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研究とC++に関するohtamanのブックマーク (3)

  • Something in C / C++ / C#

    C 言語から C++ に移行しています. たまに C# が増えるかもしれません. 現在のところ,C / C++ / C# のライブラリや データ構造とアルゴリズムに関する記事があります.

  • とりあえず始めるBoost - 何かを勉強すると更新されるWiki

    shared pointer † 参照数をカウントし、参照されなくなったら自動で解放してくれる賢いポインタ。 STLのauto_ptrの発展版 Boostといえば有名なのはこれかも? 必要なヘッダ #include <boost/shared_ptr.hpp> using namespace boost; ↑ ユニットテスト用ライブラリ † http://boost.cppll.jp/HEAD/libs/test/doc/index.htm cppunitの代わり。 ヘッダのインクルードでライブラリをリンクしなくてもよくなるので、 環境が違うとライブラリの名前が微妙に違ったりするのを回避できる。 もちろんリンクですますこともできるけど。 さらに、マクロが充実してるのでテスト用の関数をいちいちmain()とかで登録する必要がない。 そもそもmain()かかなくても、テスト用

  • 固有空間法と重判別分析による顔画像の個人性と表情の解析

    Next: 目次 固有空間法と重判別分析による顔画像の個人性と表情の解析 黒住 隆行 1999年2月15日 概要: 人間のコミュニケーションにおいて顔が重要な役割をはたしていることが知ら れている. そして,ネットワークを介したコミュニケーションにおいて顔の重要な情報で ある個人性や表情が伝送できれば,より親密かつ効率の良いコミュニケーショ ンができると考えられる. 研究はそのようなコミュニケーションを実現するために顔画像から個人性及 び表情の解析を行うことを目的としている. 顔画像から個人性や表情を解析する代表的手法として主成分分析 (Principal Components Analysis;PCA)がある. PCAは抽出した特徴ベクトル (ex. 顔画像の輝度値,顔形状,オプティカルフロー,etc) の集合から, 射影成分の分散が大きい射影軸をあらかじめ求めておき, 特徴ベクトルを

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