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[PDF] Real-Time Human Pose Recognition in Parts from Single Depth Images
We propose a new method to quickly and accurately predict 3D positions of body joints from a single depth image, using no temporal information. We take an object recognition approach, designing an intermediate body parts representation that maps the difficult pose estimation problem into a simpler per-pixel classification problem. Our large and highly varied training dataset allows the classifier
![[PDF] Real-Time Human Pose Recognition in Parts from Single Depth Images](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/785af067ea0ae941e85f9c4fdb5e7c5662894e02/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.microsoft.com%2Fen-us%2Fresearch%2Fuploads%2Fprod%2F2018%2F11%2FAutomated_Hero_Image_MSR_Social_11_2018_1200x627.png)
【Python/OpenCV】人の体全体を検出してみた
# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 if __name__ == '__main__': # 画像の読み込み im = cv2.imread("test.jpg") # HoG特徴量の計算 hog = cv2.HOGDescriptor() # SVMによる人検出 hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) hogParams = {'winStride': (8, 8), 'padding': (32, 32), 'scale': 1.05} # 人を検出した座標 human, r = hog.detectMultiScale(im, **hogParams) # 長方形で人を囲う for (x, y, w, h) in human: cv2.rectangle(im,
anime.udp.jp
ここは、コンピュータでイラストやアニメのキャラクターを識別するプロジェクトのページです。 僕がひとり、趣味で行っています。 目標は、絵を描く人に関係なく、より一般化されたキャラクターというものについて正しく識別できるライブラリを開発し、画像の自動分類や検索に役立てることです。 更新履歴 AnimeFaceを最近の環境で動くようにしてGitHubに置きました(Perl拡張なし) (2016 2/18) Imager::AnimeFaceのビルドスクリプトを修正. Imager-AnimeFace-1.02 (2012 7/30) OpenCV用のアニメ顔分類器にLBPの検出器を追加 (2011 7/18) Ruby拡張ライブラリへのリンク追加 (2010 8/16) 関連リンクを追加,微妙に様々なコメントを修正 (2010 3/30) 昔作ったもの(OpenCV用のアニメ顔分類器,SC),関
画像ライブラリGrappyの作成と、ImageMagick, GDとの比較【実装編】 | 株式会社サイバーエージェント
概要 簡単な画像処理機能も備えた、シンプルかつ高速そしてAnimationGIFをサポートした画像形式変換ライブラリの Grappy を実装した。 これの性能について、ImageMagick, GDと、下記の比較を行った。 SSIMによる画質の比較 処理速度 Valgrindを使ったヒープメモリの使用量 ファイルサイズに関して 最後にそれらとの比較結果から、Grappyの優位性について述べた。 1.はじめに 画像のエンコード・デコードやリサイズといった処理をサービスに組み込もうと考えた場合、多くの場合は高レベルな画像処理をサポートした既存のライブラリの利用を検討することとなる。 しかし、既存のライブラリは機能と速度のバランスが悪く、使いにくいものであった。 Webサービスの中に画像関係の機能を取り入れる場合、求められるのは次のような単純な要求項目に限られる場合が多い。 JPEG, PN
OpenCV ORB特徴量 サンプルコード
本やニュースの感想を中心に書いていくかもしれません． ・物体検出 ・機械学習 OpenCVにはお世話になってます． 私の学習や情報のまとめサイトして使おうと思っています． ※本サイトの文章・情報・制作物等に基づいて被ったいかなる被害についても、 管理人は一切責任を負いかねます。 本やニュースの感想を中心に書いていくかもしれません． ・物体検出 ・機械学習 OpenCVにはお世話になってます． 私の学習や情報のまとめサイトして使おうと思っています． ※本サイトの文章・情報・制作物等に基づいて被ったいかなる被害についても、 管理人は一切責任を負いかねます。 SIFTやSURF特徴は，特許がとられています．しかし，より高速な特徴量も提案されてきています． その中の1つで，パテントフリー[IT]と噂のORB特徴量[RRKB11]についてまとめました． OpenCV2.4 using namespa
fiš„v3.dvi
(2001) 49 1 23–42 —– —– NTT * 2000 10 16 2001 4 23 1. 1.1 1998 * 104–0033 1–21–2 7F 24 49 1 2001 1999 70 91 MIT M. Turk “Recognition Using Eigenface” (Turk and Pentland (1991)). 1998 IC 1 CPU (Jain and Waller (1978), Raudys (1981)) 1997 Chellapa et al. 1995 Pentland and T. Choudbury 2000 25 1.2 CCD CRT � x Gabor filter � x � x 2 2 NTTdata NTT 79 10 10 16 × 12 26 49 1 2001 1. NTTdata 2. UMIST 1 UMI
画像局所特徴量と特定物体認識 - SIFTと最近のアプローチ -
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる？？ 〜SSII
最近の最近傍探索 PQと仲間達
Pornographic Defamatory Illegal/Unlawful Spam Other Violations Thanks for flagging this SlideShare! Oops! An error has occurred.
Computer Vision: Models, Learning, and Inference
Computer Vision: Models, Learning, and Inference Simon J.D. Prince A new machine vision textbook with 600 pages, 359 colour figures, 201 exercises and 1060 associated Powerpoint slides Published by Cambridge University Press NOW AVAILABLE from Amazon and other booksellers. "Simon Prince’s wonderful book presents a principled model-based approach to computer vision that unifies disparate algorithm
非技術者でもわかる（？）コンピュータビジョン紹介資料 - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
お仕事で表題のような資料を作成しました。 お客様の許可が得られたので公開します。 「はじめに」にも書きましたが、この資料は以下の様な観点から作成しました。 「コンピュータビジョンってこんなことできるんだ！すげー！！」と思ってもらうのが目的です。 資料中にURLを埋め込んでいるので、埋め込み先にあるデモ動画などを見ることをおすすめします。 業務上関係なさそうな分野の説明は省略しているため、コンピュータビジョンの全体紹介としてはバランスを欠いてます。 参考に上げた論文は、state-of-the-artなものよりも考え方がわかるようなものを選んだつもりです。 自分が得意でない分野も含むので、誤っているところなどは優しく指摘していただけるとありがたいです。
Social Network Analysis | Coursera.org
Master of Science in Leadership and Human Resource Development
コンピュータビジョンのソースコード/ライブラリのまとめ - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
今まで自分が見つけたコンピュータビジョンの研究に役に立ちそうなフリーのライブラリやソースコードをまとめてみました。自分ではまだ使っていないものも多いので、そこはご容赦を。主にC/C++が中心です。 またライブラリ形式でない、いわゆる学会で発表した研究のコードをそのまま公開しているという人がたくさんいて、それに関しては特にメジャーなもののみ紹介しています。なにぶん僕の観測範囲は限られてますので、「このライブラリに触れないのはおかしい」、「説明が間違っている」等、ご意見大歓迎です。 定番(Standard) OpenCV 定番中の定番です。コンピュータビジョンに関して広範なアルゴリズムが実装されています。 http://code.opencv.org/projects/OpenCV/wiki/WikiStart Point Cloud Library ３次元点群データを扱うならこれ。Kinec
3日で作る高速特定物体認識システム (3) SURFの抽出 - 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 (2) SIFT特徴量の抽出（2009/10/24）の続きです。あっ、3日経っちゃいました。 今回は、SIFTとは別の局所特徴量であるSURF（Speeded Up Robust Features）を抽出してみます。SURFのFはFeaturesなのでSURF特徴量とは言わないのかな？SIFTとは抽出方法は違いますが、画像からキーポイントと特徴ベクトルを抽出する点では同じです。抽出速度はSIFTより数倍高速だそうですが、精度は多少落ちるとのこと。リアルタイム処理したいときはこっちのほうがよさそうです。また、OpenCVにもすでに実装されています。SURFの詳しいアルゴリズムは後で論文を読むとしてとりあえず試してみます。 画像からSURFを抽出する 以下のプログラムは、画像からSURFを抽出して特徴点を描画し、特徴量をファイルへ格納するプログラムです。この
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フーリエ変換を用いたテクスチャ解像度推定とその応用
waifu2x
ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF
https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.371.1343&rep=rep1&type=pdf
JPEGのDCTブロックで コンテンツ指向のトリミング
Are we ready for Autonomous Driving? The KITTI Vision Benchmark Suite [cvpr12.pdf]