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  ミチは飼い主が家に引っ越したときに残した子猫です。 冬の真っ只中、寂しくて悲しい気持ち、ミチ パートナーと愛を求めて家を出ることにしました。 忘れられない小さな瞬間に満ちたこの本で、あなたの旅全体をたどってください。Michi is a kitten left by the owner when he moved home. In the middle of winter, I felt lonely and sad, and decided to leave the house in search of love with Michi's partner. Follow your entire journey with this book full of unforgettable little moments.

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  美の香り - 東日本の被災地で見つけた美

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  文脈に応じた画像分類 - 効果的な分類のための視覚データの理解

  Fouad Sabry

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  コンテキスト画像分類とは何ですか
   
  画像に含まれるコンテキスト情報に基づく分類方法は、コンテキスト画像分類と呼ばれます。この方法は、コンピュータ ビジョンにおけるパターン認識のカテゴリーに分類されます。 「コンテキスト」アプローチは、互いに近接しているピクセル間の関係に焦点を当てるアプローチであり、近傍とも呼ばれます。文脈情報を利用して写真を分類することが、このアプローチの目的です。
   
  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: 文脈に応じた画像分類
   
  第 2 章: パターン認識
   
  第 3 章: ガウス過程
   
  第 4 章: 線形計画法ブースティング
   
  第 5 章: ワンショット学習 (コンピュータビジョン)
   
  第 6 章: 最小二乗サポート ベクター マシン
   
  第 7 章: フラウンホーファー回折方程式
   
  第 8 章: 量子力学における対称性
   
  第 9 章: ベイズ階層モデリング
   
  第 10 章: パデン・カハン部分問題
   
  (ii) コンテキスト画像分類に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野でのコンテキスト画像分類の使用に関する実際の例。
   
  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コンテキスト画像分類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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  幾何学的特徴の学習 -...

  Fouad Sabry

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  幾何特徴学習とは
   
  幾何特徴学習は、機械学習とコンピューター ビジョンを組み合わせて視覚的なタスクを解決する手法です。この方法の主な目的は、画像から幾何学的特徴を収集し、効率的な機械学習方法を使用してそれらを学習することにより、オブジェクトを表す幾何学的形状の代表的な特徴のセットを見つけることです。人間は視覚的なタスクを解決し、見たものから知覚情報を抽出することで環境に迅速に応答できます。研究者は、コンピューター ビジョンの問題を解決するために、人間の物体認識能力をシミュレートしています。たとえば、M. Mata et al. (2002) は、障害物を回避するために、特徴学習技術を移動ロボットのナビゲーション タスクに適用しました。彼らは特徴を学習し、物体 (図形) を認識するために遺伝的アルゴリズムを使用しました。幾何学的特徴学習方法は、認識問題を解決できるだけでなく、一連の連続入力感覚画像 (通常は画像のいくつかの特徴を抽出) を分析することによって、その後の行動を予測することもできます。学習を通じて、次の行動に関するいくつかの仮説が与えられ、各仮説の確率に従って、最も可能性の高い行動が与えられます。この技術は人工知能の分野で広く使用されています。
   
  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: 幾何学的特徴の学習
   
  第 2 章: パターン認識
   
  第 3 章: ハフ変換
   
  第 4 章: 損失関数
   
  第 5 章: 期待値?最大化アルゴリズム
   
  第 6 章: 拒否サンプリング
   
  第 7 章: 配列の処理
   
  第 8 章: オートエンコーダ
   
  第 9 章: 確率的近似
   
  第 10 章: チェス盤の検出
   
  (II) 幾何特徴学習に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) 多くの分野における幾何学的特徴学習の使用例の実例。
   
  この本は誰に向けたものなのか
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の幾何特徴学習についての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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