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スケール不変特徴量変換 - コンピューター ビジョンにおけるスケール不変特徴量変換の力を明らかにする - cover
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スケール不変特徴量変換 - コンピューター ビジョンにおけるスケール不変特徴量変換の力を明らかにする

Fouad Sabry

Tradutor Kei Imano

Editora: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopse

スケール不変特徴量変換とは
 
スケール不変特徴変換の略である s i f t は、1999 年に デヴィッド・ロウ によって開発されたコンピューター ビジョンの手法です。その目的は、画像内の局所的な特徴を識別、記述し、一致させることです。使用できるアプリケーションには、物体認識、ロボットによるマッピングとナビゲーション、画像スティッチング、3 次元モデリング、ジェスチャ認識、ビデオ追跡、野生動物の個体識別、マッチの移動などがあります。
 
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: スケール不変特徴量変換
 
第 2 章: エッジ検出
 
第 3 章: スケール空間
 
第 4 章: ガウスぼかし
 
第 5 章: 機能 (コンピュータ ビジョン)
 
第 6 章: コーナー検出
 
第 7 章: アフィン形状の適応
 
第 8 章: ヘシアン アフィン領域検出器
 
第 9 章: 主曲率に基づく領域検出器
 
第 10 章: 加速セグメントテストの特徴 を指向し、バイナリの堅牢な独立した基本機能 を回転させた
 
(ii) スケール不変特徴量変換に関する一般のよくある質問に答える。
 
(iii) 多くの分野でスケール不変特徴変換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、大学生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類のスケール不変特徴量変換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。
Disponível desde: 30/04/2024.
Comprimento de impressão: 114 páginas.

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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: メタヒューリスティック
     
    第 2 章: 集団インテリジェンス
     
    第 3 章: 遺伝的アルゴリズム
     
    第 4 章: シミュレーテッドアニーリング
     
    第 5 章: ハイパーヒューリスティック
     
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    第 7 章: 確率的最適化
     
    第 8 章: メタ最適化
     
    第 9 章: 労働力モデリング
     
    第 10 章: 数学的理論
     
    ( ii) メタヒューリスティックに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野でメタヒューリスティックが使用される実際の例。
     
    (iv) 簡単に説明する 17 の付録、266 メタヒューリスティックのテクノロジーを 360 度完全に理解するために、各業界の新興テクノロジーを取り上げます。
     
    本書の対象者
     
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    相互相関とは何ですか
     
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    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: 相互相関
     
    第 2 章: 自己相関
     
    第 3 章: 共分散行列
     
    第 4 章: 共分散行列の推定
     
    第 5 章: 相互共分散
     
    第 6 章: 自己共分散
     
    第 7 章: 変分ベイジアン法
     
    第 8 章: 正規ガンマ分布
     
    第 9 章: 期待値最大化アルゴリズム
     
    第 10 章: グリフィスの不等式
     
    (ii) 相互相関に関する一般のトップの質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野で相互相関を使用する実際の例。
     
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    各章の概要:
     
    1: トロン(ブロックチェーン):トロンブロックチェーンの概要、主な機能、そして他のブロックチェーンプラットフォームとの比較。
     
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    本書を通して、ブロックチェーン技術の確固たる基礎を身につけながら、ソラナブロックチェーンプラットフォームの具体的なニュアンスを探求することができます。専門家、学生、分散型アプリケーション、暗号通貨、ブロックチェーン エコシステムの将来に関心のある人にとって必読の書です。
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