DERiVE コンピュータビジョンブログ - Kinectのトラッキング原理「部位認識に基づく3D姿勢推定」
このサイトについて DERiVEはコンピュータビジョン、画像認識が専門のMasaki Hayashiがお送りしている、コンピュータビジョン(Computer Vision)を中心としたITエンジニア、研究向けのブログです。※「DERiVE メルマガ別館」は2015/9月で廃刊致しました、 Tweet はじめに今から1週間前から、私のTwitterのフォロワー周辺で、Kinectの原理とその発展的使用方法についての議論が始まりました。 参考：Kinectの仕組みにまつわるつぶやき一覧 ところが、Kinectはその原理が詳細に書かれているところがWebには少なく、少し検索したくらいではなかなかわかりよいまとめ記事がなく、私も含めてみなさん憶測で議論せざるを得ないところがありました。 そこで、この記事では開発者の資料・インタビューなどをもとに、Kinectの原理についてまとめようと思います。これ
JSONパーサー - Android Dev - CroCro
はじめに 200行程度で動作する、JAVA製のJSONパーサー「UtlJson」です。車輪の再発明っぽいものですが、作成する必要が生じたので、簡単なプログラムを書きました。短いプログラムですので、自由に改造して、ご利用いただければと思います。 作成の背景 Androidは、JAVAでアプリケーションを作ることができます。そのため、JAVAの標準クラスや、過去に公開されたライブラリを多数利用することができます。しかし、それらの中には、Androidでの使用が難しいものもあります。理由の1つは、メモリーやCPUといった性能面での制限です。Androidでゲーム製作などを行う場合は、オブジェクトの生成を可能な限り抑えて、かつ高速に処理させる必要があります。JAVAの多くのライブラリは、PCでの豊富なメモリーとCPUパワーを前提にしています。こういったものをAndroidで使用する際は、小メモリー
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