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SIFTとOpenCVに関するshirasyのブックマーク (2)

  • 3日で作る高速特定物体認識システム (1) 物体認識とは - 人工知能に関する断創録

    情報処理学会の学会誌『情報処理』の2008年9月号(Vol.49, No.9)に「3日で作る高速特定物体認識システム」という特集記事があります。OpenCVを用いた面白そうなプロジェクトなのでレポートにまとめてみようと思います。3日でできるかはわからないけど。 残念ながらこの記事はPDFを無料でダウンロードすることができません(CiNiiでオープンアクセス可能になったみたいです)。なので会員以外で元記事が読みたい人は図書館でコピーする必要があるかも・・・また、2009年9月号の人工知能学会誌にも物体認識の解説「セマンティックギャップを超えて―画像・映像の内容理解に向けてー」があります。こちらも非常に参考になりますが同様にPDFが手に入りません・・・。他にもいくつかわかりやすい総説論文へのリンクを参考文献にあげておきます。 物体認識とは 物体認識(object recognition)は、画

    3日で作る高速特定物体認識システム (1) 物体認識とは - 人工知能に関する断創録
    shirasy
    shirasy 2009/10/19
    【メモ】参考:情報処理学会 学会誌2008/9月号(Vol.49, No.9)「3日で作る高速特定物体認識システム」
  • 意味的マルチメディア処理特論 2008

    意味的マルチメディア処理特論 2008年度 後期 教員:大渕 竜太郎 講義のねらい 以下の4点を理解することが講義の目標です. マルチメディア情報に対する,意味を考慮した処理,例えば要約,認識,分類,検索,などの概要とその使い道について知る. 音声や画像データの取り込みと分析に関わる,量子化やサンプリングなどの手法を理解する. 音声や画像データの特徴抽出の手法,例えばフーリエ解析,ケプストラム,多重解像度解析,等,複数の手法を理解する. 音声や画像データから得られた特徴を照合する手法,例えば,DPマッチング,ベクトル空間における各種の距離尺度による照合,機械学習に基づく特徴空間や意味空間における照合,等を理解する. 講義内容 第08回 (12/15(月)) 視覚マルチメディアデータの意味的処理 提出は12月22日(月)の講義開始前です. 課題1. 課題は,OpenCVを元に行います

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