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パターン認識 - 画像処理とパターン認識07
画像処理におけるパターン認識 画像処理におけるパターン認識（pattern recognition）とは，観測画像の特徴を用いてあらかじめ定められた複数の概念の一つにその画像を分類する処理をいう．この概念をクラス（class）とよぶ． （例）アルファベット認識・・・入力印刷文字が26個のクラスのうちどれに属するかを識別する処理 パターン認識の流れ パターン認識の（一般的な）処理の流れ画像入力 → 前処理 → 特徴抽出 → クラス辞書との照合 → 識別（クラス出力） このうち，3番目の「特徴抽出」が認識性能の善し悪しを決めるといわれており，パターン認識では最も重要視されている． 特徴を如何に定数化するか？ パターン認識に役立つ「良い」特徴量とは？ 不変特徴とは？ （現在のところ，どんな場合でも有効な特徴量が抽出できるような系統的な手段は存在しないため，人間の直観によるヒューリスティックな手法
今日こそは写真を徹底的に整理してやるっ！という日に使えるフリーツールがここに集結 | ライフハッカー・ジャパン
最初の頃は、デジカメの写真って場所も取らないし最高！ なんて言っていたのに、年々一枚一枚の画像のサイズも大きくなり、ものすごい勢いでハードディスクを占拠していく写真コレクション。いつの間にかどのフォルダに何が入っているのかも分からなくなり、パソコンが2台に増えた後では、どっちのパソコンにどの写真を入れているかとかも含めてもう管理しきれず、なんとなく見ないようにしている、という方向けに、フリーツールを使って写真のメタデータの修正、重複の削除、フォルダの整理などをする方法を教えちゃいます！ 今回の記事の目的は、「写真コレクションが引き起こしがちな、問題の解決案を提案する」こと。画像整理に何を使っていようが、デジカメのファイルデータがどんな形式であろうが使える手法ばかりです。重複削除、メタタグ整理、フォルダ整理などの作業が一通り終わったら、今後はきっと写真を整理しておけるはず！ 注意：この記事は
iPadと過ごした50日まとめ
iPadと過ごして50日間経ちました。(正確には52日...) そのうち、ほとんどの期間は米国版だったので... 国内にいるときはネットワーク(WiFi/Bluetooth)こそ使えませんでしたが、それでも活用してやろうと鞄の中身をMacbookからiPadにしてみました。 まだホーム画面は固まっていないので、いつものホーム画面まとめはおいておいて...とりいそぎ感じたことや、便利だったこと、不便だったことをまとめて書いておきます。 既に購入済みの方はもちろん、購入を悩んでいるの参考になれば幸いです。 超長文記事の中にLogMeIn(3,500円)*5本のプレゼント企画を紛れ込ませました！ 奮って応募してくださいませ！ 前置き ページ分けしていない重い記事でごめんなさい。 HTMLタグ込みの原稿レベルで2万5千文字超あります...があえての1記事。 写真の多くは撮り溜めておいた米国版のもの
Projects/Vala/Tutorial - GNOME Wiki!
Introduction Disclaimer: Vala is an ongoing project, and its features may change. I will try to keep this tutorial as up to date as I can, but I'm not perfect. Also, I can't promise that the techniques which I suggest are necessarily the best in practice, but again I will try to keep up with that sort of thing. What is Vala? Vala is a new programming language that allows modern programming techniq
私はこうやって進学先の研究室を決めました - yanbe.log
なぜこの文章を書こうと思ったか 最近大学院入試の出願を控えて進路について迷ってる人をWebのいろんなところで見かける割に、Webでこういう問題について扱っているページをあまり見ないからです。 5月〜6月というのは翌年4月に大学院に進学したい人が志望先を決めるシーズンであり、昔自分も迷った経験があるので、こうして書くことでだれかの参考になればいいと思いました。 結論 私が実際に大学院に進学して4年ほど経ち、自分でいろいろ体験したり見聞きしたりした上での現段階での結論は、 進学先を選ぶにあたって、どこで最先端の研究をやっているかを知るには、自分が関心がある研究分野に実際に携わっている研究者に聞くのが一番いい ということです。研究者は、自分が取り組んでいる研究分野の最近のトピックがどの研究コミュニティによって取り組まれてきたかを、大体は調査し把握しているはずだからです。 もし幸運にも自分の人脈の
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