大規模画像認識とその周辺Image net classification with Deep Convolutional Neural NetworksShingo Horiuchi
片岡裕雄 技術メモ How to study "computer vision" (Kataoka style)
今日はコンピュータビジョンの勉強方法や研究の進め方について紹介させて頂きます． 最初に断っておきますが，「片岡流」の勉強方法であり，さらに今後変わって行くこともあります． 以下，僕の方法です． [勉強方法] 1.プログラミング - 基礎力 僕の使っている言語環境は主にC++です(Visual StudioまたはXCodeにて)．3年生の研究室配属のとき，最初に一冊基礎の参考書を読んでから研究に入りました．もちろん，今まで少しずつ勉強は進めて参りました．構文を調べる時には，C++編(言語解説)/C++編(標準ライブラリ)を参考にしてきました(もちろん，今まで参考にしたページは数多くあります)． -ライブラリ コンピュータビジョンの分野においてはOpenCVがライブラリとして使われてきました(OpenGLなんかも？)．Kinectが登場した今ではOpenNIや Point Cloud Libr
トーンカーブの便利さと危険性、それ以前のキャリブレーションについて
トーンカーブの使い方に対する意見をまとめました。 最後の「まとめ」を見ていただければわかりますが、トーンカーブを使用することの批判ではなく、安易に使うことへの注意を喚起したものです。 画像は手を加えれば必ず劣化するものです。
よく分からずにトーンカーブを使っている人に。 - kojika17
画像の色調補正する時、何を使いますか？ 私の場合、基本的な画像補正はトーンカーブ1つでほとんど済ませてしまいます。 トーンカーブは使い方が分かれば、簡易的に明度、色調、コントラストなどを補正できる強力なツールになります。 Photoshopベースで紹介しますが、FireworksやGIMPでもトーンカーブを扱えますので、参考になれば幸いです。 トーンカーブのデモで使用する画像は、フリーで配布されているPAKUTASOさんから写真をお借りして、説明します。 トーンカーブ基本 縦軸と横軸は、0から255まで階調を表しています。 画像モードがRGBの場合、縦軸は上から下に向かって暗くなり、横軸は左から右に明るくなります。 横軸が入力、縦軸が出力を表します。もっと噛み砕くと、横軸が元画像の階調、縦軸が補正後の階調です。 斜めに走っている線にはいくつも点が打て、曲線や直角にしたりできます。 階調の出
コンピュータビジョン 最先端ガイド4 − CVIMチュートリアルシリーズ − - オンライン書店 | アドコム・メディア株式会社
情報処理学会CVIM 研究会では，2006 年末からコンピュータビジョン分野における最新理論・アルゴリズムについて，「チュートリアルシリーズ」を企画してきた。本書は，CVIM チュートリアルシリーズ最先端ガイド第4 弾として，第16回から第20回までの講演内容に加筆修正し，5 章構成でまとめたものである。この第4弾では，光の物理法則を考慮し，画像の明るさ・色に着目した処理である，Physics Based ComputerVision に関連したトピックを取り上げた。 まず，高松淳氏に，カメラが対象シーンを画像化するプロセスと，そのプロセスにおける画像ノイズの統計的性質と，それを利用した色々な情報推定手法を解説していただいた。次に，画像が撮像される光学的プロセスの一部を計算処理に置き換えることにより，通常のカメラでは得られないような画像を合成する手法として近年注目を集めているコンピュテーシ
激しく劣化した写真などJPG画像を奇麗に修復できるソフト「Jpeg Enhancer」 | フリーソフトラボ.com
Jpeg Enhancer 「Jpeg Enhancer」は、ブロックノイズやモスキートノイズなどにより激しく劣化した写真などのJPEG画像を、きれいに修復してくれるソフトです。修復したいJPEG画像を、修復後の画質と比較しながら修復フィルタの強度を調整するだけの簡単な操作で使用することができ、修復後の画像はJPEG/PNG/BMPなどの形式で保存可能です。 JPEGのファイル圧縮では、明るさの変化に比べ色調の変化には鈍感であるという人間の目の性質を利用して、色調変化の部分のデータを捨てることでファイル容量を小さくしています。このため圧縮率を上げすぎると、ブロック単位で色が均一化されて画像がモザイク状に見えるブロックノイズやモスキートノイズが発生します。 本ソフトは、このようなブロックノイズやモスキートノイズにより画質が劣化してしまったJEPG画像にシミ消しやシャープ処理などのエフェクトを
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対象を学習・追跡し続けるカメラ『Predator』(動画) | WIRED VISION
前の記事 旅先でもiPadが使えるレンタルサービス 対象を学習・追跡し続けるカメラ『Predator』(動画) 2011年4月 6日 IT コメント： トラックバック (0) フィードIT Charlie Sorrel Zdenek Kalal氏によるオブジェクト追跡ソフトウェア『Predator』は、気味が悪いくらいすごい性能だ。「すべてを見通すカメラの目」に物体を見せると、それがなんであっても素早く学習して認識し、対象が離れて小さくなっても、似た対象のなかに隠されても、これを追跡する。対象が顔の場合、横を向いても追跡は続く。 まさに、Predator[プレデター]というその名前の通りだ。映画『プレデター』でヘッド・アップ・ディスプレー(HUD)越しにプレデターが見る、拡張された視界が思い浮かぶ。 Kalal氏は英国サリー大学の博士課程に在籍する学生で、ものを見るコンピューターのプロジェ
コンピュータビジョン 最先端ガイド1 − CVIMチュートリアルシリーズ − - オンライン書店 | アドコム・メディア株式会社
情報処理学会CVIM研究会では，2006年末からコンピュータビジョン分野における最新理論・アルゴリズムについて，特に方法論・表現方法に着目した「チュートリアルシリーズ」を企画してきた。講演では，最先端技術を利用したプログラム実装がすぐできるように，その方法論・表現方法に精通した専門家が，原理，長短所，実装方法，応用事例を紹介している。若い研究者はもちろんのこと，日ごろ余裕のない企業の研究者を始めとして，実践から少し離れた中堅以降の教育者まで，最先端技術を短時間で学べることで，有意義な企画として，いずれの回も本会議以上に盛況であった。 本書は，第一回から第五回までのCVIMチュートリアルシリーズで講演された内容に加筆修正し，最先端ガイドとしてまとめたものである。編集に当たっては，すべての原稿を大阪大学ならびに慶應義塾大学の大学院生，学部生に査読してもらうことで，情報系学部生レベルに合わせた書
コンピュータビジョン 最先端ガイド2 − CVIMチュートリアルシリーズ − - オンライン書店 | アドコム・メディア株式会社
待望の続編が遂に刊行！ 本書を読めば、コンピュータビジョン分野での話題の技術・アルゴリズムについて、その原理を理解できるだけでなく、それを実践に生かすための実装法までを一度に学ぶことができる！ 日常，われわれが愛用するハンドブック，解説記事等は，広く専門知識を獲得する目的においては役に立つ。しかし，ある原理・手法について学びたい場合，解説記事を読んだだけでは不十分で，原著論文に戻り，試行錯誤を繰り返す必要がある。しかし，ほとんどの原著論文には，プログラムの実装方法のような具体的内容までが記載されていないため，「このパラメータの設定方法は？」「初期化は必要なの？」「データの定義方法は？」 など多くの疑問が生まれる。一方，特定の内容についての解説本や教科書では，特徴抽出，物体追跡などの技術目標についてまとめられているケースが多く，方法論や表現方法という観点でまとめられた書籍は少ない。さらに，コ
ひさびさにアタリ！ 「一家に一冊」的、画像処理テキスト「コンピュータビジョン最先端ガイド」 - コンピュータビジョンの日々
ここ数年は、日本語で読める良質な画像処理／ビジョン系の基礎的テキストとしては、「コンピュータビジョン」や、「パターン認識と機械学習- ベイズ理論による統計的予測 」などに主にお世話になっていたけれども、そろそろ2000年代中盤以降の最新トピックには追いつけない感じになってきていた。これらのテキストに出てこないような理論を使った論文がどんどん増えている。 そう思っていた矢先、ちょうど良い本が出版されていた。（４月に出ていてアマゾンの欲しいものリストに入れたままちょっと忘れていた。）CVIMで評判の良かったチュートリアルシリーズをまとめた本「コンピュータビジョン最先端ガイド」である。 なつかしのスネーク（Snakes）がよみがえった"レベルセット（Level Set）"、いま大流行の"グラフカット（Graph Cuts）"や、"パーティクルフィルタ(Particle Filter）"、多視点画
Bust out your own graphcut based image segmentation with OpenCV [w/ code] – More Than Technical
Bust out your own graphcut based image segmentation with OpenCV [w/ code] This is a tutorial on using Graph-Cuts and Gaussian-Mixture-Models for image segmentation with OpenCV in C++ environment. Update 10/30/2017: See a new implementation of this method using OpenCV-Python, PyMaxflow, SLIC superpixels, Delaunay and other tricks. Been wokring on my masters thesis for a while now, and the path of m
YUVフォーマット及び YUVとRGBの変換
はじめに YUV，YUVとよく耳にするが，いったいどれだけフォーマットがあんねん！ YUVとRGBの変換式をよく目にするが，いったいどれだけ定義があんねん！ どうもwebで調べていると，デジタルもアナログも，YUV，YCbCr，YIQの変換式も すべて混沌としていて，どれが正しいのか見当がつかない．筋が通っ ていると思われるものを書きつくってみる． YUVとは 「人間の目は明るさの変化には敏感だが, 色の変化に は鈍感である」 というわけで，色度を抑え、輝度により広い帯域やビット数を 割くことにより、少ない損失で効率の良い伝送や圧縮を実現するフォーマット． デジタル画像の圧縮CODECにおけるフォーマット という観点でまとめる． Y
miyahan.com | 液晶ディスプレイとカラーマネージメント P.2
液晶ディスプレイとカラーマネージメント 編 このページは、Apple MacBook Pro に関するトピックをまとめた「myLife with MacBook Pro」で、 大変反響を呼んだ WUXGA ワイド液晶ディスプレイに関するトピックを独立させたものです。 ◆ ページが正常に表示されていない可能性があります ◆ もしこのメッセージが表示されている場合、ページの表示に必要なファイルが読み込まれていないか、あなたがレガシーウェブブラウザを使用している可能性があります。 このウェブサイトは比較的新しいテクノロジーで制作されているため、Netscape 4、Internet Explorer 6 などの旧世代Webブラウザでは閲覧に支障を来すおそれがあります。 またこのようなブラウザは、セキュリティが不十分な可能性があります。当サイトでは、Firefox、Opera、Safari 等の安
2008-08-16
http://www.microsoft.com/japan/msdn/academic/Articles/Algorithm/03/ これ使用 ImageProcessing.prototype.f= function(fnc){ return fnc(this); }; var ip = ImageProcessing.load("img.png"); // ImageDataを使用した方が速い ip.support.pixel = false; ip.initPixelControl(); var labels = []; var fil = 0; // ラベリングする色 ip.lock() // 閾値処理 .f(function(self){ var t = self.average().average(); //var t = (self.max().max() - self.m
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TechCrunch | Startup and Technology News
http://www.cg.info.hiroshima-cu.ac.jp/~miyazaki/lecture/textbook/advmath2009.ppt
2007 年 3 月 CVIM 研究会チュートリアル／情報処理学会研究報告 2007-CVIM-158-(26) pp. 193-204. グラフカット 石川 博 名古屋市立大学 大学院システム自然科学研究科 〒467–8501 名古屋市瑞穂区瑞穂
http://futic.vision.cs.chubu.ac.jp/04/pdf/PIA10.pdf
[ケータイ用語の基礎知識]第429回：Milbeaut Mobile とは