Carnegie Mellon Goes to the Super Bowl
Football fans tuning into this year's Super Bowl were treated to a unique new view of the action during playbacks. CBS Television used a new technology co-developed by the network and Carnegie Mellon computer vision expert Takeo Kanade. "Eye Vision", as CBS calls it, involves shooting multiple video images of a dynamic event, such as a football game, from multiple cameras placed at different angle
Cambridge University Engineering Department - Qi Pan
ProFORMA: Probabilistic Feature-based On-line Rapid Model Acquisition [Home] [2009 BMVC Paper (6.3MB)] [BibTeX] Off-line model reconstruction relies on an image collection phase and a slow reconstruction phase, requiring a long time to verify a model obtained from an image sequence is acceptable. We propose a new model acquisition system, called ProFORMA, which generates a 3D model on-line as the
顔画像処理技術の研究動向と応用事例 - A Successful Failure
情報処理に2ヶ月連続で顔画像処理技術のサーベイが掲載されている*1,*2。サーベイ著者らの研究業績紹介にやや偏っている印象があるが、興味深く、有用なサーベイとなっているのでポイントだけ整理してまとめておく。なお、最近話題になったモノを中心に元論文にはない複数の項目を追加している。 顔画像処理技術 顔検出 画像の中から漏れなく誤りなくリアルタイムで顔の位置を検出する技術。動画処理時にはトラッキングも必要。 ViolaとJonesによるHaarタイプの特徴量を用いた高速顔検出手法*3をベースとして多くの改善手法が提案されている。 顔特徴点検出 顔の性別、年齢を含めた属性推定や個人識別を行うために、顔の各器官の特徴点の検出を行う技術。 多種特徴点抽出に対応したCootesらのActive Shape Model(ASM)やActive Appearance Model(AAM)が有名*4。拡張・
Keith Price Bibliography Annotated Computer Vision Bibliography: Table of Contents
Online since February 1994 See how you can Support the bibliography. RSS feeds for recent updates, by section Author Index has links to Co-Author listing for pairs of authors. See the index links below. This is a heavily hyperlinked (everything underlined is a link), annotated listing of research papers in computer vision, including image processing, document analysis, remote sensing, video analys
知能画像工学
知能画像工学 【講義の目的】 近年，コンピュータの高速化・小型化とテレビカメラの分解能・感度向上・小型化・低価格化が 平行して進みつつあり，マシンビジョンシステムがFA・オフィス・医療・福祉など幅広い分野に 導入されるようになってきた． 本講義では，博士前期課程履修者を対象に，この基盤となる画像処理・解析技術について， 基本技術と最近の研究動向に関する説明を行う． 【キーワード】 Computer Vision，3次元画像認識，動画像処理，画像認識 【授業計画】 1. CV序論 2.ＣＶのための画像センサ 3.ＣＶにおけるエピポーラ幾何 4. カメラキャリブレーション 5. ステレオ視 6. 動画像処理（１）：基本概念・差分処理 7. 動画像処理（２）： オプティカルフロー 8. 動画
「君、授業についてこれていないようだね」を表情で自動的に判断する、という発想
「顔の位置を自動的に認識する」というのは最近のデジカメなら普通の機能になりました。さらに一部のデジカメのように、「笑顔を認識する」というのも可能になっているわけですが、そんな顔/表情認識を教育に応用しようというアイデアがあるとのこと： ■ Computer Scientist Turns His Face Into A Remote Control That Speeds And Slows Video Playback (ScienceDaily) UC San Diego の博士課程に在籍中の Jacob Whitehill さんが行っている研究について。顔認識と教育がどう結びつくんだ？と思われるかもしれませんが、聞いてしまえばごく簡単な話です（もちろん良い意味で）。生徒の表情をリアルタイムで認識し、そこから理解度合いを読み取って、教える内容を変化させようというもの。要は普通の人間の先
SIFT特徴点の調査 - nikq::cube
SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特徴点について調べた． SIFT特徴点はHarrisオペレータに似ているが， 線形変換を行われてもマッチングができるという特徴を持つ. "Distinctive image features from scale-invariant keypoints",David Lowe 具体的には， MRA:Multi-resolution analysis(多重解像度分析)と DOG:Difference of GaussianDOG(ガウシアン微分)を行って， さらに特徴量をベクトルで表すことで， アフィン変換に対して強い耐性を持たせているようだ． その特性を生かして，パノラマ画像の自動合成などにも利用されている． autopano-SIFTなど． ただ，autopano-SIFTはマッチングまでしか行ってくれないので
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NPR - Empathic Painting: Interactive stylization using observed emotional state
We present the "empathic painting" - an interactive painterly rendering whose appearance adapts in real time to reflect the perceived emotional state of the viewer. The empathic painting is an experiment into the feasibility of using high level control parameters (namely, emotional state) to replace the plethora of low-level constraints users must typically set to affect the output of artistic ren
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Keith Price Bibliography Color and Its Use in Computer Vision
http://scien.stanford.edu/pages/labsite/2000/psych221/projects/00/trek/GWimages.html
CS448f - Image Processing for Photography and Vision
http://civs.ucla.edu/MCMC/MCMC_tutorial.htm
CVPapers - Computer Vision Resource
ECSE 4969/6969: Computer Vision and Graphics for Digital Arts
Vision Website
http://www.caip.rutgers.edu/riul/research/robust.html