将来人口の推計
カーネル密度推定 情報処理・補足資料 ヒストグラムの問題点 A 6 5 4 3 2 1 0 5~15 15~25 25~35 35~45 6 5 4 3 2 1 0 7.5~17.5 17.5~27.5 27.5~37.5 37.5~47.5 B ヒストグラムAとBは，実は同じデータを用いて描いたヒストグラム！ →階級の境界を変えるだけで形が大きく変化してしまう 階級の境界と度数分布表 21 20 23 23 36 39 37 36 20 38 左のような10個のデータを，階級の境界（上限・下限）を 変えて度数分布表を作成 A 階級 5～15 15～25 25～35 35～45 度数 0 5 0 5 階級 7.5～17.5 17.5～27.5 27.5～37.5 37.5～47.5 B 度数 0 5 3 2 境界の設定に関係なく分布を推定できないか？ →カーネル密度推定 カー
動画像処理: computer vision with proce55ing
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コンピュータビジョン特論
コンピュータビジョン特論(Advanced Computer Vision)月曜2時限 担当教員 呉海元 教授・加藤丈和 講師 授業の概要 コンピュータを用いて、入力された画像を扱うための、基礎知識を修得する。まず、画像の特徴抽出と記述 の手法を学ぶ。次に，カメラを用いた3次元計測や認識の基礎を学び、それぞれの原理と手法の有効性や制約をコンピュータビジョンなどの関連分野での最新動向と共に紹介する。 授業の位置づけ コンピュータビジョンにおける画像処理や理解の技術について、基礎理論と最近の研究動向を学ぶ。 ガイダンス・画像処理、認識、理解研究の歴史と現状（加藤） デジタル画像の扱い・OpenCVの使い方（加藤） OpenCVの入手方法、インストール方法、リファレンス 画像特徴（点、直線、領域）の検出と識別−1 画像特徴（点、直線、領域）の検出と識別−2 画像特徴（点、直線、領域）の検出と識別
Intelligent Image Processing Report
平成２１年度・知的画像処理 講義資料は，東工大OCWのページから，あるいは以下の所からダウンロードする ことが可能である．各自で準備をしておくこと. 知的画像処理講義資料 注意事項 課題として出されたレポートは，プログラムと結果および簡単な考察を簡潔に まとめたうえで，できるだけ指定された期日までに R２棟１階，像情報工学研究施設の郵便ポストR２-５１に 提出すること． なお，レポート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．これ以外のフォーマット，あるいは画像の種類については，本課題 の中では扱わない． PGM画像フォーマットの取扱例を サンプルプログラム１(sample1.cc)に示す． 画像の入出力は，マイクロソフト社製のWindows系OSとLinuxの双方で実行できる
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https://www.ism.ac.jp/~iba/kougi_2006_ism/c20062.pdf
Kazuyuki Tanaka
http://www-sens.sys.es.osaka-u.ac.jp/users/shinsaku/lec/computer08/lec/hash.pdf
Microsoft PowerPoint - CV13.ppt [互換モード]
http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/VU/pdf/VU.pdf
http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/vu/pdf/VU4-ObjectTracking.pdf
スライド 1
Microsoft PowerPoint - AdaBoost
