画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
The Algorithms
What is an Algorithm?An algorithm is a set of rules that takes in one or more inputs, then performs inner calculations and data manipulations and returns an output or a set of outputs. In short, algorithms make life easy. From complex data manipulations and hashes, to simple arithmetic, algorithms follow a set of steps to produce a useful result. One example of an algorithm would be a simple funct
多変量(多次元)正規分布のKLダイバージェンスの求め方 - EchizenBlog-Zwei
機械学習界隈では多変量正規分布のKLダイバージェンスの導出は自明らしく、とくに説明もなく「はいこうなりますね〜簡単ですね〜ははは〜」みたいな感じで軽く流されて死にそうになる。 軽く流されると私のように死んでしまう人もいるかもしれないので導出方法をメモしておく。 前準備 KLダイバージェンスは分布Pに対して分布Qがどれだけ近いかを表し、定義は以下のとおり。 KL(P(x) || Q(x)) = ∫P(x) log(P(x) / Q(x)) dx = ∫P(x) log(P(x)) dx - ∫P(x) log(Q(x)) dxまた多変量正規分布の定義は以下のとおり。 P(x | μ, Σ) = ((2π)^d * |Σ|)^(-1/2) * exp(-1/2 * (x - μ)T Σ^-1 (x - μ)) μ: 平均(d次元(縦)ベクトル) Σ: 共分散行列(d次正方行列) x: データ点
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