 두고 연산을 한 것을 볼 수 있는데 우리가 구성한 매트랩 함수에 threshold는 1은 default인데, 다른 숫자들을 넣었을 때 correlation값이 항상 같은 반면 1일 때만 유일하게 다른 값이 나와 threshold를 1과 다른 수 하나를 두고 테스트 해 볼 예정)