While projection mapping has recently exploded into the consciousness of artists and advertisers everywhere, the history of projection mapping dates back longer than you may imagine. For the purposes of this history, I’m only including work that considered projection onto an arbitrarily complex surfaces. Projection onto flat and cylindrical/spherical surfaces has a much older history and goes back

MIRU論文集へのアクセスについて アクセスには，アカウントとパスワードが必要です． アカウント： パスワード： です. MIRU2008 論文集 第11回　画像の認識・理解シンポジウム 2008年7月29日（火）〜7月31日（木）軽井沢プリンスホテル MIRU2010 論文集 第13回　画像の認識・理解シンポジウム 2010年7月27日（火）〜7月29日（木）釧路市観光国際交流センター MIRU2007, MIRU2009 MIRU2007, MIRU2009論文集はこちら 著作権及び公開について MIRU2008 論文の著作権の取り扱い（以下抜粋） 著作権は著者に帰属します。 但し、画像情報学フォーラムが MIRU2008論文集（CD-ROM、印刷物）を出版し、MIRU2008参加者に配布する MIRU2008終了後、画像情報学フォーラムのWEBサイトにおいて、画像情報学フォーラムの

2024年03月03日更新　-　［Since Jan. 1998］ 計測カメラと Macintosh をライフワークとする安藤幸司のホームページ このホームページは、2012年まで「FileMaker ホームページPro 3.0」、「Adobe GoLive6.0」で作成してきました。 2013年以降は、「Dreamweaver CS6」で作成しています。コンピュータは、iMac 27inch を使用しています。 このホームページは、Mozilla FireFox 78.15.0(5 Oct.. 2021)で再生の確認をしています。

視覚情報メディア研究室では、コンピュータやロボットが外界を「視る」ための技術と コンピュータ内部の多様な情報を人間に「魅せる」ための技術を中心に、コンピュータビジョン、 バーチャルリアリティ、複合現実感の3分野とそれらの複合領域において研究を推進しています。

Other Languages : Chinese(中文) Welcome to the OpenCV Wiki This Wiki is intended to support the OpenCV community. The main objective is to share experiences and improve the documentation. Feel free to contribute to it. (Note: if you want more information about WikiWikiWeb systems, look at HelpContents) Started on 14 Feb 2006. Moved to hosting at Willow Garage 27 Oct 2008. Page Contents Introduction

ようこそ OpenGL を使った色々なプログラムを作成し、その使い方を紹介している ホームページです。このページは自宅サーバーで動かしていたのですが、引越しでしばらくネットが使用できず、すっかりGoogleの検索から消滅していました。しかし、ようやく復活しました。 最近、全然OpenGLプログラムを作っていませんが、GLSLを使用した簡単なプログラムがダウンロードページに置いてあります。OpenGLとは全然関係ありませんが、電子工作のページもあります。よかったら覗いてください。 最新のOpenGLサンプル GLSLを使用したキューブ環境マッピングのプログラムです。同時にバンプマッピングも使っています。これまでのサンプルはモデルの回転だけでしたが、視点も四元数で回転できるようにしました。キューブ環境テクスチャはTerragenで作成しており、その作り方も紹介しています。 最新の電子工作 ds

（この記事の対象：専門の方むけの技術解説記事） 顔の表情のトラッキングや顔の認識などに主に使われているActive Appearance Models（以下、AAM）という技術について、簡易的なチュートリアルをまとめます。以前「勉強したので今度簡単にどういうものかまとめる」と書いていた内容です。 この記事（入門編）では、”Active Appearance Models Revisited“という論文の内容を大まかに解説することを通して、AAMの基本的仕組みを(入門編)として紹介します。そして次回、3Dリアルタイムトラッキングへの応用やその他顔認識の利用などを述べた  (発展編) を書く予定です。 AAMの仕組みの説明は概要にとどめます。詳細に興味がある方は各種論文やチュートリアルなどを参照ください。 【Active Appearance Modelsの基本】 Active Appeara

If you have additions or changes, send an e-mail (remove the "nospam"). This material is presented to ensure timely dissemination of scholarly and technical work. Copyright and all rights therein are retained by authors or by other copyright holders. All persons copying this information are expected to adhere to the terms and constraints invoked by each authors copyright. Paper Awards [Best Paper]

藤吉弘亘. "Gradientベースの特徴抽出 - SIFTとHOG - ", 情報処理学会 研究報告 CVIM 160, pp. 211-224, 2007. Scale-Invariant Feature Transform(SIFT) は，特徴点の検出と特徴量の記述を行うアルゴリズムである． 検出した特徴点に対して，画像の回転・スケール変化・照明変化等に頑健な特徴量を記述するため，イメージモザイク等の画像のマチングや物体認識・検出に用いられている． 本稿では，SIFT のアルゴリズムについて概説し，具体例としてSIFT を用いたアプリケーションや応用手法への展開について紹介する．また，SIFT と同様にgradient ベースの特徴抽出法であるHistograms of Oriented Gradients(HOG)のアルゴリズムとその応用例として人検出についても紹介する． Scal

3日で作る高速特定物体認識システム 黄瀬浩一，岩村雅一　（大阪府立大学） １．システム構成 ２．システムの作成 ２．１　特徴抽出モジュール 利用するプログラム A C implementation of SIFT by Rob Hess 環境設定 OpenCV 全体のページ インストールの方法：　例えばこのページ． Visual Studio(2005, or 2008) 設定の方法：　例えばこのページ． 参考文献 藤吉先生による日本語の解説：　分かりやすい． Wikipedia：　リンクが豊富． Lowe教授のページ： 本家．手軽に試せるプログラムもある．Matlabバージョンは非常に簡単． ２．２　物体モデル 物体モデルといっても特別な仕掛けがあるわけではなく， <物体ID> <特徴ベクトル（128個の数字)> が特徴ベクトルの個数だけ並んだ１つのファイルです． x行目は，特徴ベクトル

Tracking-Learning-Detection (TLD) TLD is an algorithm for tracking of unknown objects in unconstrained video streams. The object of interest is defined by a bounding box in a single frame. TLD simultaneously tracks the object, learns its appearance and detects it whenever it appears in the video. The result is a real-time tracking that typically improves over time. Videos The following videos demo

This document describes how to build, display and use statistical appearance models. These tools are being made available for research/non-commercial use only. The following tools are available: am_build_apm - For building appearance models am_build_aam - For building active appearance models(AAMs) am_view_shape_model - For displaying shape models am_view_apm - For displaying appearance models am

Here is my simulation of the Simultaneous Localisation and Mapping (SLAM) technique, as applied to an autonomous vehicle navigating through waypoints across a feature-rich terrain. The code was written in the Processing language and utilises the Processing.js library. The original Matlab version was written by Tim Bailey and Juan Nieto, both from the Australian Centre for Field Robotics (ACFR). Ne

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