0から始めた極値理論 - プログラムdeタマゴ
どうも、お久しぶりです。 さて、今回記事にする極値理論をご存じでしょうか。主に土木工学等で発展した統計理論で、21世紀になってから良解説書が相次いで出版されたことで、世界的に様々な分野で（日本を除く）ブレイク中の学問だそうです。 概要 観測しうる全てのデータにマッチする確率モデルを生成し、それを元にした予測を行えば、万象は確率モデルの手のひらの中となる。全ては予測可能である。 なんてことは全くなく、全てのデータに対してマッチする確率モデルなんて作れませんし、仮に作ったとしたら間違いなく過学習が起こって予測精度は悲惨なことになるだろう。ということは、利用するデータは、減らす、統合する、選択するなど何らかの人工的な操作を行ってからモデル化するよりほかない。 極値理論はその中でも、ある区間の中での最大値（もしくは、ある区間内で閾値以上となる値）という操作を適応したデータに対して、その出現確率を求
画像処理を始めよう ー特徴量2 SIFTー - プログラムdeタマゴ
今回はDavid Loweが1999年に提案したSIFTについて話していきます。今更、SIFTなんて解説してもそこらにいっぱい解説あるんだからと思うかもしれませんが、まぁ、マッタリ行きましょうや。なお、SIFTには特許があるので使用時には気をつけて下さい。また、オープンソースの実装にOpenCVの他、OpenSIFTもあります。ところで、昔JAVAで作ったSIFTのプログラムが見当たりません。(T_T) あいつはどこ行ってしまったのか…。 Scale-Invariant 前回話したハリスのコーナー検出の手法には、回転不変性がありました。画像が回転しても特徴が変わらないよ、というものです。チョロッとだけ、アフィン変換不変や、スケール対応する改良があるよとだけ言いましたように、基本的にはその他の変形に対して不変な特徴ではありません。 特に困るのが、画像の大きさの違いを吸収できないことでした。へ
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