ジョイントバイラテラルアップサンプリング
概要 ジョイントバイラテラルアップサンプル [project page]は，高解像度な情報をガイドにして低解像度の画像（やマップ）を高速＆高精度にアップサンプルする手法です． コンピュータビジョンの問題を解決するときに，このような状況は良く起こります．ステレオマッチングによる奥行き推定やセグメンテーション，アルファマッティングや背景差分など，様々なコンピュータビジョンの問題は非常に計算コストの高い最適化処理を施すことが多くなっています．特に画像解像度が高い場合，これらのコストが顕著となってきます． そのため，サブサンプルなどして，低解像度な画像上の情報で求めて，あとは粗密探索で階層的に求める，もしくはリサイズ（拡大）して使うといった場合が考えられます．他にも画像センサと他のセンサの解像度が異なる場合などでも使えます（デプスセンサなど）， ジョイントバイラテラルアップサンプリングは，高解像
ECCV2012で発表されたKAZE局所特徴量を試してみた | さかな前線
先日ちょっと膝をケガしてしまいまして，ギプスに松葉杖です．けっこうリアルさかなに近づけたんじゃないかと思うのですがいかがでしょう？ 折しも12/6で私も23歳を迎えました．できれば無事健康体で迎えたかったこの日． この記事はComputer Vision Advent Calendar 2012の12/7担当分として書かれたものです． 主催者でありながら華麗に遅刻をキメました．これはひどい． 高専時代の後輩でもある@blue_jamくん，お疲れ様でした．そして誕生日メッセージありがとうございます． さて，コンピュータビジョンにおける極めて重要な要素のひとつに画像特徴量があります． これまでにたくさんの特徴抽出手法が提案されてきているわけですが，この度は最近の国際会議で発表されたばかりの新しい手法の実装が公開されていたので，それを試して見ることにしました． 画像間対応付けと局所特徴量 一般に
Broken promises of HTML5 and what's next? - HTML5 Devcon San Francisco
Chris Heilmann, @codepo8 HTML5 has been quite the buzzword for a while now and as developers we are stuck in between a massive demand and a lack of technical support. Devices and hardware that promised to be the bright future of HTML5 are not allowing us to do the things we want to. In this talk Chris Heilmann of Mozilla will show how we can juggle our demands and move forward towards a world wher
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