片岡裕雄 技術メモ How to study "computer vision" (Kataoka style)
今日はコンピュータビジョンの勉強方法や研究の進め方について紹介させて頂きます． 最初に断っておきますが，「片岡流」の勉強方法であり，さらに今後変わって行くこともあります． 以下，僕の方法です． [勉強方法] 1.プログラミング - 基礎力 僕の使っている言語環境は主にC++です(Visual StudioまたはXCodeにて)．3年生の研究室配属のとき，最初に一冊基礎の参考書を読んでから研究に入りました．もちろん，今まで少しずつ勉強は進めて参りました．構文を調べる時には，C++編(言語解説)/C++編(標準ライブラリ)を参考にしてきました(もちろん，今まで参考にしたページは数多くあります)． -ライブラリ コンピュータビジョンの分野においてはOpenCVがライブラリとして使われてきました(OpenGLなんかも？)．Kinectが登場した今ではOpenNIや Point Cloud Libr
片岡裕雄 技術メモ FIND特徴量
2011年5月18日に，自動車技術会春季大会に参加してきました． そこで，豊田中央研究所の方が発表されていた，FIND特徴量について報告します． 詳細は以下より． [研究目的] - 歩行者を検出する さらに，歩行者の移動方向を推定→横断中の歩行者は危険であると判断 歩道を歩いている歩行者は安全なので無視する [FIND特徴量] : HOG特徴量の改良 - HOGのおさらい HOGはセル内のエッジ勾配特徴量を記述している 一定領域の形状を記述できる しかし，類似した物体に対しては誤検出してしまう →頑健な検出精度を持つ特徴量が必要 - HOGからの改良点 特徴量の取得まで行ってから調和平均により記述する セルの二つの特徴同士を調和平均により新しく記述する 要素間の相関関係を特徴量化可能 対象の輪郭形状をより精緻に表現 - 実験の結果，FIND特徴はHOGやCoHOGよりも高い精度を誇る -
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片岡裕雄 技術メモ 映像監視サーベイその2
片岡裕雄 技術メモ 映像監視サーベイその1
