NTL MM1メモ

すっかり旬も過ぎてしまいましたが「NASA Tournament Lab Marathon Match1」について，考えたこと・調べたことのメモを記しておきます。 問題はこちら(要TopCoderID)。航空写真に車が写っているかの有無を判定する機械学習モノ。トレーニングデータは4000個用意されている。 以下に考えたこと等を記していきます。 「物体認識」といえば最近のトレンドは局所特徴量のはず（もう古い？）。 Open CVにあるSIFT，SURFが有名。 SIFT，SURFは特定物体のマッチングで良く使われる。ARのマーカー検出の事例が有名。 SIFT，SURFには汎化能力はなさそう。 車を見つけるには，エッジ抽出して長方形を検出すれば良いかも。=> 教師データを眺めると建物とかも長方形なので，エッジだけでなくテクスチャの情報も合わせる必要がありそうだ。 物体認識系の論文・資料等の調査