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コンピュータービジョンの無料チュートリアル - ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎1
Learn essence of "Computer Vision: Models, Learning, and Inference"
これからのコンピュータビジョン技術 - cvpaper.challenge in PRMU Grand Challenge 2016 (PRMU研究会 2016年12月)
cvpaper.challengeにて2017年4月にサーベイした論文のまとめです。 充分に進化したコンピュータ視覚（Computer Vision; CV）は人間に新しい知見をもたらす。cvpaper.challengeではCVが飛躍的に進んだ先に、人間に対して拡張した知能や技能を教示できる、と位置づけ論文読破・まとめ・アイディア考案・議論・実装・論文執筆（・社会実装）に至るまで広く取り組み、その過程で出てきたあらゆる知識を共有します。 2015〜2016年は1,600本以上の論文まとめを全て公開し、著名な国際会議のWSにおいて受賞を経験しました。2017年はさらにアウトプットにこだわり、突出した成果を出すことを目標とします。 SlideShareにて論文まとめや講演資料を公開し、Twitterでも情報を共有しております。 HP： https://sites.google.com/sit
顕著性マップの推定手法
2. Introduction Saliency Map Models Conclusions 文献リスト 文献紹介 [1] Itti, Koch, and Niebur, “A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis,” PAMI, vol. 20, no. 11, 1998. [2] Bruce and Tsotsos, “Saliency Based on Information Maximization,” NIPS, 2005. [3] Harel, Koch, and Perona, “Graph-Based Visual Saliency,” NIPS, 2006. [4] Hou and Zhang, “Saliency Detection : A Spectral Residual
MIT、カメラに写る画像を実物に触れずリアルタイムに揺らす新技術「IDV」を発表。ポケモンGOへの応用として実写背景をインタラクティブに動作させるデモ映像も公開
MIT、カメラに写る画像を実物に触れずリアルタイムに揺らす新技術「IDV」を発表。ポケモンGOへの応用として実写背景をインタラクティブに動作させるデモ映像も公開 2016-08-03 マサチューセッツ工科大学（MIT）のコンピュータ科学・人工知能研究所（CSAIL）は、新たなイメージング技術「Interactive Dynamic Video（IDV）」を発表しました。 IDVは、CSAILの学生Abe Davis氏とJustin G. Chen氏、そしてFredo Durand教授によって研究論文として発表されたものです。 IDVとは？ カメラに写るオブジェクトを実物に触らずに画像内を操作しリアルタイムに揺らしてしまう技術です。既存カメラと新しいアルゴリズムを使用し実現します。 最初に小さく振動するオブジェクトの映像をキャプチャし、そこから分析・計算することで学習し有用な力学モデルを抽出
研究テーマ | 九州大学ヒューマンインタフェース研究室
(ラボ内共同研究により，教員間で重複している研究テーマもあります．) 内田 誠一 教授の研究テーマ→ リストはこちら キーワード： 画像情報学，パターン認識，バイオイメージ・インフォマティクス，文字・デザイン画像解析，機械学習応用，最適化 備瀬 竜馬 教授の研究テーマ→ リストはこちら キーワード： 画像情報学，パターン認識，医用画像処理，バイオイメージ・インフォマティクス Brian Iwana 准教授の研究テーマ→ リストはこちら キーワード： 画像情報学，パターン認識，文字認識，時系列データ分析，動的計画法，機械学習 末廣 大貴 准教授の研究テーマ，文献リストなどは→ こちら キーワード： 統計的機械学習理論（ランキング学習，時系列データ分析），オンライン意思決定問題，など 正井 克俊 助教の研究テーマ→ こちら キーワード： ユーザーインタフェース，ウェアラブルコンピューティング，
MNIST handwritten digit database, Yann LeCun and Corinna Cortes
The MNIST database of handwritten digits, available from this page, has a training set of 60,000 examples, and a test set of 10,000 examples. It is a subset of a larger set available from NIST. The digits have been size-normalized and centered in a fixed-size image. It is a good database for people who want to try learning techniques and pattern recognition methods on real-world data while spendin
Computer Vision: Models, Learning, and Inference
Computer Vision: Models, Learning, and Inference Simon J.D. Prince A new machine vision textbook with 600 pages, 359 colour figures, 201 exercises and 1060 associated Powerpoint slides Published by Cambridge University Press NOW AVAILABLE from Amazon and other booksellers. "Simon Prince’s wonderful book presents a principled model-based approach to computer vision that unifies disparate algorithm
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【連載】コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ