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AKAZE特徴量の紹介と他特徴量との比較 - 遥かへのスピードランナー
1月6日追記：作者のPablo氏とメールのやり取りをする中で、当初掲載していたスピードのベンチマークはコンパイラの最適化オプションが指定されていなかったことに気づきましたので、最適化オプションを指定して再度計測し、結果を差し替えました。 2012年のComputer Vision Advent Calendarで、さかな前線 » ECCV2012で発表されたKAZE局所特徴量を試してみたという記事を見て以来、ずっと気になっていた、KAZE特徴量を自分でも使ってみようと色々試していたところ、KAZE特徴量を高速化したAKAZE特徴量が公開されていることに気づきました。 AKAZE Features Accelerated KAZEとかいうKAZEの高速化版がいつの間にか作られていた。動画を見る限り、リアルタイムの用途にも使えそう。試してみるか。 http://t.co/Q3mEMuaeV4
xiangze 2014/01/06
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WEB+DBプレスの「[速習]レコメンドエンジン」のサンプルプログラムを訂正してみる - 遥かへのスピードランナー
プリファードインフラストラクチャーのid:tkngさんと岡野原さんがWEB+DBプレスvol.49に「[速習]レコメンドエンジン」という記事を書かれています。 WEB+DB PRESS Vol.49posted with amazlet at 09.03.08 技術評論社売り上げランキング: 359 Amazon.co.jp で詳細を見るレコメンドエンジンには前々から興味を持っていたので、早速サンプルコードを自分でも書いてみるか、と思い誌面のソースをXCodeに打ち込んで動かしていたのですが、コンパイルが通らない。なにぶんC++なんてほとんど書いたことがないので、自分のやり方が悪いのかと疑ったのですが、代入する変数が間違っていたりミススペルがあったりなど、おそらくこれは誌面のソースが間違っているのだろうという結論に至りました。例えば・・・ p130 リスト２より #include
xiangze 2011/12/10
機械学習
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遥かへのスピードランナー
今年3月から公開していたGoogle Glass用Glassware「Preview for Glass」が、約半年のレビュープロセスを経てようやく公式Glasswareになりました。10/2時点で公式Glasswareは全世界合計で94個しかなく、そのうちの1つということになります。公式ページ: http://www.preview-anything.com/ MyGlassのページ: https://glass.google.com/glassware/14547069768774444625 おそらく多くの読者が知らないと思うので説明しておくと、PreviewはGoogle Glassで映画のポスターを画像認識してトレーラーを再生するGlasswareです。ポスター画像の特徴データベースやトレーラーとの紐付などはすべてクラウド上にあり、自動で最新の映画情報が追加されていくのが特徴で
xiangze 2011/06/13
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AndroidとOpenCVで試す特定物体認識 - 遥かへのスピードランナー
6月2日に開催されたDevLOVEさんと弊社の共同開催勉強会で、「Android×ComputerVision」というお題で発表してきました。要はOpenCVをAndroidアプリに組み込んで特定物体認識を試そう、というもの。資料は以下です。 20110602_MTI×DevLOVE発表資料「Android×ComputerVision」 View more presentations from Takahiro Horikawa ソースはgithubで公開してます。 https://github.com/thorikawa/AndroidObjectRecognition/ 概要資料にも記載していますが、カメラのプレビュー画像からSURFの特徴点を検出して、LSHで再近傍検索→特定物体認識というのを毎フレーム行っています。「物体」はCDのジャケット画像を5枚の内から認識して、それ
xiangze 2011/06/13
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