mean-shiftを実装してみた - tsubosakaの日記
次回のCVIM勉強会でmean-shiftについて話すことになってしまったので、理解のためにmean-shiftアルゴリズムを実装してみた。 カーネルは一番簡単なフラットカーネルを利用し、また画像もグレイスケール画像のみを扱うためピクセルの値は[0,256]の一次元データとみなす。 またナイーブな実装だと512*512ぐらいの画像でもすごい時間がかかるので二分探索とFenwickTree(動的に更新する必要はないので別に使う必要なかった、累積和を保存した配列に変更)を使ってグレイスケール画像かつフラットカーネルであることを利用して高速化した関数meanShiftLoopFastを用意した。 元画像は下のようになっている。 bandWidth=10のときは下のようになり、肌の部分が同じ値に収束していることがわかる。 bandWidth=20のときは以下のようになり、やや平滑化されすぎているこ
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画像検索技術に関するまとめ資料 - 横転プログラミング
画像検索についていろいろとちょっとした実装や調査をしていました。 そろそろ資料等をまとめておかないと忘れそうなので書いておきます。 まずさっそくですが「画像を検索する」と一言でいっても、 それには以下のような種類があり、対象や方法は様々です。 類似画像検索 …… 対象画像から特徴を抽出し類似した画像を検索する 特定物体認識 …… 単一の対象画像から特徴を抽出しその物体と同じモノを認識 一般物体認識 …… 複数の対象画像から特徴を学習しその物体と同じ種類を認識 「類似画像検索」は Google Goggle などが有名で、「一般物体認識」は笑い男ツールなどの顔認識でよく知られていますね。「特定物体認識」はまだそこまでポピュラーに使われてませんが、東のエデンシステムなどはまさにこれです（笑）。 さてではどのような方法で検索を行うかということですが、ここで画像の特徴といっている、これを使います。
20101023 cvsaisentan tsubosaka
SSII2021 [OS3] 広域環境の3D計測と認識 ～ 人が活動する場のセンシングとモデル化 ～（オーガナイザーによる冒頭の導入）
Rob Hess - School of EECS, Oregon State University
Welcome I am a PhD Candidate in the Department of Computer Science at Oregon State University. My primary research interests are Computer Vision and Artificial Intelligence, and my thesis work involves designing algorithms to understand American football in video. My advisor is Alan Fern. I'm also working with Ron Metoyer on methods for visualizing the diversity of multivariate data sets and Paul
Microsoft Word - paper.docx
GPU による高速画像処理 名古屋大学大学院情報科学研究科 出口 大輔，井手 一郎，村瀬 洋 概要： 本発表では，近年注目を集めているGPGPU（General Purpose computing on GPUs）の技術に着 目し，GPGPU を利用するための開発環境の使い方やプログラミングのノウハウを分かりやすく解説する． GPGPU は GPU を汎用計算に利用しようという試みであり，現在では物理シミュレーション，数値計算， 信号解析，画像処理・認識などの分野で広く利用されるようになっている．ここ数年では，GPGPU を行う ための開発環境の整備も進んできている．そこで本発表では，NVIDIA 社が提供している開発環境のCUDA を題材に取り上げ，簡単に GPGPU を行うことができることを示すと供に，計算コストの高い画像処理が GPU を利用することで大幅に高速化できることを示す．
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http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/VU/pdf/VU6-FeatureExtraction.pdf
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
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画像処理アルゴリズムSIFTの勉強始めました | Love澤's Room
特徴量抽出-SIFT for SIFT特徴を用いた