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algorithmとimageに関するhiromarkのブックマーク (11)

  • 画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量

    【DL輪読会】言語以外でのTransformerのまとめ (ViT, Perceiver, Frozen Pretrained Transformer etc)

    画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
  • Web上の膨大な画像に基づく自動カラリゼーション - A Successful Failure

    2010年11月03日 Web上の膨大な画像に基づく自動カラリゼーション Tweet 以前『Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力』において、Web上の膨大な画像から欠損部分を自動的に補完する手法*1について紹介した(図1)。 図1:Scene Completion Using Millions of Photographs これは、Flickr等から大量にかき集めてきた画像から類似度の高い画像を自動的に抽出し、欠損部分にハメ込むことで違和感の無い補完画像を生成するアプローチであり、そのアイデアと、生成される補完画像のクオリティが話題になった。素材の量が質に変化する、まさにWeb時代に適したアプローチである。 エントリでは同様の手法を用いて、失われた色を取り戻すカラリゼーション(colorization)について紹介したい。カラリゼーションとはコンピュータを用いたモノクロ画像

    hiromark
    hiromark 2010/11/05
    ああ、この手法はありだろうな。アルゴリズムより実システム組む方が難しいか。。。
  • CiNii 論文 -  アニメにおける人物顔画像の萌え因子特徴評価と検索分類システムへの応用(ITS画像処理,映像メディア,視覚および一般)

    JaLC IRDB Crossref DataCite NDLサーチ NDLデジコレ(旧NII-ELS) RUDA JDCat NINJAL CiNii Articles CiNii Books DBpedia KAKEN Integbio PubMed LSDB Archive 極地研ADS 極地研学術DB OpenAIRE 公共データカタログ

    hiromark
    hiromark 2010/07/22
    この論文、なんか読んでみたいぞw
  • 3日で作る高速特定物体認識システム (2) SIFT特徴量の抽出 - 人工知能に関する断創録

    3日で作る高速特定物体認識システム (1) 物体認識とは(2009/10/18)の続きです。 今回は、画像からSIFT (Scale-Invariant Feature Transform) という局所特徴量を抽出するところを作ってみようと思います。 SIFT特徴量の抽出 まずは、局所特徴量の代表ともいえるSIFTを試してみます。OpenCVにはSIFTを抽出する関数がなかったのでRob Hess氏がC言語で実装したライブラリを試してみます。内部でOpenCVを使っているので事前にOpenCVのインストールが必要です。実装はOpenCV 1.1でされているみたいですが、2.0でもちょっと手直しすると動きました。Rob Hess氏のホームページからSIFT Feature Detectorのzip版を落とします。 (注)Hess氏のサイトが更新されたようで現在はGitHub上のOpenSIF

    3日で作る高速特定物体認識システム (2) SIFT特徴量の抽出 - 人工知能に関する断創録
    hiromark
    hiromark 2009/10/26
    SIFT って懐かしいなあ。学生のとき以来久々に聞いた。もう忘却の彼方なので復習してみっか。
  • 類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録

    C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文(Datta,2008)を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます

    類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
  • 画像研究入門

    【目次】 0.C言語基礎 0-1.当の基礎 0-2.配列とポインタ 0-3.文字列操作・ファイル操作 1.画像基礎 1-1.画像フォーマット 1-2.テキストとバイナリ 1-3.配列とポインタ 2.画像処理基礎 2-1.エッジ処理 2-2.背景差分処理 3.グラフ描画基礎 3-1.gunplot 3-2.折れ線グラフ 3-3.ヒストグラム表示 4.アルゴリズム基礎 4-1.k-平均アルゴリズム 4-2.EMアルゴリズム 5.画像表示基礎 5-1.OpenGL 5-2.OpenGLによる二次元表示 5-3.OpenGLによる三次元表示 はじめに これから画像処理・認識の研究を始めようという人を対象とした入門書を作っています.対象は研究室に配属されたばかりの情報系大学の4年生を想定していますが,誰が読んでも分かるように心がけているつもりです.読み進めながら課題を解いていくうちに画像の基礎知識

    hiromark
    hiromark 2009/08/24
    レファレンスに便利。
  • はてなブログ | 無料ブログを作成しよう

    台北市立動物園と迪化街めぐり 子連れ台湾#5 年越し台湾旅行5日目、レジャーや友人との事を楽しむ日です。前日の様子はこちら www.oukakreuz.com 台北市立動物園へ パンダ館 パンダが見られるレストラン 迪化街へ 林茂森茶行でお茶を購入 小花園で刺繍グッズを購入 黒武士特色老火鍋で夕 台北市立動物園へ 松…

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    hiromark
    hiromark 2009/02/21
    HOG の実装。シンプルな理論だけど効果ありそう。
  • http://homepage3.nifty.com/TaN/prog-image.html

    類似画像検索に関する情報 目的 優れた画像類似検索エンジンを探しています。この手のものは今後重要性を増していくと思うのですが、現在のところ自由に使え、実用的、優れたものを見たことがありません。もし見つかればそれを使うつもりですが、無ければ自分で作ってみようと思っています。もしうまくいけばオープンソースとして公開したいな、と思っています。(画像処理の勉強にもなるし:-) 現在進行中 imgSeekが使いものになりそうなので、現在そのソースコードの一部を使用して、Windowsのコマンドラインで動作するものを作成中! ソフト 画像処理関連のソフトの一覧 ImageMagick 今ではWindows版もある。ImageMagickのわかりやすい紹介 imgSeek 画像管理・Viewer。類似画像検索には multi-resolution wavelet decomposition を使っている

    hiromark
    hiromark 2008/12/21
    あ、このまとめは嬉しい!
  • はてなブログ | 無料ブログを作成しよう

    景色変わる6インチヒール ― の話 春頃に買ったすごくお気に入りのがあって、今日はその話をします。 商品としてはこれで、アイボリーとブラックを持っています。 https://store.cityhill.co.jp/item/945970.html アイボリーを買った後、かわいくて歩きやすくて気に入ったのでブラックを追加購入しま…

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    hiromark
    hiromark 2008/10/07
    "CCVは、似ている色が密になっているか疎になっているかを表し、色の情報と空間的な情報を共に捉えることができます。"
  • PageRank for Product Image Search - WWW2008 Refereed Papers

    The WWW2008 Conference site has been archived at: thewebconf.org This notice is provided as a courtesy in memory of RFC 2068 and HTTP Status Code 402.

    hiromark
    hiromark 2008/04/30
    Google による画像検索アルゴリズム。PageRank を適用。
  • 画像圧縮アルゴリズム (5) LZ法

    この章では、現在のデータ圧縮・画像圧縮などで広く用いられているLZ法について説明します。 前章までで説明したハフマン圧縮では、個々のデータをハフマン符号に変換して圧縮を試みるというものでしたが、LZ法では、あるデータ列に着目して、それが以前に出現したことがあるかをチェックし、すでに出現したことがあるのならば、そのデータ列を示す何らかの符号(当然、データ列より短くなければなりません)に置き換える処理を行うことにより、圧縮を行っています。 LZ法には、いくつかの種類があり、その種類によってさらに名称が変わります。しかし、その違いは符号化の方法だけで、処理の内容については全て同じです。 LZ法は、Abraham LempelとJacob Zivの二人による共同開発によって、1977年に誕生しました。正式名称はZiv-Lempel codingですが、間違ってLZ法として紹介したことから、現在の

    hiromark
    hiromark 2006/02/06
    LZ 法のアルゴリズム解説。
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