ねこと画像処理 part 3 – Deep Learningで猫の品種識別 – Rest Term
ねこと画像処理。 (みかん – 吉祥寺 きゃりこ) 前回の ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 では画像内の猫の顔を検出する方法を紹介しましたが、今回はディープラーニングの技術を用いて猫の品種を識別したいと思います。 学習データ ねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは、自分で撮影した写真を学習データとして使うと書いたのですが、都内の猫カフェ等で出会える猫に限ってしまうと品種の偏りが大きくなってしまうので、ここではしぶしぶ研究用のデータセットを使うことにします。。ただ、Shiba Inuがあるのに日本が誇るMike Nekoが含まれていないのでデータセットとしての品質は悪いと思います。 The Oxford-IIIT-Pet dataset オックスフォード大学が公開している動物画像のデータセットです。その内猫画像は2400枚、クラス数は12で1クラスにつき200枚あります。今
統計的学習手法よる人検出
1. [サーベイ報告] 統計的学習手法による人検出 2012年11月17日 第21回 名古屋CV•PRML勉強会 山内悠嗣, 藤吉弘亘 中部大学 http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/CVTutorial/PPT/HumanDetectionSurvey.pdf 4. 物体検出の変遷 顔検出 人検出 1969 年 Sakai 1969年 顔検出に関する初めての研究 1994 年 Yang 研究者のルールに基づいた顔検出 物体検出の研究が始まる Sung 1996 年 クラス分布の距離に基づく顔検出 Rowley Sakai, Pattern Recognition, 1969. Neural Network による顔検出 1997 年 Osuna SVM による顔検出 1994年 1998 年 Rowley Neural Network による顔の回転に 対応し
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