オープンソースの視線認識エンジン·Opengazer MOONGIFT
こういった技術がオープンソース化されるのは素晴らしいことだ。コンピュータはキーボードとポインタデバイスを使って操作するのが当たり前になっている。だがこれは今後も続くだろうか。いや、マルチタッチシステムに代表されるようにもっと自由に操作できるようになるはずだ。 目線でポインタデバイスを制御する その一つの可能性として視線はじゅうぶん可能性がある。既に体が不自由な人のためにも利用されているが、Opengazerはそれをオープンソースとして提供している。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはOpengazer、Linux向けの視線認識エンジンだ。 OpengazerはWebCamを使って顔を映し出す。そしてその視線の動きに応じてポインタデバイスを移動させることができる。画面の範囲は決して狭くなく、それでもきちんと認識して移動するのが凄い。 デモ動画はUbuntu上で動作しているようで、現在
opencv.jp - OpenCV: 物体検出（Object Detection）サンプルコード -
作成者: 怡土順一, 最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 359, 最終変更日時: 2007-12-26 17:10:23 +0900 (水, 26 12月 2007) ■ 物体検出 OpenCVで用意されている物体検出は，（Haar-like特徴を利用した）ブーストされた弱分類器のカスケードを用いている． 細かいアルゴリズムに関しては，リファレンスおよびその他の参考文献に譲るが，分類器は大まかに以下のように構成されている． Haar-like特徴を入力にとる決定木を，基本分類器とする． ブースティング技法を用いて，いくつかの基本分類器を複合させてステージ分類器が構成される． ステージ分類器が数珠つなぎに連結され，最終的なカスケードが構成される． 認識時に入力される画像は，カスケードの各ステージにおいて評価され，途中で棄却されればその部分画像には物体がない，全てのステージをパス
Seeing Machines » faceAPI
Track and understand faces like never before with faceAPI from Seeing Machines – now available for license. faceAPI allows you to incorporate Seeing Machines world class face tracking technology into your own product or application. faceAPI provides a suite of image-processing modules created specifically for tracking and understanding faces and facial features. These powerful tracking modules are
FrontPage - OpenCV@Chihara-Lab.
Link: 掲示板(32d) 適応的二値化処理(123d) Visual C++ 2008 Express Edition(302d) 射影変換(305d) RGBTRIPLE(366d) リンク(381d) GML C++ Camera Calibration Toolbox(558d) 高度なGUI(558d) 基本形(558d) 行列の出力(558d) Python(558d) カメラキャリブレーション(558d) PukiWiki/1.4/Manual/Plugin/L-N(558d) PukiWiki/1.4/Manual/Plugin/O-R(558d) ボールトラッキング(558d) SharperCV関数リファレンス(558d) 主成分分析(558d) カメラ利用の基本形(558d) マウス入力(558d) キャプチャ＆動画ファイル出力(558d) 画像の2値化処理(558
工学ナビの中の人の研究と周辺 あのマーカレスARの研究がついにソース公開！
昨年のISMAR'07でベストペーパーに輝いたGeorg Klein氏の論文 「Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces」の ソースコードがついに公開になりました！ masayashi君ヨカッタネ！ 『攻殻機動隊』『電脳メガネ』どころではない拡張現実感技術の現在 | 王様の箱庭 Parallel Tracking and Mapping for Small AR Worspaces 一度は「ソース公開の話はなかったことに」みたいな展開がありましたが， オックスフォード大学直属の会社との間で権利の整理ができたようで， 非商用ライセンスの下でソースを利用することができます． Georg Klein Home Page http://www.robots.ox.ac.uk/~gk/ ソース配布ページ http://www.robo
Windowsで手軽にOpenCVを試せる·Active Shape Model Library MOONGIFT
Active Shape Model LibraryはWindows用のオープンソース・ソフトウェア。写真の中から人物を抽出するというのは難しい。FacebookやFlickrでは手作業で人物を割り当てられるようにしている。逆に自動化したいならば使えるのがOpenCVだ。 サンプルの画像で試した所 OpenCVを使えば顔を認識して別なオブジェクト（笑い男のような）に変換したり、顔を消すような操作もできる。その実力を知りたいと思ったらActive Shape Model Libraryを使ってみると良いだろう。Windowsでコマンド一つで使うことができる。 Active Shape Model LibraryはOpenCVを使って任意の画像にある顔の部分を認識する。そしてコマンドラインで指定するオブジェクト（フレーム）を顔の上に重ね合わせることができる。認識率は100%とはいかないが、ある
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