100326_セミナー資料_物体認識.pptx

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(MIRU2008) HOG Histograms of Oriented Gradients (HOG)

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24 SPAM Performance Comparison of Machine Learning Algorithms for SPAM Discrimination



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平成20年5月 協会創立50年の歩み 海の安全と環境保全を目指して 友國八郎 海上保安庁 長官 岩崎貞二 日本船主協会 会長 前川弘幸 JF全国漁業協同組合連合会 代表理事会長 服部郁弘 日本船長協会 会長 森本靖之 日本船舶機関士協会 会長 大内博文 航海訓練所 練習船船長 竹本孝弘 第二管区海上保安本部長 梅田宜弘

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プログラム


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日本内科学会雑誌第96巻第11号

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Vol. 44 No. SIG 9(CVIM 7) ) 2) 1) 1 2) 3 7) 1) 2) 3 3) 4) 5) (a) (d) (g) (b) (e) (h) No Convergence? End (f) (c) Yes * ** * ** 1

I y = f(x) a I a x I x = a + x 1 f(x) f(a) x a = f(a + x) f(a) x (11.1) x a x 0 f(x) f(a) f(a + x) f(a) lim = lim x a x a x 0 x (11.2) f(x) x

1 1.1 ( ). z = a + bi, a, b R 0 a, b 0 a 2 + b 2 0 z = a + bi = ( ) a 2 + b 2 a a 2 + b + b 2 a 2 + b i 2 r = a 2 + b 2 θ cos θ = a a 2 + b 2, sin θ =

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Chapter9 9 LDPC sum-product LDPC 9.1 ( ) 9.2 c 1, c 2, {0, 1, } SUM, PROD : {0, 1, } {0, 1, } SUM(c 1, c 2,, c n ) := { c1 + + c n (c n0 (1 n

円筒面で利用可能なARマーカ


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(1.2) T D = 0 T = D = 30 kn 1.2 (1.4) 2F W = 0 F = W/2 = 300 kn/2 = 150 kn 1.3 (1.9) R = W 1 + W 2 = = 1100 N. (1.9) W 2 b W 1 a = 0

I A A441 : April 15, 2013 Version : 1.1 I Kawahira, Tomoki TA (Shigehiro, Yoshida )

さくらの個別指導 ( さくら教育研究所 ) A a 1 a 2 a 3 a n {a n } a 1 a n n n 1 n n 0 a n = 1 n 1 n n O n {a n } n a n α {a n } α {a

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1. (8) (1) (x + y) + (x + y) = 0 () (x + y ) 5xy = 0 (3) (x y + 3y 3 ) (x 3 + xy ) = 0 (4) x tan y x y + x = 0 (5) x = y + x + y (6) = x + y 1 x y 3 (

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3 2 2 (1) (2) (3) (4) 4 4 AdaBoost 2. [11] Onishi&Yoda [8] Iwashita&Stoica [5] 4 [3] 3. 3 (1) (2) (3)

2000年度『数学展望 I』講義録

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(1) θ a = 5(cm) θ c = 4(cm) b = 3(cm) (2) ABC A A BC AD 10cm BC B D C 99 (1) A B 10m O AOB 37 sin 37 = cos 37 = tan 37

2 HMM HTK[2] 3 left-to-right HMM triphone MLLR 1 CSJ 10 1 : 3 1: GID AM/CSJ-APS/hmmdefs.gz

Transcription:

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物体認識 検出 について '()*++,-./#,0121#3)+,04.50+6789+":; '()*++)010;216,#3)+9,+<7==+240>0;.?>65.6#'@4A 物体検出は簡単か 多様な変動要素が存在して難しい 変動要素に対応する特徴量 学習手法がキー カメラの角度 姿勢 向き 形状が多様 照明変動 オクルージョン

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特定物体認識の処理の流れ 画像中の部分領域が検出対象かどうかを比較 部分領域 比較 物体情報 特徴量 画像サイズを 変えながら比 較 学習手法 認識処理 特定物体認識を実現する要素 特徴量 学習手法 認識する物体の情報を抽出 特徴量を汎化性のあるモデルへ 多様な変化が生じても 共通な情報に変換 多様な変化が生じても 共通な情報を選択 Edge, Color, haar-like, HOG Neural Network Support Vector Machine AdaBoost 学習手法の発展とともに特徴量も発展

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物体の探索方法 スライディングウィンドウ 物体の探索方法 スライディングウィンドウ 検出ウィンドウをずらしながら 位置 大きさを変えて探索 すべての位置 大きさを探索 するのは計算コスト大

物体の探索方法 o205;.k@2kq61.法 一定間隔ごとに荒く探索! 物体らしい領域のみ詳細に探索 計算コストを削減することができる o205;.k@2kq61.!とo0;,09. 浅い階層はo205;.探索 深い階層はQ61.探索 非物体 物体 非物体 物体 物体 さらに計算コストを削減することができる 非物体

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! MIT+CMU Frontal Face Image! http://vasc.ri.cmu.edu/idb/html/face/frontal_images/index.html! CMU Profile Face Image! http://vasc.ri.cmu.edu/idb/html/face/profile_images/index.html! MIT CBCL Face Data! http://cbcl.mit.edu/cbcl/software-datasets/facedata.html! Yale Face Database B! http://cvc.yale.edu/! PIE! http://www.ri.cmu.edu/projects/project_418.html! UIUC Image Database for Car Detection! http://l2r.cs.uiuc.edu/~cogcomp/data/car/! MIT CBCL Car Data! http://cbcl.mit.edu/cbcl/software-datasets/cardata.html! Testing Images for Car Detection! http://vasc.ri.cmu.edu/idb/html/car/index.html

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