Webカムに映った顔の位置を認識するJSライブラリ headtrackr.js がすごい « console.log :) | Don't forget trace :)
Javascriptで実装された顔認識ライブラリ「headtrackr.js」がけっこうスゴイです。 Githubでソースが公開されています。 https://github.com/auduno/headtrackr/ 以下のデモでどういう機能か分かると思いますが、 Webカムに映った顔を認識し、その位置座標を取得できるものです。 実装されている処理は、ホワイトバランスを調整する処理や顔認識処理、スムージング処理などをまとめて一つのライブラリになっているようです。 １．基本機能デモ http://auduno.github.com/headtrackr/examples/facetracking.html ２．顔の位置と連動した立体表現デモ http://auduno.github.com/headtrackr/examples/sprites_canvas.html ３．顔の位
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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