integral imageについて調べた - soh335 memo
integral imageというアルゴリズムがあるのを昨日知って、いまいち仕組みが分からなかったので色々調べてみた。 これを使うと、画像のある領域の明るさを求める事が出来る。 一応理解もかねて頭の中にあることを書いてるので、間違ってたらすいません。 のABCDという所の明るさを求めたいとすると、この方法の場合は0D+0A-0B-0Cで明るさが出ると考える。 つまり、各点までの明るさの総和が出ていれば、ABCDの中を一つ一つ足さなくても明るさが求まる。 で、その為に、一旦0Dの四角形の各点の明るさを元に計算をしておく。 明るさを求めたい領域が分かってて、かつ１回だけしか必要じゃない場合はintegral imageを使う必要はなくて、元々顔認識とかに使われているらしんですけど、何度もいろんな領域の明るさを求めようとすると、領域の中を毎回足しまくってると遅すぎるので、先に明るさマップみたいな
ベイジアンフィルタ - Wikipedia
ベイジアンフィルタ (英: Bayesian filter, naive Bayes spam filtering) は単純ベイズ分類器を応用し、対象となるデータを解析・学習し分類する為のフィルタ。学習量が増えるとフィルタの分類精度が上昇するという特徴をもつ。個々の判定を間違えた場合には、ユーザが正しい内容に判定し直すことで再学習を行う[1]。 現状ではスパムメール（いわゆる迷惑メール）を振り分ける機能を持つソフトウェア（フィルタリングソフト）で、スパムフィルターでのスパム判定に利用されることが多い[1]。最近ではWeblogのトラックバック用フィルタ（トラックバックスパム対策）にも利用されるようになるなど、その利用範囲は徐々に広がりつつある。 概要[編集] ベイジアンフィルタでは、初期状態である程度までの振り分けができるように設定されている。振り分け対象となるデータ（迷惑メールなど）の学
第5回 N-gramのしくみ | gihyo.jp
前回は形態素解析を使う検索エンジンのしくみについて説明しました。今回は、FINDSPOTで使用しているN-gramという検索エンジンのしくみについて説明します。 N-gramによる見出し語の切り出し 前回は、形態素解析による検索エンジンでは、検索可能な最小単位が分かち書きの切り分け単位となる点を説明しました。 一方、N-gramを使った検索エンジンでは、単純に文字の並びを見出し語としてインデックスを作成します。1文字を元にインデックスを作成する方法をユニグラム、2文字の並びを元にインデックスを作成する方法をバイグラム、3文字の並びを元にインデックスを作成する方法をトリグラムと呼んでいます。 1文字：ユニグラム 2文字：バイグラム 3文字：トリグラム N-gramによる見出し語の切り出しは、形態素解析のための文法解析を伴わないため、特定の自然言語に依存しないという特徴があります。 FINDS
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