OpenCV2でSIFT, SURFによる画像の対応付け - Kesinの知見置き場
大学の講義で画像間の対応付けプログラムを作成するという課題が出されて、無事提出できたのでメモしておこうと思います。このような画像工学のプログラムは初めてで、特にMacOSX + Xcode4 + OpenCV2のサンプルが少なくて色々苦労しました。簡単ではありますがOpenCVのインストールから2画像の対応付け画像を生成するところまでを説明したいと思います。 執筆時のバージョン OSX 10.7.4 + Xcode4.1 + OpenCV2.4.1 準備 Xcodeはインストール済みであるとして、まずはOpenCVをインストールします。 私はMacPortsを使用しましたが各自で好きな方法でインストールしてください。MacPortsなら port install opencvで楽チンにインストールできます インストールが終わったらXcodeでプロジェクトを作成して、Command Line
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 Transform(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
私のブックマーク: Latent Topic Model (潜在的トピックモデル)
東京大学 情報基盤センター助教 佐藤 一誠 (Issei Sato) URL: http://www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/~sato/ はじめに 近年、Topic modelと呼ばれる確率的潜在変数モデルが、機械学習とデータマイニングの境界分野で盛んに研究されています。また、Topic modelは、自然言語処理、画像処理、Web解析など様々な応用分野でも多くの適用例が報告されています。 ここでは、Topic modelの研究に関する情報を紹介します。 国際会議 機械学習およびデータマイニングでは、主に国際会議で最先端の議論がされているため、主要国際会議を把握しておくことが重要です。Topic modelの研究では、主に以下の国際会議が重要視されています。 Neural Information Processing Systems (NIPS) Internati
生活定点1992-2018｜博報堂生活総研
生活定点とは？ 1992年から隔年で実施している生活者の意識調査です。同じ質問を繰り返し投げ掛け、その回答の変化を定点観測しています。
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
AMR日本語版書式
MMRC DISCUSSION PAPER SERIES MMRC-J-107 SNS における関係形成原理 －mixi のデータ分析－ 独立行政法人 産業技術総合研究所 / スタンフォード大学 松尾 豊 東京大学大学院 経済学研究科 安田 雪 2007 年 1 月 東京大学 COE ものづくり経営研究センター MMRC Discussion Paper No. 107 東京大学 COE ものづくり経営研究センター MMRC Discussion Paper No. 107 1 SNS における関係形成原理 －mixi のデータ分析－ How relations are built within a SNS world -- social network analysis on mixi 独立行政法人 産業技術総合研究所 / スタンフォード大学 松尾 豊 1 東京大学大学院 経済学研究科
日本学術振興会特別研究員(DC1)申請書・学振 - 吉田光男 (YOSHIDA Mitsuo) - 自然言語処理グループ - 筑波大学
2011年4月より日本学術振興会の特別研究員(DC1)になりました（面接免除採用）。学振の特別研究員になるためには申請書の執筆が必要ですが、その申請書の作成はNAISTの小町先生の学振解説ページ「学振取るまで(NAIST 版)」を参考にしました。このページでは、小町先生が実際に提出された DC1, DC2 の申請書が公開されているのです。その精神に則って僕も公開してみようと思います。 質問等にもできる限りお答えします。連絡先は プロフィールのページ を参照して下さい。 時空間メタデータ検索をキーワード検索に統合したウェブ検索エンジンの実現 平成23年度採用分 特別研究員-DC 申請書 (PDF, 354KB) 執筆にあたり参考にしたもの 小町先生の DC1, DC2 申請書 山本先生（指導教員）の科研費申請書（単語・フレーズ・言語モデルを統合したフレーズ並び替えモデルに基づく統計的機械翻訳
DO++: いろんな学会
ICML/UAI/COLTのaccepted paperが出揃い、ざーっと面白そうなのを片っ端から読んでみました。 ICMLの読んでみた、読んでみたいリスト そのうちピックアップします。 ICMLは強化学習系が多くなっているなぁという気もしたのですがそうでもないかな。 ついでに、私が興味を持ってみている機械学習の学会（と一個ジャーナル）紹介を。これも境界領域なので他の学会で面白い話が発表されたりすることも多いです。 機械学習系 JMLR Journal of Machine Learning Research 機械学習の一番メジャーなジャーナルで出るスピードも速い（その年に学会発表されたものがその年のうちに出てくることも珍しくない）。全部web上からタダで論文を落とせる。よいですね ICML International Conference on Machine Learning 機械学習
ネットデマやステマは病原菌:Geekなぺーじ
ネットにおけるデマやステルスマーケティングは病原菌と同じだというのが最近の私の考えです。 ただし、私が言いたいのは「病原菌のようにひどいものだ」というのではなく、「病原菌と同様に対応できるかどうかが人類にとって大きな意味を持つ」という感想です。 有名な「銃・病原菌・鉄 - 一万三〇〇〇年にわたる人類史の謎」という本で語られている「病原菌」と同じようなニュアンスの「病原菌」です。 ネット界隈の情報をある程度の期間追っていると「嘘を嘘と見抜けない人には難しい」という有名なフレーズに良く出会います。 このような「ネット情報に対する免疫」がないと、いざというときにコロっと騙されてしまうのが、今のネットです。 今後、「ネット情報に対する免疫」を十分に獲得できなかった国民の多い国が荒れることが増えそうな予感がしています。 これからのネットは大規模情報操作が増えそう 最近話題になっているのは、ネットクチ
真っ赤な論文原稿が指導教員から帰って来たら？ - 発声練習
指導教員から真っ赤になった論文原稿が帰ってきたとしたら、基本的にあなたは良い先生のもとで学んでいるという証拠。まずは、先生にお礼を言うこと。 はじめに フェアな態度が重要。 多くの場合は先生と学生の関係は一対多であるので、あなたが論文の指導をもらいたいときには他の学生もそう思っているということをよく理解する。うまく、他の学生とタイミングをずらして指導を受けるのはうまいやり方． 指導教員も自分の仕事を持っているわけなので、締切り直前に論文指導を求めても拒否されることがある。自業自得だと思って諦めること。 指導教員の指導は論文の書き方、内容、表現に関するものであり、「あなた」に対するものではないので冷静に指摘を受け止めること。 指導教員が一番がっかりするのは、一生懸命指導した内容に対して無視されること。それが、故意あるいはそうでないとしても「無視した」という結果が重視されるという点をよく理解す
Software Development Company | DEV
The best custom software development companies include the best UX design. The best UX starts with strategic planning. By aligning our digital transformation solutions with your vision and goals, we become a true partner, starting at UX/UI design. The best software development firms start their web development projects at the design phase. Whether you are looking for mobile app development or web
少しでも研究に興味がある人，面白いテーマを探している人は「研究に必要なたったN個の事」とかいう記事を読まずに今すぐに"How to do good research, get it published in SIGKDD and get it cited!"を読
言いたいことはタイトル． そもそもSIGKDDとはSpecial Interest Group on Knowledge Discovery and Data Miningというデータマイニングや知識獲得のトップカンファレンス．WWWについで読んでて興味が合う論文が多い． How to do good research, get it published in SIGKDD and get it cited!(pdf) 173ページあるスライドだけど良い事ばかり書いてあるし，読者を楽しませるような非常に多くの著者の実体験(成功したものだけでなく，失敗したものも)や，後半になるとダメな論文，間違っている論文，その例が大量に載っていて飽きずに読める．ただKDDに通したい人だけでなく，研究を少しでもやろうとしている人，論文を書こうとしている人，面白いことをやりたい人は必ず読むべき． 適当に面白か
論文の探し方 - nokunoの日記
ふと論文の探し方について書こうと思ったのですが、既にいろいろな方が書かれているのでそちらをまとめます。 自然言語処理 自然言語処理の学会: DO++no titleOverlasting::Life / 2009-11-04自然言語処理のトップカンファレンス - 生駒日記 機械学習 いろんな学会: DO++機械学習/機械学習の論文を探す - とうごろうぃきMeeting - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」 学会名が分かっている場合はそのサイトから、そうでない場合はアーカイブを検索することが多いです。ACL AnthologyACM Digital Library自然言語処理や機械学習の分野については、ひとまず基本的な調べ方は分かってきた気がします。ただ、これらの手法を実際に適用しようとするとより効率的な実装が必要となる事が多いので、アルゴリズムやデータ構造、データ圧縮の分野についても論文や
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David M. Blei
David M. Blei Computer Science Department Princeton University Computer Science Room 204 35 Olden St Princeton, NJ 08540 Work: 609.258.9907 Fax: 609.258.1771 Email: blei@cs.princeton.edu Research I am an assistant professor in the Computer Science department of Princeton University. (See my CV.) My Ph.D. advisor was Michael Jordan at U.C. Berkeley Computer Science. I was a postdoctoral r
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「人の好みにクチコミは効かない」──ハーヴァード大学チームの研究結果より
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