-SSIIの技術マップ- 過去•現在, そして未来 ［領域］認識�SSII2014：第20回画像センシングシンポジウム OS1：20周年記念特別セッション 2014年6月12日 SSII技術マップ： http://ssii.jp/special_map.html Read less
How things work: Amazon Flow App Algorithm
by Gooly (Li Yang Ku) Amazon and Google are now the top players in the area of image query. Amazon’s laboratory A9 acquired the image query company SnapTell in 2009 and released a smart phone app Flow in mid 2011. Google have long been in the image search service since it acquired Neven Vision in 2006. Google also released Google Goggle in early 2011. Amazon’s Flow is an app that allows users to o
第27回CV勉強会＠関東
コンピュータビジョン勉強会＠関東 @kantocv 第２７回CV勉強会＠関東が来週末(1/31)に迫りました。現状満席ですので、予定が合わなくなった方はキャンセルして頂ければ幸いです。 kantocv.connpass.com/event/10640/?u… #cvsaisentan
Private Presentation
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最近の最近傍探索 PQと仲間達
Pornographic Defamatory Illegal/Unlawful Spam Other Violations Thanks for flagging this SlideShare! Oops! An error has occurred.
20140131 R-CNN
第27回 CV勉強会＠関東 「コンピュータビジョンでこんなもの作ってみたLT大会」 発表資料 Deep Learningで物体検出Read less
2014/07/26 CVPR2014読み会（前編）発表資料 - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
昨日、第24回 CV勉強会＠関東を「CVPR2014読み会」というテーマで開催しました。 CVPRというのは、コンピュータビジョンのトップカンファレンスの１つで、当勉強会でも定期的に読み会を行っています。 http://www.pamitc.org/cvpr14/ コンピュータビジョン勉強会＠関東 http://sites.google.com/site/cvsaisentan 参加申込みサイト http://connpass.com/event/6856/ Togetter http://togetter.com/li/698100 CVPR2014の論文は以下から入手可能です。 http://www.cvpapers.com/cvpr2014.html 今回は幸いにして発表者が多かったため前後編に分けての開催となりました。昨日はその前編で、私も発表してきたので資料をアップしておきます。
A simple object classifier with Bag-of-Words using OpenCV 2.3 [w/ code] – More Than Technical
A simple object classifier with Bag-of-Words using OpenCV 2.3 [w/ code] Just wanted to share of some code I’ve been writing. So I wanted to create a food classifier, for a cool project down in the Media Lab called FoodCam. It’s basically a camera that people put free food under, and they can send an email alert to the entire building to come eat (by pushing a huge button marked “Dinner Bell”). Rea
VIEW2013 Binarycode-based Object Recognition
ViEW2013 2013年12月6日 特別講演「バイナリコード表現を用いた物体認識の新展開」 特定物体認識や画像分類に用いられる画像局所特徴量のSIFTは、実数ベクトルで特徴量を記述するため、記述処理過程や距離計算に時間を要するという問題がある。2010年以降では、省メモリ化と高速化を同時に解決するアプローチとして、機械学習を用いて局所特徴量を効率の良いバイナリコードで記述する手法が提案され、局所特徴量において新しい展開を迎えた。バイナリコード型の局所特徴量における距離計算はハミング距離に置き換えることができるため、特徴抽出から距離計算による認識処理までの過程全体の高速化が可能となった。本講演では、機械学習を用いたバイナリコード型局所特徴量の最新動向と併せて、我々の研究室で取り組んでいる特定物体認識と物体検出問題におけるバイナリコード表現の適用法について紹介する。提案手法はバイナリベクト
Google グループ
Google グループでは、オンライン フォーラムやメール ベースのグループを作成したり、こうしたフォーラムやグループに参加したりすることで、大勢のユーザーと情報の共有やディスカッションを行うことができます。
Affine Covariant Features
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ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition 2014 (ILSVRC2014) Workshop
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What makes for effective detection proposals? - Max Planck Institute for Informatics
CVPapers - Computer Vision Resource
【第27回コンピュータビジョン勉強会＠関東】OpenCV 便利Tips紹介
DeepAKB
Caffeのデータレイヤで夢が広がる話
Modern local image descriptors - OpenCV Q&A Forum
CENSURE feature detector — skimage v0.11dev docs