第3回 常にそこにいろ | gihyo.jp
コミュニケーション能力 将来アメリカで働きたいと思っている若い人たちに会うとよく聞かれる質問がある。「英語とプログラミング以外で大事なことは何ですか」だ。そういう場合は「コミュニケーション能力かな」と答えている。そうすると「やっぱり英語か」と言われたり、キョトンとされたりする。そうなるのもよくわかる。コミュニケーション能力が大事なのは誰でも知っている。就職支援サイトでいくらでもそういう記事を読むことができるだろう。何をいまさらというわけだ。 しかしながら筆者の頭にあるコミュニケーション能力は、 誰とでもすぐに仲良くなる 社交の場でそつなくこなす あまり話したことない同僚とエレベーターでたまたま一緒になっても平気 などではない。筆者はそのようなものは1ミリも持ち合わせていない（いばれることではないが）。筆者はコミュニケーション能力が高いとは、「常にそこにいる」ことだと思う。今回はこの
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
第4回 オブジェクト検出器の作成方法 | gihyo.jp
お久しぶりです。私事でなかなか執筆の時間がとれず、前回の掲載から長く時間が空いてしまい申し訳ありませんでした。皆さんから寄せられたコメントには非常に励まされました。 というわけで、今回はいよいよ最終回です。前回はオブジェクト検出器を使って顔を検出するところまで行いました。今回は、オリジナルオブジェクト検出器を作成してみます。 今回作成するプログラムのソースコードは、こちらから一括してダウンロードすることができます。 Data.zip 学習の流れと仕組み 学習の流れ 前回のおさらいになりますが、オブジェクト検出器は機械学習という方法を通して作成されます。つまり、コンピュータプログラムに検出したいオブジェクトの画像（正解画像）とそうでない画像（非正解画像）を与えることで、オブジェクトが含まれている画像の傾向というのをコンピュータに覚えさせていきます。 学習の流れを簡単にまとめると以下の通りです
連載：ActionScript 3.0で始めるオブジェクト指向スクリプティング 野中文雄｜gihyo.jp … 技術評論社
第41回Text Layout Frameworkへの外部XMLデータの読込みとユーザーインタラクション 野中文雄 2010-12-28
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