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動画像処理: computer vision with proce55ing
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How-to build a cascade of boosted classifiers based on Haar-like features
OpenCV's Rapid Object Detection Florian Adolf Page 1 of 6 2003-09-02 How-to build a cascade of boosted classifiers based on Haar-like features Introduction This document describes how to train a classifier for object detection. OpenCV comes already with a trained classifier for frontal face detection. In order to show that it also works for a variety of objects, not only for faces, an exemplary t
An Extended Set of Haar-like Features for Rapid Object Detection
An Extended Set of Haar-like Features for Rapid Object Detection Rainer Lienhart and Jochen Maydt Intel Labs, Intel Corporation, Santa Clara, CA 95052, USA Rainer.Lienhart@intel.com ABSTRACT Recently Viola et al. [5] have introduced a rapid object detection scheme based on a boosted cascade of simple features. In this paper we introduce a novel set of rotated haar-like features, which significant
opencv.jp - OpenCV-1.1pre:機械学習 ブースティング（Boosting）リファレンス マニュアル -
最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 467, 最終変更日時: 2009-06-23 14:23:34 +0900 (火, 23 6月 2009) 一般的な機械学習のタスクは，次のような教師あり学習である． 入力と出力の学習データ集合が与えられたときに，未観測の入力サンプル xに対する出力 y を予測する． つまり，入力 x と出力 y の間の関係を表す関数F: y = F(x) を学習することが目的である．定性的な出力予測が分類と呼ばれるのに対して，定量的な出力予測は回帰と呼ばれる． ブースティングは教師あり分類の学習タスクを解決する強力な学習概念であり，たくさんの「弱い」分類器の能力を結合することで， 強力な「コミッティ」[HTF01] を構成する． 弱い分類器は，偶然よりもましな性能を持っていれば良いため，非常にシンプルで計算コストの小さいものである． しかし，これらの多く
Viola & Johns版AdaBoostの実装 その２ - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
前回の続き。 本論に入る前に、ここで解説したAdaBoostのアルゴリズムをもうちょい補足しておきます。 学習データを用意し、それぞれのデータの重みを均等にしておく。 学習データを識別器へ入力し、エラー率を求める。ただし、エラー率には学習データの重みを反映させる。 一番エラー率の低かった識別器を選択し、そのエラー率を記録しておく。 3で正解した学習データの重みは低く、不正解だったデータの重みを重くする。 更新した重みを元に2〜4の処理を複数回繰り返す。 最終的に選択した識別器に、エラー率に基づいた重みを割り振り（エラー率が低ければ重く、逆なら軽く）、その線形和を強識別器とする。 もちっと詳しく知りたい人は、この論文の４ページ目の囲いを読んでください。 で、ここから本題。 前回も解説したとおり、OpenCVに実装されているオブジェクト検出"cvHaarDetectObjects()"関数は、
Viola & Johns版AdaBoostをOpenCVで実装 - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
OpenCVには、「cvHaarDetectObjects」っていうオブジェクト検出の関数が用意されてます。これを使うと簡単に顔検出を実装できたりします。また、学習をさせることでオリジナルの検出装置を作れたりします。 詳しくは http://gihyo.jp/dev/feature/01/opencv を参照 特にこの関数の中のロジックがどうなっているかは、ここで解説してます。 http://gihyo.jp/dev/feature/01/opencv/0003 以下は、上記の内容を理解していることを前提で話を進めます。 以前のエントリーで書いた通り、実はこの「cvHaarDetectObjects」関数では、CvBoostクラスというOpenCVに用意されているAdaBoostのクラスは使用していません。実は、OpenCVで実装されているCvBoostクラスの振る舞いと、「cvHaarD
Intelligent Image Processing Report
平成２２年度・画像解析論演習 本講義では、画像処理の基礎レベルを理解することを第一の目的とした構成としつつ、 最近の画像処理で用いられる技術までを視野にいれた内容も網羅している。 画像処理の研究では、単にプログラミング技術だけではなく、数学や物理、制御、生物 など、他の多くの分野の知識も求められる。このような分野横断的な関係を見出すことで、 画像処理の目指す本質とそのギャップを理解していくことが望まれる。 本講義資料は，以下からダウンロードすることができる。予め資料に目を通しておくことで 講義の理解をより一層深めてほしい。 画像解析論講義資料 レポート課題演習について 課題で使用する画像は、２５６階調までの白黒階調画像で、その 画像ファイル形式はPGMフォーマット(ファイルの拡張子として".pgm"がついてい る)である。これ以外にPPM形式（拡張子は".ppm"）のカラー画像も扱う。 画
第3回 オブジェクト検出してみよう | gihyo.jp
第1回、第2回と画像認識の基礎とOpenCVについて紹介してきました。第3回目の今回は、いよいよ本連載の目玉であるOpenCVを使ったオブジェクト検出に挑戦してみます。 オブジェクト検出の仕組み 基本原理のおさらい オブジェクト検出のプログラムを書き始める前に、そもそもどんな仕組みでオブジェクト検出を行っているのかを理解しましょう。 第1回では画像認識の原理として、学習フェーズと認識フェーズがあることを説明しましたが、OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムもこの流れに従います。つまり、画像から特徴量を抽出し、学習アルゴリズムによってオブジェクトを学習します（詳しくは第1回を参照してください）。 図1 画像認識の流れ OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムは、Paul Violaらのオブジェクト検出の研究［1］をベースに、Rainer Lienhartらが
opencv.jp - OpenCV-1.0:機械学習 ブースティング（Boosting）リファレンス マニュアル -
最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 467, 最終変更日時: 2009-06-23 14:23:34 +0900 (火, 23 6月 2009) 一般的な機械学習のタスクは，次のような教師あり学習である． 入力と出力の学習データ集合が与えられたときに，未観測の入力サンプル xに対する出力 y を予測する． つまり，入力 x と出力 y の間の関係を表す関数F: y = F(x) を学習することが目的である．定性的な出力予測が分類と呼ばれるのに対して，定量的な出力予測は回帰と呼ばれる． ブースティングは教師あり分類の学習タスクを解決する強力な学習概念であり，たくさんの「弱い」分類器の能力を結合することで， 強力な「コミッティ」[HTF01] を構成する． 弱い分類器は，偶然よりもましな性能を持っていれば良いため，非常にシンプルで計算コストの小さいものである． しかし，これらの多く
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http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/joint_hog/pdf/HOG+Boosting_LN.pdf
Microsoft PowerPoint - AdaBoost
ブースティング — opencv v2.1 documentation
村田研究室のページ
アンサンブル学習--識別器の識別性能向上法および情報統合の数理 | CiNii Research
Amazon.co.jp: パターン認識と学習の統計学―新しい概念と手法 (統計科学のフロンティア 6): 俊一,甘利, 麻生英樹, 津田宏治, 村田昇: 本