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3日で作る高速特定物体認識システム (7) 最近傍探索の高速化 - 人工知能に関する断創録
3日で作る高速特定物体認識システム (6) 線形探索を用いた特定物体認識（2009/11/22）のつづきです。今回がこのシリーズの最終回です。 前回の線形探索は遅すぎるので最近傍探索を高速化します。これで表題の高速特定物体認識システムができあがります。高速化にはいくつかの方法がありますが、物体モデルデータベースをなんらかのデータ構造にあらかじめ格納しておくというのがポイントです。今回は、資料でも述べられているkd-treeとLocality Sensitive Hashing (LSH)という手法を試してみます。kd-treeは木構造、LSHはハッシュでデータを構造化（インデキシング）します。kd-treeは、厳密な最近傍を求めますが、LSHは近似最近傍検索と呼ばれ、厳密な最近傍は求められない代わりに計算を大幅に高速化できます。 資料では、ANN (Approximate Nearest
ほまれ菜食堂 (研究学園/食堂)
リクエスト予約希望条件をお店に申し込み、お店からの確定の連絡をもって、予約が成立します。 1 予約の申し込み ご希望の条件を当サイトよりご入力ください。 2 お店からのメール ご予約が承れるか、お店からの返信メールが届きます。 3 お店へ来店 予約が確定した場合、そのままお店へお越しください。
キッチン ミズホ (つくば/食堂)
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定食や おかだ (つくば/食堂)
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花むろ (つくば/食堂)
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OpenCVで画像の特徴抽出・マッチングを行う - whoopsidaisies's diary
概要 OpenCVでは特徴点抽出，特徴記述，特徴点のマッチングついて様々なアルゴリズムが実装されているが，それぞれ共通のインターフェースが用意されている．共通インターフェースを使えば，違うアルゴリズムであっても同じ書き方で使うことができる． 特徴点抽出はFeatureDetectorインターフェース，特徴記述はDescriptorExtractorインターフェース，マッチングはDescriptorMatcherインターフェースである．いずれのインターフェースも，オブジェクト生成時に文字列によってアルゴリズムを指定することができる． 以下に使い方を簡単にまとめる．（OpenCV2.4.7の情報．バージョンが古いと使えないアルゴリズムがあるので注意．OpenCV3.0.0-alphaでの変更点は「OpenCV3.0.0-alphaの特徴抽出・マッチングまとめ - whoopsidaisies'
C#で文字認識（tesseract-ocrのラッパを使う方法） - whoopsidaisies's diary
tesseract-ocr tesseract-ocrはオープンソースのOCR（光学文字認識）エンジン．60以上の言語に対応しており，日本語の文字認識も可能． A .Net wrapper for tesseract-ocr tesseract-ocrはapiが用意されているが，そのC#ラッパー「A .Net wrapper for tesseract-ocr」を使う． インストールはNuGetから行える．プロジェクトの右クリックメニューから「Nugetパッケージの管理」をクリックし，出てきたダイアログで「ocr」で検索すれば「A .Net wrapper for tesseract-ocr」が出てくるのでインストールする． 言語データのダウンロード tesseract-ocrでは言語ごとに学習済みのデータファイルが用意されており，それを読み込む必要がある．以下のページからダウンロード可能
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3日で作る高速特定物体認識システム | CiNii Research