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アクティブな外観モデル - コンピュータ ビジョンにおけるアクティブな外観モデルの力を解き放つ - cover

アクティブな外観モデル - コンピュータ ビジョンにおけるアクティブな外観モデルの力を解き放つ

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

アクティブ外観モデルとは
 
アクティブ外観モデル (aam) は、オブジェクトの形状と外観の統計モデルを新しい画像に照合するためのコンピューター ビジョン アルゴリズムです。これらはトレーニング段階で構築されます。一連の画像と、すべての画像に表示されるランドマークの座標がトレーニング監督者に提供されます。
 
どのようなメリットがあるか
 
(i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: アクティブな外観モデル
 
第 2 章: 画像の登録
 
第 3 章: アクティブな形状モデル
 
第 4 章: 顔のモーション キャプチャ
 
第 5 章: モーションからの構造
 
第 6 章: サロゲート モデル
 
第 7 章: 平均シフト
 
第 8 章: 点分布モデル
 
第 9 章: 多関節体の姿勢推定
 
第 10 章: コンピューター ビジョンにおけるバッグオブワード モデル
 
(ii) アクティブな外観モデルに関する一般のよくある質問に答える。
 
(iii) 多くの分野でアクティブな外観モデルを使用する実際の例。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のアクティブ アピアランス モデルに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人
 
 
 
 
Verfügbar seit: 10.05.2024.
Drucklänge: 58 Seiten.

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    長短期記憶とは
     
    LSTM としてよく知られる長短期記憶は、深層学習の分野で利用される人工ニューラル ネットワークの一種です。 そして人工知能。 LSTM ニューラル ネットワークには、従来のフィードフォワード ニューラル ネットワークとは対照的に、フィードバック接続があります。 一般に RNN として知られるこのタイプのリカレント ニューラル ネットワークは、個々のデータ ポイントだけでなく、完全なデータ シーケンスも処理できます。 この特性により、LSTM ネットワークはデータの処理と予測に特に適しています。 たとえば、LSTM は、接続されたセグメント化されていない手書きの識別、音声認識、機械翻訳、音声アクティビティ検出、ロボット制御、ビデオ ゲーム開発、ヘルスケアなどのタスクを実行するために使用できます。
     
    どのように行うか 利点
     
    (I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 長短期記憶
     
    第 2 章: 人工 ニューラル ネットワーク
     
    第 3 章: ユルゲン・シュミットフーバー
     
    第 4 章: リカレント ニューラル ネットワーク
     
    第 5 章: 勾配消失問題
     
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    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の長期短期記憶について基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
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