2. 画像認識への期待と可能性 / 中部大学工学部情報工学科 藤吉弘亘 2 「認識」で取り扱う技術領域 特 徴 抽 出 パ タ ー ン マ ッ チ ン グ 特 徴 点 検 出 ・ 記 述 統 計 的 学 習 法 最 近 傍 探 索 年代 SVM(95) マージン最大化 SIFT(99) スケール不変 特徴点検出・記述 SURF(06) 積分画像 アルゴリズムによる高速化 GPU SIFT(06) ハードウェアによる高速化 FAST(06) 機械学習 コーナー検出 BRIEF(10) 学習無し ランダムサンプリング ORB(11) 教師無し学習 D-BRIEF(12) 教師あり学習 Bin-Boost(13) 教師あり学習 Random Forests(01) アンサンブル学習＋ランダム学習 DPM(08) モデルの分割 (latent SVM による識別 ) Exemplar SVM(11
How things work: Amazon Flow App Algorithm
by Gooly (Li Yang Ku) Amazon and Google are now the top players in the area of image query. Amazon’s laboratory A9 acquired the image query company SnapTell in 2009 and released a smart phone app Flow in mid 2011. Google have long been in the image search service since it acquired Neven Vision in 2006. Google also released Google Goggle in early 2011. Amazon’s Flow is an app that allows users to o
コンピュータビジョン勉強会＠関東 @kantocv 第２７回CV勉強会＠関東が来週末(1/31)に迫りました。現状満席ですので、予定が合わなくなった方はキャンセルして頂ければ幸いです。 kantocv.connpass.com/event/10640/?u… #cvsaisentan 2015-01-22 14:36:42
2. 自己紹介 Twitter ID：@dandelion1124 • 学生時代は画像処理の研究に従事。 • 研究室でOpenCV Tipsサイトを作っていたらOpenCV関連書 籍（OpenCVプログラミングブック）を執筆。 • 現在は都内勤務エンジニア。 • Build InsiderにてOpenCV入門 （http://www.buildinsider.net/small/opencv）を連載中。 blog: http://www.atinfinity.info/blog/ wiki: http://www.atinfinity.info/wiki/ 5. OpenCVメモリ使用量を計測する • 「Hacking OpenCV for fun and profit」（http://computer- vision-talks.com/articles/hacking-opencv-f
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2. 自己紹介 • 東北大学岡谷研D2 齋藤 真樹 (DC2) – Twitter ID: @rezoolab – コンピュータビジョンに関する理論研究 • 主な業績: CVPR 2本 (+1?) – コンピュータビジョン最先端ガイド6 執筆 – 真面目に就職先探していますのでお気軽に お声がけください 3. Convolutional Neural Networks (CNNs) from flickr.com/photos/125992663/14601014695/ 今回はみんな大好きCaffeについての話です 4. Caffe • 畳み込みニューラルネット(CNN)をGPUで高速に学習・評価できる – AlexNet, GoogleNet, VGG (おすすめ) の学習済モデルが利用可能 – C++で実装．Python/Matlab bindingも提供されている • データセット
2. 自己紹介 2 テクニカル・ソリューション・アーキテクト 皆川 卓也（みながわ たくや） フリーエンジニア（ビジョン＆ITラボ） 「コンピュータビジョン勉強会＠関東」主催 博士（工学） テクニカル・ソリューション・アーキテクト 皆川 卓也（みながわ たくや） フリーエンジニア（ビジョン＆ITラボ） 「コンピュータビジョン勉強会＠関東」主催 博士（工学） 略歴： 1999-2003年 日本HP（後にアジレント・テクノロジーへ分社）にて、ITエンジニアとしてシステム構築、プリ セールス、プロジェクトマネジメント、サポート等の業務に従事 2004-2009年 コンピュータビジョンを用いたシステム/アプリ/サービス開発等に従事 2007-2010年 慶應義塾大学大学院 後期博士課程にて、コンピュータビジョンを専攻 単位取得退学後、博士号取得（2014年） 2009年-現在 フリーランスとして、
昨日、第24回 CV勉強会＠関東を「CVPR2014読み会」というテーマで開催しました。 CVPRというのは、コンピュータビジョンのトップカンファレンスの１つで、当勉強会でも定期的に読み会を行っています。 http://www.pamitc.org/cvpr14/ コンピュータビジョン勉強会＠関東 http://sites.google.com/site/cvsaisentan 参加申込みサイト http://connpass.com/event/6856/ Togetter http://togetter.com/li/698100 CVPR2014の論文は以下から入手可能です。 http://www.cvpapers.com/cvpr2014.html 今回は幸いにして発表者が多かったため前後編に分けての開催となりました。昨日はその前編で、私も発表してきたので資料をアップしておきます。
A simple object classifier with Bag-of-Words using OpenCV 2.3 [w/ code] Just wanted to share of some code I’ve been writing. So I wanted to create a food classifier, for a cool project down in the Media Lab called FoodCam. It’s basically a camera that people put free food under, and they can send an email alert to the entire building to come eat (by pushing a huge button marked “Dinner Bell”). Rea
ViEW2013 2013年12月6日 特別講演「バイナリコード表現を用いた物体認識の新展開」 特定物体認識や画像分類に用いられる画像局所特徴量のSIFTは、実数ベクトルで特徴量を記述するため、記述処理過程や距離計算に時間を要するという問題がある。2010年以降では、省メモリ化と高速化を同時に解決するアプローチとして、機械学習を用いて局所特徴量を効率の良いバイナリコードで記述する手法が提案され、局所特徴量において新しい展開を迎えた。バイナリコード型の局所特徴量における距離計算はハミング距離に置き換えることができるため、特徴抽出から距離計算による認識処理までの過程全体の高速化が可能となった。本講演では、機械学習を用いたバイナリコード型局所特徴量の最新動向と併せて、我々の研究室で取り組んでいる特定物体認識と物体検出問題におけるバイナリコード表現の適用法について紹介する。提案手法はバイナリベクト
Google グループでは、オンライン フォーラムやメール ベースのグループを作成したり、こうしたフォーラムやグループに参加したりすることで、大勢のユーザーと情報の共有やディスカッションを行うことができます。
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