数独を解く(画像解析) - cuspy diary
画像として与えられた数独を解きます。 新聞に掲載されていたこの問題をOpenCVを使って画像解析する。(画像が斜めなのはワザとです) グレースケール変換画像解析の前処理として、まずグレースケールに変換し、ガウシアンフィルタをかけてぼかします。ガウシアンフィルタをかける事で、安定した二値化画像が得られます。 二値化次に二値化を行います。 二値化には、普通の方法、大津さんの手法、適応的二値化、などさまざまな手法が在ります。いろいろ試した所、適応的二値化(Adaptive Threshold)が最も数独の認識に適していることが解りました。 適応的二値化(Adaptive Threshold)であれば、影になってしまった部分も上手く処理できます。 膨張処理次に、数独の盤面の外枠を認識を行います。 二値化の影響で枠線が途切れてしまう可能性がありますので、膨張処理(dilate)を行います。 (膨張処
系列ラベリング問題メモ - Negative/Positive Thinking
はじめに 系列ラベリング問題についてちょっと調べてみたのでメモ。 系列ラベリング(系列分類)問題とは ある系列xの各要素に適切なラベル列yを付与する問題 例えば「This is a pen」という文書の各単語に「This(代名詞) is(動詞) a(冠詞) pen(名詞)」のように品詞ラベルをつける問題(品詞タグ付け) 系列だけでなく木構造などへの適用もされている 構造学習 ラベル、木、グラフ、順序集合など 応用 品詞分類 形態素解析(ラティスのコスト計算なども) チャンキング(基本名詞句(Base NP)同定、固有表現抽出、文節まとめあげなど) 系列セグメンテーション問題 時系列解析や画像認識 など 系列ラベリング問題の特徴 普通の多値分類との違いは、「注目している要素xi以外の情報も使えること」と「クラスの数が膨大になりやすいこと」がある。 注目している要素以外の情報も使える 多値分類
Looks Like It - The Hacker Factor Blog
For the last few months, I have had a nearly constant stream of queries asking how TinEye works and, more generally, how to find similar pictures. The truth is, I don't know how the TinEye image search engine works. They don't disclose the specifics of the algorithm(s) that they use. However, based on the type of results it returns, it appears to me to be some variation of a perceptual hash algori
覆面していても顔認識できる新しいアルゴリズム | WIRED VISION
覆面していても顔認識できる新しいアルゴリズム 2008年3月26日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (0) Bryan Gardiner Allen Yang氏の顔認識アルゴリズムを使うと、たとえ画像が破損していたり、部分的にさえぎられていても、該当する人物を的確に見つけ出すことが可能だ。Photo: Allen Yang 忍者の覆面はもう意味がない。カリフォルニア大学バークレー校とイリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(UIUC)の研究者たちが開発した新しい顔認識アルゴリズムは、たとえ目、鼻、口の部分が不明瞭でも、90％から95％の正確さで個人の顔を認識できるのだ。 「多くのアルゴリズムでは、目、鼻、口といったいわゆる重要な顔の特徴を使って個人を確認している」と、新しいアルゴリズムを開発したバークレー校工学部の研究者Allen Yang氏は述べる。 「しかし、それだと
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