「OpenCV詳解」は、本当に買って良かった。 - コンピュータビジョンの日々
先日も紹介（http://d.hatena.ne.jp/htee2006/20090901/1251827858）したが、オライリーのOpenCV本、詳解 OpenCVは、本当に役に立ってくれている。買って良かった。 なぜ役に立つのか、その最大の理由は、眺めているだけで「APIの発見と再認識ができる」ことにある。ver0.9 のころから数年に渡って OpenCV を使っている私にもやはり発見があるのである。（私の今までの使い方が浅かったのかも知れないがw） たしかに、OpenCVの純正APIマニュアルは、かなり充実している。 opencv.jp さんの尽力のおかげで日本語でも読める。しかし、実際に実用的なアルゴリズムを組もうとするとき、APIとAPIをつなぐ「流れ」のようなものを掴む必要があるが、それには慣れというかコツのようなものが相当必要であった。 また、独特のネーミングセンスで命名さ
ひさびさにアタリ！ 「一家に一冊」的、画像処理テキスト「コンピュータビジョン最先端ガイド」 - コンピュータビジョンの日々
ここ数年は、日本語で読める良質な画像処理／ビジョン系の基礎的テキストとしては、「コンピュータビジョン」や、「パターン認識と機械学習- ベイズ理論による統計的予測 」などに主にお世話になっていたけれども、そろそろ2000年代中盤以降の最新トピックには追いつけない感じになってきていた。これらのテキストに出てこないような理論を使った論文がどんどん増えている。 そう思っていた矢先、ちょうど良い本が出版されていた。（４月に出ていてアマゾンの欲しいものリストに入れたままちょっと忘れていた。）CVIMで評判の良かったチュートリアルシリーズをまとめた本「コンピュータビジョン最先端ガイド」である。 なつかしのスネーク（Snakes）がよみがえった"レベルセット（Level Set）"、いま大流行の"グラフカット（Graph Cuts）"や、"パーティクルフィルタ(Particle Filter）"、多視点画
HOG関連論文：人物のポーズを要素に分解して認識する - コンピュータビジョンの日々
このアイデアはなかなか興味深い。 Christian Thurau and Vaclav Hlavac (CVPR2008) "Pose primitive based human action recognition in videos or still images" ftp://cmp.felk.cvut.cz/pub/cvl/articles/hlavac/Thurau-HlavacPosePrimitivesCVPR2008.pdf HOGの特徴ベクトルを、"NMF"という数学的テクニックを使っていくつかの基底ベクトル＝基本ポーズ要素に分解して認識しようというアプローチ。 NMFは、Non-Negative Matrix Factorizationの略称で、その名の通り、任意の行列Vを非負要素からなる行列の積W・Hに分解できる。固有値分解と似ているが、非負行列の積になるところが違
HoG vs Haar-like feature ベンチマーク - コンピュータビジョンの日々
OpenCVのサンプルとしても公開され、すっかり有名になった Haar-like特徴量と AdaBoost分類器を用いた顔認識手法だが、現在最先端の画像処理研究では、HoGという特徴量が注目されている。 HoGは、"Histogram of oriented Gradient"の略で、直訳すると、「方向づけられた勾配のヒストグラム」ということになる。つまり、入力画像の勾配（微分画像）を求め、それを局所領域ごとに勾配方向で区間分割してヒストグラムを取ったものを特徴量としようとする手法である。 これは2005年にNavneet DalalとBill Triggsによって提唱された新しい手法で、Haar-likeよりも分別能力が高そうだということで、盛んに研究されている。 私も今、HoGを使った物体認識処理を試作しているところであるが、データ空間として線形分離しやすいらしく、SVM(サポートベク
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