工学ナビの中の人の研究と周辺 良い研究を行うためのいくつかのルール
・良い研究は，良い問題発見からはじまる ・「問題」「方法」「結果」のいずれかが新しければ，研究として新規性が認められる ・アイデアをよくする最も良い方法は，人に話して意見をもらうこと ・ヒントはその辺にたくさん転がっているが，「問題」に悩んでいる状態でなければ その存在に気づくことはできない ・「方法」から「問題」を考えるのは難しい 「問題」に対して「方法」は無数にある．他の方法に対して有利な「問題」を考えるのは楽なことではない． ・どんなに良いアイデアでも，論文の書き方とプレゼン次第で台無しになる （逆もまたしかり） ・研究している本人がドキドキしない研究は，他の人が見てドキドキするはずがない ・良い研究者は，素人のように考え，玄人として実行する ・できることだけ考えているうちは新しいことはできない 良い研究者は，できないことを考えて，それをできるようにする方法を考える ・良い研究をして
工学ナビの中の人の研究と周辺 ガチでやる画像処理プログラミング
このあいだ，dandelionさんがスゲーいいこと言ってたから問答無用で引用します． /****** [ここから余談]****** OpenCVの普及により画像処理という分野が身近になったのはいいのですが，最初からOpenCVに依存しすぎると，理屈がわかっていなくても高度なアルゴリズムが簡単に組めてしまうため，いざ応用となるとアタフタということになりがちなので，C言語習いたての人なんかはRAWファイルを使って一からアルゴリズムをコーディングしてみるのも後々ためにいい勉強になりそう．C言語に慣れてきたら，ppmなどファイル情報がヘッダ部に書き込まれているようなフォーマットにチャレンジするとかね． ******[ここまで余談] ******/ 要約すると 「Haar-likeによる顔検出くらいOpenCVに頼らず自分で組みやがれ」 ってことですかね？ （※冗談ですから） 僕の場合，最初はビット
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