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衝突検知 - コンピュータビジョンにおける視覚的交差を理解する - cover

衝突検知 - コンピュータビジョンにおける視覚的交差を理解する

Fouad Sabry

Traduttore Kei Imano

Casa editrice: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinossi

衝突検出とは
 
衝突検出は、2 つ以上の空間オブジェクト (通常はコンピュータ グラフィックス オブジェクト) の交差を検出する計算問題です。これは、主にコンピュータ グラフィックス、コンピュータ ゲーム、コンピュータ シミュレーション、ロボット工学、計算物理学など、さまざまなコンピューティング分野に応用されています。衝突検出は、計算幾何学の古典的な問題です。衝突検出アルゴリズムは、2d 空間オブジェクトに対する操作と 3d 空間オブジェクトに対する操作に分けられます。
 
メリット
 
(i) 以下に関する洞察と検証トピック:
 
第 1 章: 衝突検出
 
第 2 章: レイ トレーシング (グラフィックス)
 
第 3 章: バイナリ空間分割
 
第 3 章4: 重心
 
第 5 章: 分岐と境界
 
第 6 章: 消失点
 
第 7 章: 四分木
 
第 8 章: 境界ボリューム
 
第 9 章: サイクル検出
 
第 10 章: ラインの配置
 
(ii) 衝突検出に関する一般のよくある質問に答えます。
 
(iii) さまざまな分野での衝突検出の使用例の実例。
 
本書の対象者
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の衝突検出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。
 
 
 
 
Disponibile da: 04/05/2024.
Lunghezza di stampa: 130 pagine.

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    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ノイズ リダクション
     
    第 2 章: ドルビー ノイズ リダクション システム
     
    第 2 章 3: Dbx (ノイズ リダクション)
     
    第 4 章: デジタル画像処理
     
    第 5 章: 画像ノイズ
     
    第 6 章: ウェーブレット
     
    第 7 章: ガウスの差
     
    第 8 章: バイラテラル フィルター
     
    第 9 章: 非局所平均
     
    第 10 章: ブロック マッチングと 3D フィルター
     
    (II) ノイズ リダクションに関するよくある質問に答えます。
     
    (III) 多くの分野でのノイズ リダクションの実際の使用例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類のノイズ低減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。
     
     
     
     
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    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 洞察、および 次のトピックに関する検証:
     
    第 1 章: 一般的なゲームのプレイ
     
    第 2 章: 人工知能
     
    第 3 章: 機械学習
     
    第 4 章: ゲーム記述言語
     
    第 5 章: 人工知能用プログラミング言語のリスト
     
    第 6 章: モンテカルロ木探索
     
    第 7 章: 深層強化学習
     
    第 8 章: ビデオ ゲームにおける人工知能
     
    第 9 章: ビデオ ゲームにおける機械学習
     
    第 10 章: Google DeepMind
     
    ( II) 一般的なゲーム プレイに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野での一般的なゲーム プレイの使用例の実例。
     
    (IV) 説明する 17 の付録 簡単に説明すると、一般的なゲームプレイのテクノロジーを 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興テクノロジーが紹介されています。
     
    本書の対象者
     
    プロフェッショナル 大学生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の一般的なゲーム プレイ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。
     
     
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    画像の分割 - ピクセル精度を通じて洞察を引き出す

    Fouad Sabry

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    画像のセグメンテーションとは
     
    デジタル画像処理およびコンピュータ ビジョンにおける画像セグメンテーションは、デジタル画像を複数の画像セグメント (画像領域または画像オブジェクトとも呼ばれる) に分割するプロセスです。 セグメンテーションの目的は、画像の表現を簡略化および/または変更して、より意味があり分析しやすいものにすることです。 画像セグメンテーションは通常、画像内のオブジェクトと境界を特定するために使用されます。 より正確には、画像セグメンテーションは、同じラベルを持つピクセルが特定の特性を共有するように、画像内のすべてのピクセルにラベルを割り当てるプロセスです。
     
    どのようなメリットがあるのか
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 画像のセグメンテーション
     
    第 2 章: エッジ検出
     
    第 3 章: スケール不変特徴量変換
     
    第 4 章:二値化処理(画像処理)
     
    第 5 章:大津のメソッド
     
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    第 7 章: コンピュータ ビジョンにおけるグラフ カット
     
    第 8 章: 平均シフト
     
    第 9 章: 範囲セグメンテーション
     
    第 10 章:分水界(画像処理)
     
    (ii) 画像セグメンテーションに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野で画像セグメンテーションを使用する実際の例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の画像セグメンテーション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。
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