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3日で作る高速特定物体認識システム (1) 物体認識とは - 人工知能に関する断創録
情報処理学会の学会誌『情報処理』の2008年9月号（Vol.49, No.9）に「3日で作る高速特定物体認識システム」という特集記事があります。OpenCVを用いた面白そうなプロジェクトなのでレポートにまとめてみようと思います。3日でできるかはわからないけど。 残念ながらこの記事はPDFを無料でダウンロードすることができません（CiNiiでオープンアクセス可能になったみたいです）。なので会員以外で元記事が読みたい人は図書館でコピーする必要があるかも・・・また、2009年9月号の人工知能学会誌にも物体認識の解説「セマンティックギャップを超えて―画像・映像の内容理解に向けてー」があります。こちらも非常に参考になりますが同様にPDFが手に入りません・・・。他にもいくつかわかりやすい総説論文へのリンクを参考文献にあげておきます。 物体認識とは 物体認識（object recognition）は、画
JIN'S PAGE - R
R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
My Bookmark: Machine Learning
私のブックマーク 学習 1. はじめに 機械学習の研究は飛躍的な進歩を遂げ、専門化が進んでいる。元々は人間の学習能力を目標に始められた研究分野だが、それどころではなくなってきたようで、全体を一望するのが困難になってきた。しかも、機械学習の一分野である帰納論理プログラミングについて、理科大の溝口文雄教授によるブックマークが昨年9月号で取り上げられていて、機械学習全体をカバーする有力サイトも紹介済だったりする。そこで、大規模で便利なサイトに筆者がたまたま訪れたサイトを織り交ぜながら、紹介したい。また、このコラムで紹介済のブックマークは省くか、違った説明を試みるので、バックナンバーも合わせて参照されたい。 2. ポータルサイト 機械学習について調べ物をするとき、とりあえずなんでもそろっているポータルサイトとしては、MLnet(Machine Learning network, http://ww
ソニーよ”普通の会社”にまで堕ちてどうする！ - 池田信夫 blog
ソニーの元幹部が書いたとされる怪文書がネット上を回遊して、話題になっている。私のところにも全文が手に入った。これは「M元副社長がK誌に書いた原稿を広報が止めた」ということになっているが、ソニーの広報はその事実を否定している。真偽のほどは定かではないが、内容は怪文書とは思えないしっかりしたものなので、一部を引用しておこう。かつてないほどの業績悪化から立ち直るためにストリンガー会長兼社長に権限を集中して迅速な経営が可能な体制とした｡ ソニーはこういっているのですが、かつて同社に在職してウォークマン始め各種製品の開発に関わり、さらには副社長まで務めさせてもらった私としては納得がいかないことばかりなのです｡ まず最初の疑問は、なんといっても｢なぜストリンガー会長･社長なのか?｣です｡ 日本の企業だから外人トップは不要だといった偏狭な発想ではありません｡ ストリンガー氏は、米国の放送局CBSに３０
（9月〜最近分） - デー
5月くらいにやるよって書いて、ずっと進んでなかったけど、少し前の連休でgaーと進めた。今ちょっと仕事がアレなのでデモサイトを作る余裕がないけど、その2としては余裕できたら置きますってところまではできてます。 今回の内容は、前回ので候補を絞って、それに対してBag of visual-wordsの類似でソートして上位N件を表示するという方法。アニメ顔に特化させるための前処理など特徴ベクトルを作るまでの過程がたくさんあるけど、そのあたりの説明はデモサイトを作ってから。 とりあえずスクショ。検索対象は4chan /c/という画像掲示板に投稿された画像からImager::AnimeFaceを使って自動で切り取った顔画像4万件。old verが前回の部品の色によるもので、new verが今回の。 正直まだまだだけど、 上位の本人率が上がった 本人ではないなりに「髪形はちょっと似てる」「前髪のみ激似」
初めてのEMアルゴリズム with R - yasuhisa's blog
混合正規分布について 混合正規分布のEMアルゴリズムによるパラメータ推定 EMアルゴリズムの単調増加性について この前はEMアルゴリズムがどんな感じのメカニズムで、どんな性質を持っているか簡単に書いた。 初めてのEMアルゴリズム - yasuhisa's blog というわけで、ちょちょいとRで書いてみることにした。お題はありがちな混合正規分布。 混合正規分布について確率変数がにがで、それぞれ0.3、0.7で生成されているというような分布が真の分布だとしよう。図で書くとこんな感じの密度関数である。 図を書くためのRのスクリプト。 mixture_gaussian <- function(x) { pi_0 <- 0.3 ifelse(runif(1) < pi_0, rnorm(1, -5, 1), rnorm(1, 5, 4)) } N <- 1000 x <- sapply(1:N,
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