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ブックマーク / aidiary.hatenablog.com (4)

  • Pythonでゲーム作りますが何か? - 人工知能に関する断創録

    このサイトでは、プログラミング言語PythonPythonゲーム用ライブラリPygameを用いてゲーム制作の過程やテクニックをまとめています。主に自分の知識の整理に使うつもりですが、これからPythonを学んでゲームを作ってみようという方の参考になれば幸いです。 Pygameは知らなくても大丈夫ですが、Pythonの基は知っていることを前提にしています。 Pythonで書いたプログラムはWindowsでもMacでもLinuxでも動きます。 ソースコードの著作権を主張することはないので自由に使ってください。 記事下方にあるナビゲーションはほとんど役に立ちません。このページを起点としてリンク先へ、読んだら戻るといった使い方が楽だと思います。 NEW! 全ソースコードをGitHubのリポジトリとして公開しました。右下のDownload ZIPからまとめてダウンロードできます(2014/9

  • ナイーブベイズを用いたテキスト分類 - 人工知能に関する断想録

    今までPRMLを読んで実装を続けてきましたが、10章からは難しくて歯が立たなくなってきたのでここらで少し具体的な応用に目を向けてみようと思います。機械学習の応用先としては画像の方が結果を見ていて面白いんですが、当面は自然言語処理を取り上げます。そんなわけで一番始めの応用は機械学習と自然言語処理の接点として非常に重要なテキスト分類(Text Classification, Text Categorization)の技法たちを試していきたいと思います。テキスト分類は文書分類(Document Classification)という呼び方もあります。テキストと文書は同じ意味です。最初なので自分の知識の整理と入門者への紹介のためにちょっと丁寧にまとめてみました。 テキスト分類とは テキスト分類とは、与えられた文書(Webページとか)をあらかじめ与えられたいくつかのカテゴリ(クラス)に自動分類するタス

    ナイーブベイズを用いたテキスト分類 - 人工知能に関する断想録
  • Visual Wordsを用いた類似画像検索 - 人工知能に関する断創録

    類似画像検索システムを作ろう(2009/10/3) 3日で作る高速特定物体認識システム(2009/10/18) に続くOpenCVプロジェクト第三弾です。今回は、上の二つをふまえてカラーヒストグラムではなく、局所特徴量(SIFTやSURF)を用いた類似画像検索を試してみます。局所特徴量はグレースケール画像から抽出するため、カラーヒストグラムと違って色は見ていません。画像の模様(テクスチャ)で類似性を判定します。 実験環境は、Windows 7、MinGW C++コンパイラ、OpenCV2.0、Python 2.5です。EclipseでMinGWを使う方法はEclipseでOpenCV(2009/10/16)を参照してください。Visual C++にはないディレクトリスキャン関数を一部使っているのでVisual C++を使う場合は、少しだけ修正が必要です。 Bag-of-Visual Wor

    Visual Wordsを用いた類似画像検索 - 人工知能に関する断創録
  • 類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録

    C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文(Datta,2008)を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます

    類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
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