[B! sift] ultraistのブックマーク

[機械学習] bayon+LSHIKITを使って画像クラスタリング - tsubosakaの日記

bayonを使って画像からbag-of-keypointsを求める - のんびり読書日記の記事を読んで、クラスタリングを行う際の入力データを作るために文献[1]にある方法が利用できると思って実験してみた。局所特徴量を持ったデータの取扱い画像データの分類などを行う際にSIFTのような画像中の特徴点(keypoint)を抽出するということがよく行われる。例えばSIFTを用いる場合は各keypointは128次元のベクトルとなり、画像ごとにいくつかのkeypointが抽出される。ここで抽出されるkeypointの数は画像ごとに異なる。このため、画像間の類似性を比較するのは困難である。これに対するアプローチとしては一つは画像中の特徴点同士の全対比較を行う、もしくはマッチングをとるという方法が挙げられるがこれは計算量が非常に大きい。別の方法としてヒストグラムを利用するという方法がある。これ

ultraist 2010/01/30

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物体認識のための局所特徴量 SIFTと最近のアプローチ

物体認識のための局所特徴量 SIFTと最近のアプローチ http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/SIFT/ 藤吉弘亘中部大学工学部情報工学科概要 1. SIFT(Scale-Invariant Feature Transf orm) 2. SIFTアプローチの高精度化 - PCA-SIFT - GLOH(Gradient Location and Orientation) 3. SIFTアプローチの高速化 - SURF(Speeded Up Robust Features) 4. 学習を用いた高速化 - Randomized Trees 5. SIFTと一般物体認識(画像分類) 1. SIFT(Scale-Invariant Feature Transf orm) ステレオ画像 Related Work 回転・スケール変化照明変化等に頑健特徴点検出スケー

ultraist 2009/10/19

いろんな拡張

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パノラマ写真をつくる

〔このチュートリアルは、Rob Park 氏による "Create a Panorama" を日本語に訳出したものです。オープンソースソフトを使い、複数の写真をくっつけ合わせてパノラマ写真をつくる方法を解説しています。〕準備パノラマ写真をつくる第一歩は、その元になる写真を撮ることです。 Manfrotto 社によるガイド "guide to making panoramas" を読むと良いでしょう。Manfrotto 社は、三脚メーカーで、パノラマ撮影を補助するパノラマ雲台を販売しています。確かに、パノラマ雲台は便利ですが、絶対に必要と言う訳ではありません。近いところを撮影しようとするのでなけば、機材は重要ではありません。明るい日の山頂なんかだと、パノラマ雲台どころか、三脚も必要ないかもしれません。逆に、物でいっぱいの地下倉庫なんてもののパノラマを撮ろうとすると、機材無し

ultraist 2009/09/07

SIFT

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Affine-SIFT (ASIFT)

SIFT and ASIFT --- online demo : try if your images match! Jean-Michel Morel Guoshen Yu morel[AT]cmla.ens-cachan.fr yu[AT]cmap.polytechnique.fr News: The ASIFT source code and online demo are now published in the journal IPOL! 2011.02.24 News: frequently asked questions on ASIFT. --- 2009.11.22 Summary: A fully affine invariant image comparison method, Affine-SIFT (ASIFT) is introduce

ultraist 2009/07/18

SIFT

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SIFT Tutorial

藤吉弘亘. "Gradientベースの特徴抽出 - SIFTとHOG - ", 情報処理学会研究報告 CVIM 160, pp. 211-224, 2007. Scale-Invariant Feature Transf orm(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紹介する． Scal

ultraist 2009/04/23

cv
SIFT

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bag-of-features - PukiWiki

ultraist 2009/04/06

keypoint

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長文日記

ultraist 2008/07/02

SIFT
AR

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Rob Hess - School of EECS @ Oregon State University

''CS 559 Term Project''\n\nVoxel coloring is a technique used to create a 3D scene reconstruction from a fairly sparse set of images. Perhaps the most useful aspect of this technique is the fact that it can be used to create a photorealistic scene reconstruction without computing image correspondences. For my CS 559 term project, I implemented and tested the 3D voxel coloring algorithm as describe