MANUSCRIPT SUBMITTED TO IEEE TRANS. PAMI, AUGUST 2007. 1 Feature Selection in Face Recognition: A Sparse Representation Perspective Allen Y. Yang, Member, IEEE, John Wright, Student Member, IEEE, Yi Ma, Senior Member, IEEE, and S. Shankar Sastry, Fellow,
MANUSCRIPT SUBMITTED TO IEEE TRANS. PAMI, AUGUST 2007. 1 Feature Selection in Face Recognition: A Sparse Representation Perspective Allen Y. Yang, Member, IEEE, John Wright, Student Member, IEEE, Yi Ma, Senior Member, IEEE, and S. Shankar Sastry, Fellow, IEEE. A. Yang and S. Sastry are with the Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of California at Berkeley. J. Wri
OpenCV.jp
Reference Manual OpenCV-2.x(svn) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++)（訳） OpenCVユーザガイド（訳） Python: リファレンス日本語訳 Google Test-1.6 Google Test ドキュメント日本語訳 Google Mock(svn) Google Mock ドキュメント日本語訳 OpenCV-2.2(r4295相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-2.1(r2997相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-1.1pre C/C++:
工学ナビの中の人の研究と周辺 ガチでやる画像処理プログラミング
このあいだ，dandelionさんがスゲーいいこと言ってたから問答無用で引用します． /****** [ここから余談]****** OpenCVの普及により画像処理という分野が身近になったのはいいのですが，最初からOpenCVに依存しすぎると，理屈がわかっていなくても高度なアルゴリズムが簡単に組めてしまうため，いざ応用となるとアタフタということになりがちなので，C言語習いたての人なんかはRAWファイルを使って一からアルゴリズムをコーディングしてみるのも後々ためにいい勉強になりそう．C言語に慣れてきたら，ppmなどファイル情報がヘッダ部に書き込まれているようなフォーマットにチャレンジするとかね． ******[ここまで余談] ******/ 要約すると 「Haar-likeによる顔検出くらいOpenCVに頼らず自分で組みやがれ」 ってことですかね？ （※冗談ですから） 僕の場合，最初はビット
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Amazon.co.jp: 確率モデルによる画像処理技術入門: 田中和之: 本
OpenCV プログラミングブック