CVPR 2012 papers on the web - Papers
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SVMの定番入門書「サポートベクターマシン入門(赤本)」の読み方 - EchizenBlog-Zwei
SVMを学びたい人にとっては「サポートベクターマシン入門」通称「赤本」は最適な入門書であるといえる。理論から実践までバランスよく解説されており、本書を読むだけでSVMの実装が可能になる。 しかし本書はSF小説を彷彿とさせる独特な翻訳の文体のため機械学習に不慣れな読者にとっては読みこなすのは苦しい戦いとなる。本来なら原書をオススメしたいところだが、そうはいっても英語はちょっとという人も多いはず。 そこで本記事では赤本のオススメな読み方を紹介してみる。 1.「わかパタ」で準備運動をしよう 泳ぎのうまい人でもいきなり水に飛び込むのは危険。まずは準備運動をして体を温める。これには「わかりやすいパターン認識」がオススメ。とりあえず2章まで、余裕があれば3章まで読んでおけば充分。 2.赤本を枕元において一晩寝よう さて準備運動が済んだら早速赤本にトライ！したいところだが赤本の放つ瘴気で心を蝕まれないよ
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Qualcomm Computer Vision SDK
Qualcomm Computer Vision SDK - Windows InstallerQualcomm Computer Vision SDK - macOS InstallerQualcomm Computer Vision SDK - Linux InstallerOn a mobile device, a camera is more than just a camera. Your apps are about to find out how much more. Qualcomm Computer Vision can help you add new user experiences into your camera-based apps like: gesture recognitionface detection, tracking, and recognitio
http://www.cs.washington.edu/homes/furukawa/
Yasutaka Furukawa Post-doctoral Research Associate Department of Computer Science and Engineering University of Washington Box 352350, Seattle, Washington 98195-2350, USA Office: Allen Center 276 Email: click here Phone: +1-206-543-3069 Fax: +1-206-543-2969 I work for Google now, while I am still involved in some academic projects. I hope to provide exciting products to people in the worl
表情認識で「モテ笑み」度をチェックするアプリ--頓智ドットが「スマイルフィーバー」発売
スマートフォン向けARアプリ「セカイカメラ」を開発する頓智ドットは7月26日、表情認識技術を利用したiPhoneアプリ「スマイルフィーバー」の販売開始を発表した。App Storeにて170円でダウンロードできる。 スマイルフィーバーは、iPhoneのフロントカメラで自分撮りした写真の笑顔の表情を、表情認識技術により「モテ笑み」度として判定するアプリ。同社初の有料iPhoneアプリで、iOS 4.2以上のiPhone4および第4世代のiPod touchに対応する。 複数人で笑顔を撮影し、判定した人の中から最も素敵な笑顔を決めるランキングや、それぞれが撮影した写真を自動的に集合写真化し、エフェクトを付加する機能を備える。
テクノロジー : 日経電子版
体に備わる免疫の仕組みを使いがんをたたくがん免疫薬「オプジーボ」などの効き目を予測し、過剰な投薬を避けるための研究が相次いでいる。東北大学などは免疫細胞が分泌する特定の分子ががんの…続き 磨いた「確信」 がん克服に光 本庶氏ノーベル賞授賞式 ［有料会員限定］ がん免疫薬、投与の「やめどき」研究へ 全国40病院 ［有料会員限定］
fladdict さんのTweetから：複数枚の写真からPhotoshopで動いている物を自動で消す方法 | アプリなどのこと | s-style-arts
先日、@fladdict さんの「500枚ぐらい同じ写真とって全画素でピクセルの最頻出の値を採用したら、街の写真とって移動する人物全部自動で消すとかできるのかなぁ・・・とか。」と言うTweetに反応して、Photoshopで出来る事をお返事したところRTして頂いたのが物凄い数ふぁぼられて思わぬ反響だったので、実際に素材を撮ってデモってみました。 ちなみに多くの皆さんはご存知だとおもいますが @fladdict こと深津貴之さんは、TiltShift GeneratorやToyCameraなど作っておられる日本で最も有名なiPhone・iOSアプリ制作者のひとりです。 さて、まずは素材に使う写真が必要なので人が多い雑踏に行こうと。東京なら渋谷のハチ公前とか、大阪なら駅前の歩道橋とかぱっと思いつきますが田舎なのでなかなかいい場所が思いつきません。まぁ世界遺産姫路城であれば平成の大修理真っ只中と
FAST Corner Detection -- Edward Rosten
Try FAST Today! If you use FAST in published academic work then please cite both of the following papers: Fusing points and lines for high performance tracking. Machine learning for high-speed corner detection. FAST-ER is now accepted for publication: Faster and better: A machine learning approach to corner detection Precompiled FAST binaries FAST is available precompiled for a wide variety of pla
「完全に一致」画像を自作の類似判定ソフトで判定してみた
よくある「完全に一致」「トレス疑惑」な画像が実際にどれだけ似ているか、自作のソフトで数値的に判定してもらいました。画像は有名なのから新しいのまでいろいろです。プロモーションも兼ねてと思ったけど、使用目的が違うから意味がなかった。ソフト→DRE 0.2.1 (http://www.windproject.sakura.ne.jp/thisnor/dre/) 他の投稿動画→mylist/27275514
OpenCV2.1からOpenCV2.2の変更点（ChangeLog） | OpenCV.jp
オリジナルは http://opencv.willowgarage.com/wiki/OpenCV%20Change%20Logs#A2.2 （2010年 12月） 一般的な変更点および改良点 ライブラリが再編成されました．cxcore，cv，cvaux，highgui および ml は，より細かい複数のモジュールに分割されています： opencv_core – 基本機能（基本構造体，算術および線形代数演算，離散フーリエ変換，XMLおよびYAML入出力 …）． opencv_imgproc – 画像処理（フィルタ，ガウシアンブラー，収縮・膨張，リサイズ，リマップ，色変換，ヒストグラム計算など）． opencv_highgui – GUI および， 画像とビデオの入出力． opencv_ml – 統計的機械学習モデル（SVM，決定木，ブースティングなど）． opencv_features2d
特徴点検出器を作ってライブラリに追加した - デー
前々からアニメ顔類似検索のbag of featuresで使っている特徴点の決め方がイラストにあまり合っていない気がしていたけど、実装がすごく面倒くさそうだったのでやらなかった。しかし、最近SURFに特許があることが発覚して、SURFを使っている意味は特にないなーと思ったので、満足のいくものをつくろう思ったのであった。（ただ特許は気にせずにやる） ということで、こんなのができた(クリックで拡大)。 結構速いし、スケールの変化、回転、ある程度のゆがみには大体対応できている。対応点の決定は、点の特徴ベクトルが一番近い点と二番目に近い点を取って、ふたつの特徴ベクトルの距離の差を確信度として、確信度が高いもののみマッチングしたことにして表示している。 SIFTやSURFに比べると点多すぎだろ（なぜ渦巻きに…）と思うかもしれないけど、これは僕なりにイラストの特性とかbag of featuresで使
物体認識のための局所特徴量 SIFTと最近のアプローチ
物体認識のための局所特徴量 SIFTと最近のアプローチ http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/SIFT/ 藤吉 弘亘 中部大学工学部情報工学科 概要 1. SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 2. SIFTアプローチの高精度化 - PCA-SIFT - GLOH(Gradient Location and Orientation) 3. SIFTアプローチの高速化 - SURF(Speeded Up Robust Features) 4. 学習を用いた高速化 - Randomized Trees 5. SIFTと一般物体認識(画像分類) 1. SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) ステレオ画像 Related Work 回転・スケール変化 照明変化等に頑健 特徴点検出 スケー
Rob Hess - SIFT Library
The Scale Invariant Feature Transform (SIFT) is a method to detect distinctive, invariant image feature points, which easily can be matched between images to perform tasks such as object detection and recognition, or to compute geometrical transformations between images. The open-source SIFT library available here is implemented in C using the OpenCV open-source computer vision library and include
anime.udp.jp
ここは、コンピュータでイラストやアニメのキャラクターを識別するプロジェクトのページです。 僕がひとり、趣味で行っています。 目標は、絵を描く人に関係なく、より一般化されたキャラクターというものについて正しく識別できるライブラリを開発し、画像の自動分類や検索に役立てることです。 更新履歴 AnimeFaceを最近の環境で動くようにしてGitHubに置きました(Perl拡張なし) (2016 2/18) Imager::AnimeFaceのビルドスクリプトを修正. Imager-AnimeFace-1.02 (2012 7/30) OpenCV用のアニメ顔分類器にLBPの検出器を追加 (2011 7/18) Ruby拡張ライブラリへのリンク追加 (2010 8/16) 関連リンクを追加,微妙に様々なコメントを修正 (2010 3/30) 昔作ったもの(OpenCV用のアニメ顔分類器,SC),関
「妄想×リアリティ」公式サイト
今年のＡＲ（拡張現実感）勉強会は妄想×リアリティと題しまして，まさかの夜イベントです！ 脳内の妄想をリアリティあるものとして本当に作ってしまったカリスマＡＲエンジニアたちが大集合！ 私たちが体験している「いまのＡＲ」に至るまでの道を作ってきた人たち，ＡＲの最先端を疾走する人たち，そして奇抜なパフォーマンスでＡＲを盛り上げている人たちが妄想全開でトークします！ プロジェクタＡＲや味覚ＡＲなど最新ＡＲ技術の体験デモもお見逃しなく！ 妄想と現実が入り混じる一夜の宴をご期待ください． ■主催： 工学ナビ ■会場： 東京カルチャーカルチャー（東京・お台場） [アクセス] ■日時： 2010年8月29日（日） Open 17:00 Start 18:00 End 21:00 （予定） ■チケット： 前売券 2,000円／当日券 2,500円 (飲食代別途必要・ビール\600・ソフトドリンク\390～な
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