MIRU2013チュートリアル：SIFTとそれ以降のアプローチMIRU2013のチュートリアル「画像局所特徴量SIFTとそれ以降のアプローチ」 第16回画像の認識・理解シンポジウム MIRU2013 2013年7月29日 http://cvim.ipsj.or.jp/miru2013/tutorial.php#ts4Read less
MNISTをSURFを使ったbag of keypointsで - デー
とにかく早く動かす欲で半分くらい想像でやってしまったので、誤りがあれば指摘などなど。 SURFとは！ SURFは回転とスケールに不変な特徴点検出アルゴリズムで、keypoints(点の位置とスケール)とdescriptor(正規化された勾配のヒストグラム)を得ることができる。 このdescriptorsを画像の局所的な(画像パッチの)特徴ベクトルと考えると、画像に含まれるSURF Descriptorの集合を(十分大きければ)画像のidentificationとすることができる。 大まかな内容 MNISTの学習データからSURF Descriptorを抽出する ベクトル量子化のためのコードブックを作成する 抽出したSURF Descriptorをk個にクラスタリングする 各クラスの重心をコードベクトルとし、クラスをvisual-wordという単語の単位にする 画像をグローバルな単語の集合と
SURFでCAPTCHAを読む - デー
案外いけるのでは？ と思ったのでやってみたけど、まあ無理でした。 SURF - Wikipedia, the free encyclopedia
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