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When I started this blog, way back in 2006, I had no clue how long it would last. I actually had no idea I could even write about something for more than a couple of days. It is funny how things go. Once I read in a book that the secret of happiness was low expectations. That explains why, for over a decade, I have been running this site. It also explains why you might end up on this page. Not los
日向清人のビジネス英語雑記帳：スペースアルク
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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
ネット上の「煽り」にどう勝利するか | WIRED VISION
前の記事 シュワ知事、「縦読み」で政敵に悪態？ 無着陸で30日――米軍無人偵察機の滞空目標 次の記事 ネット上の「煽り」にどう勝利するか 2009年10月29日 Wired how to wiki 燃えるマッチ。Photo:Nick Wheeleroz/Flickr。サイトトップの画像はWikimedia Commonsより インターネットの掲示板にあなたが初めて投稿するとしよう。理にかなった明確な見解だと思って書き込んだ20分後、あなたは頭をかきむしり、髪の毛が束になって抜け落ちる。どこかの十数人にかき乱され、あなたは新しい「ネットホール」にはまり込んだのだ。 ここでは、フレームにおける相手の非道な戦略を認識し、対抗する(必要とあれば利用する)方法について考えてみた。この記事(英文記事)はwiki方式なので、何か良い提案があればどんどん書き込んでほしい。[インターネット上で論争や喧嘩に発
TechCrunch | Startup and Technology News
Unlike Light’s older phones, the Light III sports a larger OLED display and an NFC chip to make way for future payment tools, as well as a camera.
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