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ランダムサンプルのコンセンサス - コンピュータビジョンにおけるロバスト推定 - cover

ランダムサンプルのコンセンサス - コンピュータビジョンにおけるロバスト推定

Fouad Sabry

Traducteur Kei Imano

Maison d'édition: 10億人の知識があります [Japanese]

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Synopsis

ランダムサンプルコンセンサスとは
 
R-A-N-S-A-C とも呼ばれるランダム サンプル コンセンサスは、外れ値を含む観察データのコレクションに基づいて数学モデルのパラメーターを推定するために使用される反復手法です。この方法は、外れ値が推定値に影響を及ぼさないことが許可される状況で使用されます。結論としては、外れ値を検出するツールとして見ることも可能です。アルゴリズムが特定の確率でのみ適切な結果を生成できる場合、アルゴリズムは非決定的であるとみなされ、メソッドで許可される反復回数が増加するにつれて、この可能性は高くなります。 1981 年に、S-R-I 国際的 で働いていた Fischler と Bolles が最初にアルゴリズムを公開しました。位置決定問題 (L-D-P) を解決するために、画像上に投影される空間内の点を見つけて、それらの点を既知の位置を持つランドマークのセットに変換することを目的とする問題である、彼らは R-A-N-S-A-C を利用しました。
 
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: 無作為サンプルのコンセンサス
 
第 2 章: 推定者
 
第 3 章: 最小二乗法
 
第 4 章: 異常値
 
第 5 章: 相互検証 (統計)
 
第 6 章: 誤差と残差
 
第 7 章: 混合モデル
 
第 8 章: 堅牢な統計
 
第 9 章: 画像スティッチング
 
第 10 章: リサンプリング (統計)
 
(II) 無作為サンプルのコンセンサスに関する一般のよくある質問に答える。
 
(III) 多くの分野でランダムサンプルのコンセンサス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、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のランダム サンプル コンセンサス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。
Disponible depuis: 30/04/2024.
Longueur d'impression: 144 pages.

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  • 曲線的な視点 - コンピュータービジョンにおける奥行き知覚の探求 - cover

    曲線的な視点 - コンピュータービジョンにおける奥行き知覚の探求

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    曲線遠近法とは
     
    曲線遠近法 (5 点透視図法とも呼ばれます) は、2D 表面上に 3D オブジェクトを描画するために使用されるグラフィック投影です。それは 1968 年に芸術家で美術史家のアンドレ? によって正式に成文化されました。 Barre 氏と Albert Flocon 氏による著書『La Perspective curviligne』。この本は 1987 年に Curvilinear Perspective: From Visual Space to the Constructed Image として英語に翻訳され、カリフォルニア大学出版局から出版されました。
     
    有益
     
    (I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 曲線遠近法
     
    第 2 章: 球面座標系
     
    第 3 章: 四面体
     
    第 4 章: N 球面
     
    第 5 章: 立体投影
     
    第 6 章: 楕円体
     
    第 7 章: 正角幾何学
     
    第 8 章: 3D 投影
     
    第 9 章: 面積分
     
    第 10 章: 体積要素
     
    (II) 曲線遠近法に関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (III) 多くの分野での曲線遠近法の実際の使用例。
     
    本書の概要これは、
     
    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曲線の観点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を対象としています。
     
     
     
     
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    異方性拡散 - 異方性拡散による画像解析の強化

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    異方性拡散とは
     
    画像処理とコンピュータ ビジョンにおいて、異方性拡散はペローナ?マリク拡散とも呼ばれ、重要な部分を削除せずに画像ノイズを低減することを目的とした技術です。 画像コンテンツの、通常は画像の解釈にとって重要なエッジ、線、またはその他の詳細。 異方性拡散はスケール空間を作成するプロセスに似ており、画像は拡散プロセスに基づいてパラメータ化された一連のぼやけた画像のファミリーを生成します。 このファミリーの結果として得られる各画像は、画像と 2d 等方性ガウス フィルターの間の畳み込みとして与えられ、フィルターの幅はパラメーターとともに増加します。 この拡散プロセスは、元の画像の線形かつ空間不変の変換です。 異方性拡散は、この拡散プロセスを一般化したものです。異方性拡散では、パラメータ化された画像のファミリーが生成されますが、結果として得られる各画像は、元の画像と、元の画像のローカル コンテンツに依存するフィルターとの組み合わせになります。 結果として、異方性拡散は、元の画像の非線形で空間変化のある変換になります。
     
    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: 異方性拡散
     
    第 2 章: フィックの拡散の法則
     
    第 3 章: 拡散方程式
     
    第 4 章: 熱方程式
     
    第 5 章: ナビエ・ストークス方程式
     
    第 6 章: 全体の変動
     
    第 7 章: 発散
     
    第 8 章: ラプラス演算子
     
    第 9 章: カール (数学)
     
    第 10 章: 発散定理
     
    (ii) 異方性に関する一般のよくある質問に答える
     
    (iii) さまざまな分野での異方性拡散の使用例の実例。
     
    この本の対象者
     
    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異方性拡散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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