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OpenCVに関するirasyaのブックマーク (5)

  • masayashi.com

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  • OpenCVでアニメ顔を検出するためのXML v2 - デー


    以前、OpenCVでアニメ顔検出を試していたときにcvHaarDetectObjects用に学習されたアニメ顔分類器のXMLを配布したのですが、積みゲー完全制圧への道程:アニメ顔部品検出ライブラリを作ってみたを見て、なんか古いこと気づいたので、新しいバージョンを配布します。 検出率は前バージョンよりも良くなっていると思います。たぶん検出の実行速度も速くなっていると思います。 ︵でかいので右クリで保存してください︶ haarcascade_animeface2.xml 使い方などは以前の記事を参照してください。 アニメ顔の検出とキャラクターの分類 - デー 再配布などは、個人的には問題ないのですが、学習に使っているデータが4chanのecchi板をクロールして集めたデータなので、そのへんの判断を配布者の責任で行ってください。集めた画像は教師データとして使用され、画像データ自体はファイルに含ま
    OpenCVでアニメ顔を検出するためのXML v2 - デー

  • 類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録


    C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文︵Datta,2008︶を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な﹁色﹂を用いた類似画像検索を実験してみます
    類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
    irasya
    irasya 2009/10/05
    OpenCVによるサンプルプログラム付き
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  • 第1回　画像認識の基本を知ろう | gihyo.jp


    この連載では、この表で言う画像認識技術を主に扱いますが、どの技術も非常に活発に研究されており、様々な分野で実用化されています。 画像認識・理解の基本原理 画像認識の基本原理 画像認識は、学習のフェーズと認識のフェーズの2つからなります。学習のフェーズでは、コンピュータに認識させたい対象画像を学習させる処理を行い、認識のフェーズではコンピュータに入力画像が学習した対象かどうかを判定させます。 図5　学習と認識の流れ 学習フェーズ 学習のフェーズでは、まず画像になんらかの処理を施して、ピクセルのデータ列から、より学習に適したデータ列︵特徴量データ︶へと変換を行います。 次に変換されたデータを、機械学習と呼ばれるアプローチを用いてコンピュータに学習させます。機械学習とは、その名の通り人間が行っているような学習の仕組みをコンピュータに持たせるための技術です。例えば人間は、初めて見る人の顔画像でも、
    第1回　画像認識の基本を知ろう | gihyo.jp
    irasya
    irasya 2009/09/15
    OpenCVの概要など
    リンク

  • PCで立体視してみるぶろぐ "サンプルプログラム付き"Minoru 3D Webcamレポートキタコレ

    サブタイトル：「mer2のマイノリティ・レポート(笑)」 --- 最近忍者ブログの仕様が変わったようで、一部の画像が見えなくなってますが、画像のURLコピペで見られます。(どうしよう困ったな) --- ご用件など、ございましたらtwitterまでどうぞ。

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