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3日で作る高速特定物体認識システム (1) 物体認識とは - 人工知能に関する断創録
情報処理学会の学会誌『情報処理』の2008年9月号（Vol.49, No.9）に「3日で作る高速特定物体認識システム」という特集記事があります。OpenCVを用いた面白そうなプロジェクトなのでレポートにまとめてみようと思います。3日でできるかはわからないけど。 残念ながらこの記事はPDFを無料でダウンロードすることができません（CiNiiでオープンアクセス可能になったみたいです）。なので会員以外で元記事が読みたい人は図書館でコピーする必要があるかも・・・また、2009年9月号の人工知能学会誌にも物体認識の解説「セマンティックギャップを超えて―画像・映像の内容理解に向けてー」があります。こちらも非常に参考になりますが同様にPDFが手に入りません・・・。他にもいくつかわかりやすい総説論文へのリンクを参考文献にあげておきます。 物体認識とは 物体認識（object recognition）は、画
意味的マルチメディア処理特論 2011
意味的マルチメディア処理特論 2011年度 後期 教員：大渕 竜太郎 講義のねらい 以下の4点を理解することが本講義の目標です． マルチメディア情報に対する，意味を考慮した処理，例えば要約，認識，分類，検索，などの概要とその使い道について知る． 音声や画像データの取り込みと分析に関わる，量子化やサンプリングなどの手法を理解する． 音声や画像データの特徴抽出の手法，例えばフーリエ解析，ケプストラム，多重解像度解析，等，複数の手法を理解する． 音声や画像データから得られた特徴を照合する手法，例えば，DPマッチング，ベクトル空間における各種の距離尺度による照合，機械学習に基づく特徴空間や意味空間における照合，等を理解する． 講義内容 第01回 (10/03（月）) 視覚マルチメディアデータの意味的処理, 画像の特徴（1） 課題の提出は10月17日(月）の講義開始前です． (多少遅れても受け取
太田研究室 > OpenCV 2.0 インストール メモ （Windows 版）
はじめに 画像処理ライブラリ「OpenCV 2.0」を「Microsoft Visual C++ 2008 Express Edition」で使用するためのインストール手順について解説します。 OpenCV の昔のバージョンではインストールプログラムを実行するだけでよかったのですが、 バージョン 2.0 からはプログラム開発環境に合うように自分でライブラリをコンパイルするしくみに変わり、インストール手順が複雑になりました。 「Microsoft Visual C++ 2008 Express Edition」のインストール方法については、 こちらをご覧ください。 ! このページで解説しているインストール手順は著者の個人的趣味が含まれており、かならずしも推奨する手順ではありません。 もくじ OpenCV 2.0 のインストール CMake のインストール ソリューションファイルの作成 Op
詳解 OpenCV――コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識 画像処理ソリューション
以前から英語版のLearning OpenCVという本はあったのですが、この日本語翻訳版です。 私もこの本を持っていますが、現存するOpenCVの本の中ではダントツで詳しいのではないでしょうか？ まったくの画像処理の初心者が読むのには少し難しく感じるかも？知れませんが、そんなに難しい訳でもないので、画像処理の基礎知識がある人にとっては、画像処理のアルゴリズムについても解説されていて、かなり参考になると思います。 また、この本の中のサンプルプログラムも、そこそこ出来が良い（処理方法が良い）ように思います。 誤記もあるようなので、本を購入したら下記ページでご確認下さい。 http://www.oreilly.co.jp/books/9784873114132/ 目次 日本語版に寄せて 訳者まえがき まえがき 1章 概要 1.1 OpenCVとは何か？ 1.2 OpenCVを使うのはだれか？ 1
opencv.jp - OpenCV-1.0:CV サンプリング，補間，幾何変換（Sampling, Interpolation and Geometrical Transforms）リファレンス マニュアル -
最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 448, 最終変更日時: 2008-12-24 00:28:23 +0900 (水, 24 12月 2008) 画像処理（Image Processing） 勾配，エッジ，コーナー（Gradients, Edges and Corners） サンプリング，補間，幾何変換（Sampling, Interpolation and Geometrical Transforms） モルフォロジー演算（Morphological Operations） フィルタと色変換（Filters and Color Conversion） ピラミッドとその応用（Pyramids and the Applications） 画像分割，領域結合，輪郭検出（Image Segmentation, Connected Components and Contour Ret
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