大阪府立大 知能メディア処理研究グループの「画像からの文字、文書認識」技術 | DERiVE コンピュータビジョン ブログ
このサイトについて DERiVEはコンピュータビジョン、画像認識が専門のMasaki Hayashiがお送りしている、コンピュータビジョン(Computer Vision)を中心としたITエンジニア、研究向けのブログです。※「DERiVE メルマガ別館」は2015/9月で廃刊致しました、 Tweet カメラベースの文字認識技術や文書認識技術を以前から専門的に解いていらっしゃる、黄瀬先生が率いる、大阪府立大学の「知能メディア処理研究グループ」の技術について紹介したいと思います。昨年私が参加したACPR@沖縄以降、このラボの技術を良く拝見するようになっていて、個人的に興味も高い分野を研究されていることもあり、以前からブログで紹介したいと思っていました。（中の方が本記事を読まれた場合、私の説明間違い等あれば、ご指摘ください！） 以下、まずは研究室のHPと文献一覧です 大阪府立大 ：知能メディア処
iPhone 5sの指紋認証「Touch ID」の認識率をアップさせる方法
iPhone 5sの指紋認証「Touch ID」の認識率を上げる、あまり知られていない方法が紹介されていました。 パスコードの入力を省略できる「Touch ID」は、一度慣れてしまうと手放せなくなるほど便利ですが、なんらかの理由で認識されにくくなり、イライラさせられることがあります。 指紋を再登録する、複数のスロット(枠)に同じ指を登録する、といった手法でもダメだった、という方に試して欲しいのが以下の方法です。 「Touch ID」の認識率を上げる方法 以下の手順は、Touch IDを再登録するのではなく、既存の登録枠に指紋の情報を追加するというものです。 Step 1. 「設定」>「一般」>「Touch IDとパスコード」に進んでパスコードを入力し、「Touch ID」の設定画面を開きます。 Step 2. (設定画面のまま)、既に登録してある指でホームボタンにタッチします。その指が登録
Zinnia: 機械学習ベースのポータブルな手書き文字認識エンジン
Zinnia: 機械学習ベースのポータブルなオンライン手書き文字認識エンジン [日本語][英語] Zinniaは機械学習アルゴリズム SVM を用いたポータブルで汎用的な オンライン手書き文字認識エンジンです。Zinniaは組み込みの容易さと汎用性を高めるために、 文字のレンダリング機能は持っていません。Zinniaは文字のストローク情報を座標の連続として受け取り、 確からしい順にスコア付きでN文字の認識結果を返すだけに機能を限定しています。 また、認識エンジンは完全に機械学習ベースであるために、文字のみならずユーザの任意のマウス・ペンストロークに対して任意の文字列をマッピングするような認識エンジンを小コスト作成することができます。 主な特徴 機械学習アルゴリズムSVMによる高い認識精度 ポータブルでコンパクトな設計 -- POSIX/Windows (C++ STLのみに依存) リエント
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