또한, 이 시기에는 템플릿 매칭(template matching) 기법도 널리 사용했습니다. 템플릿 매칭은 이미지 내에서 특정 패턴이나 물체를 탐지하기 위해 사전에 정의된 템플릿과 입력 이미지 간 일치도를 비교하는 방식입니다. 템플릿을 이미지 위에서 슬라이딩하며 유사도를 계산한 뒤 가장 유사한 위치를 탐지합니다.
▲ 그림 1-23 템플릿 매칭
출처: https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/template-matching
이 시기의 기술은 매우 한정된 조건에서만 작동했습니다. 조정이나 회전, 변형이 있으면 잘 작동하지 못했고, 객체의 크기나 위치 변화를 인식하기 어려웠습니다.
또한, 당시의 이런 방식들은 필터링, 임계값 처리(thresholding), 푸리에 변환9과 같은 기본적인 수학적 기법에 의존했기에 연산 비용이 매우 높아 실시간 처리도 불가능했습니다. 또한 AI 개념을 이제 막 정의하고 탐구하던 초기 단계였기에, AI적 사고방식을 영상 처리 알고리즘에 적용하려는 시도는 제한적이었습니다.