FaceDetection - Integral Image : maaash.jp
昨日、Flashや画像や音声やらいろいろ強い人とお会いするきっかけがあり、 今まで話したことが無かったので Marilena (OpenCV顔認識のas3実装）をつくった時に感動した、 Integral Imageというアルゴリズムについて話しました。 一文で説明すると、 二次元配列で表されるデータがある時に（この場合は顔検出する対象の画像の明るさ） 二次元配列の中の矩形範囲のデータの合計を、高速に求める手法です。 発表資料を置いておきますのでよろしければ integral_image_opencv_face_detection.pdf 計算してみるためのスプレッドシート Integral Image Calculator こちらの方がわかりやすいかもしれません integral imageについて調べた 資料の中に数式が入るとどや顔の度が増しますね なおやんは寝てまし
パーティクルフィルタ « Rest Term
今回はパーティクルフィルタを簡単に紹介。 (Wikipedia: 粒子フィルタ – Wikipedia) これは、一般状態空間モデルにおける状態ベクトルの推定法で、 Wikipediaではなにやら難しげに書かれているように見えますが、 要は、条件付き分布をたくさんのサンプル点で近似表現するだけの手法です。 この手法は、逐次モンテカルロ法とも呼ばれているように、 ランダムサンプリングによるモンテカルロ近似によって状態推定を行います。 パーティクルフィルタを物体追跡に適用するためには、 ・システムモデル（状態遷移関数） ・観測モデル（尤度関数） の2つを設計する必要があります。 今回は状態遷移に線形予測モデル、つまり等速直線運動を仮定し、 尤度(ゆうど：もっともらしさ)は “赤色らしさ” とします。 この尤度関数の設計はOpenCVのサンプルコードからお借りしました。感謝。 wonderflに
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