第3回 オブジェクト検出してみよう | gihyo.jp
第1回、第2回と画像認識の基礎とOpenCVについて紹介してきました。第3回目の今回は、いよいよ本連載の目玉であるOpenCVを使ったオブジェクト検出に挑戦してみます。 オブジェクト検出の仕組み 基本原理のおさらい オブジェクト検出のプログラムを書き始める前に、そもそもどんな仕組みでオブジェクト検出を行っているのかを理解しましょう。 第1回では画像認識の原理として、学習フェーズと認識フェーズがあることを説明しましたが、OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムもこの流れに従います。つまり、画像から特徴量を抽出し、学習アルゴリズムによってオブジェクトを学習します（詳しくは第1回を参照してください）。 図1 画像認識の流れ OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムは、Paul Violaらのオブジェクト検出の研究［1］をベースに、Rainer Lienhartらが
OpenCVで学ぶ画像認識 記事一覧 | gihyo.jp
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画像ぼかして車ナンバー推定 大分の科捜研、逆転の発想：朝日新聞デジタル
防犯カメラに映った不審な車。でも画像が粗くてナンバープレートが読めない――。そんな捜査員の悩みを解決するソフトが開発され、全国の警察で導入が進んでいる。作ったのは一人の警察職員。画像を鮮明にするのではなく、照合する側の数字をぼかす逆転の発想が生かされた。 英語名を略して「ＰＲＥＳＬＬＩ（プレスリー）」と名付けられた低解像度ナンバー推定プログラムは２０１１年、大分県警が開発、導入した。同県警が１２～１３年にプレスリーで解析した５２の事件では、２７件で正しい容疑車両のナンバーを「可能性が高い」とリストアップし、容疑者検挙に結びついた。 仕組みはこうだ。防犯カメラ画像の暗さや粗さ、角度に応じて、ナンバープレートに使われている１～９の書体をぼかす加工（疑似劣化）を施す。ぼかした「・・・１」から「９９９９」までのすべてのパターンと画像を自動照合し、似ている順に上位３０パターンをはじき出す。完全な特定
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