Gradient ベースの特徴抽出 -SIFT と HOG-
Gradient ベースの特徴抽出 -SIFT と HOG- 藤吉 弘亘 中部大学 工学部 情報工学科 E-mail: hf@cs.chubu.ac.jp あらまし Scale-Invariant Feature Transform(SIFT) は，特徴点の検出と特徴量の記述を行うアルゴリズ ムである．検出した特徴点に対して，画像の回転・スケール変化・照明変化等に頑健な特徴量を記述するた め，イメージモザイク等の画像のマッチングや物体認識・検出に用いられている．本稿では，SIFT のアル ゴリズムについて概説し，具体例として SIFT を用いたアプリケーションや応用手法への展開について紹介 する．また，SIFT と同様に gradient ベースの特徴抽出法である Histograms of Oriented Gradients(HOG) のアルゴリズムとその応用例として人検出についても
第1回ウェブ学会シンポジウムが2009年12月7日に開催！
第1回ウェブ学会シンポジウムが2009年12月7日に開催！ 2009-11-14-1 [EventInformation] 私もちょっと関わっているのですが、来る12月7日に東大の安田講堂（学生運動で有名）で「第1回ウェブ学会シンポジウム」というイベントが開催されます。 第1回ウェブ学会シンポジウム http://web-gakkai.org/ 本シンポジウムは、学術に軸足をおいた相互交流の機会を提供し、世界に影響を与えるウェブ研究・ウェブビジネスを継続的に生み出す場となることを目的とします。皆様のご参加をお待ちしております。 日本でもさまざまなウェブ研究やサービスが開発されてはいます。 しかし、「ウェブに国境はない」にもかかわらず、どうも世界への影響は弱いように見えます。 つまり、ウェブの世界では日本は潜在的な力は充分あると思われるのに供給地としての地位を確立できていません。 なんだかも
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