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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 - cover

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

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

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。
Verfügbar seit: 04.05.2024.
Drucklänge: 144 Seiten.

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    1: コンピュータ ビジョン: この章では、コンピュータ ビジョンの分野を紹介し、機械が視覚データを処理して人間の視覚を模倣する方法について説明します。
     
    2: マシン ビジョン: 品質管理や自動化などの視覚システムの産業用途に焦点を当てます。
     
    3: 画像分析: 基本的な変換から複雑なセグメンテーション タスクまで、画像を解釈および操作するための手法について説明します。
     
    4: オプティカル フロー: ロボット工学やアニメーションに不可欠な、ビデオや画像内の動きを追跡するためにオプティカル フロー メソッドがどのように使用されるかを詳しく説明します。
     
    5: ジェスチャ認識: 人間とコンピュータのインタラクションの重要な要素である、人間のジェスチャを認識するためのテクノロジについて説明します。
     
    6: 3D スキャン: 仮想現実とモデリングの基礎となる、オブジェクトの 3D データを取得する方法について説明します。
     
    7: ポーズ (コンピュータ ビジョン): 3D 空間内のオブジェクトの位置と方向を決定するために使用されるアルゴリズムについて説明します。
     
    8: ステレオ カメラ: ロボット工学で広く使用されている、2D 画像から 3D 深度マップを作成するステレオ ビジョン技術について説明します。
     
    9: 関節式ボディ ポーズ推定: 監視およびインタラクティブ テクノロジーの重要な領域であるボディ ポーズを推定する方法について説明します。
     
    10: アクティブ ビジョン: 独自の視点を制御して視覚の質を向上させ、ロボットの意思決定を改善できるシステムについて説明します。
     
    11: アクティビティ認識: コンピューター ビジョン システムが人間のアクティビティを解釈する方法を説明し、これを監視、ヘルスケアなどに適用します。
     
    12: 3D 再構成: 2D 画像を 3D モデルに変換することに焦点を当てます。これは、仮想環境やシミュレーションに不可欠です。
     
    13: 構造化光 3D スキャナー: 構造化光を使用して 3D スキャンを行う技術について説明します。これにより、詳細なモデルを高精度で作成できます。
     
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    19: スマート カメラ: 画像を処理して自律的に決定を下し、インテリジェント システムへの道を開く高度なカメラの使用について詳しく説明します。
     
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    コンピュータ ビジョンの分野で応用されているように、グラフ カットの最適化を使用すると、画像のスムージング、ステレオ対応問題、画像のセグメンテーション、オブジェクトの共同セグメンテーションなど、さまざまな低レベルのコンピュータ ビジョンの問題を効率的に解決できます。 エネルギー最小化の観点から定式化できるコンピュータ ビジョンの問題。 これらのエネルギー最小化問題の多くは、グラフ内の最大流量問題を解くことで近似できます。 コンピュータ ビジョンにおけるこのような問題のほとんどの定式化では、最小エネルギー解は解の最大事後推定値に対応します。 多くのコンピューター ビジョン アルゴリズムにはグラフのカットが含まれますが、「グラフ カット」という用語は、最大フロー/最小カットの最適化を採用するモデルに特に適用されます。
     
    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: コンピュータ ビジョンにおけるグラフ カット
     
    第 2 章: 最大流量最小カット定理
     
    第 3 章: 画像のセグメンテーション
     
    第 4 章:カット(グラフ理論)
     
    第 5 章: ミニマムカット
     
    第 6 章:流域(画像処理)
     
    第 7 章: グラブカット
     
    第 8 章: ランダム ウォーカー アルゴリズム
     
    第 9 章: グラフカットの最適化
     
    第 10 章: ビデオ マッティング
     
    (ii) コンピュータ ビジョン グラフ カット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ピュータ ビジョン グラフ カットの使用例。
     
    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コンピューター ビジョン グラフ カット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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    不気味の谷で、テクノロジーと人間性が出会う複雑な世界を探索しましょう。この本は、生きているようなロボットと人間の知覚の間の魅力的な境界を掘り下げ、ロボット工学の進歩がアイデンティティと感情に対する私たちの理解にどのような挑戦を投げかけるかを検証します。専門家、学生、愛好家のいずれであっても、このロボット工学科学の洞察に満ちた旅は、人間とロボットの関係が私たちの未来をどのように形作るかについてのあなたの視野を広げるでしょう。
     
    章の概要:
     
    1: 不気味の谷: ロボットがほとんど人間に見えるが、不気味なほどにずれている現象を発見します。
     
    2: アンドロイド (ロボット): 人間の行動を模倣するアンドロイドの進化と設計を明らかにします。
     
    3: ロボット: ロボットの基礎的な側面と現代社会におけるその役割を探ります。
     
    4: ヒューマノイド ロボット: 人間のような形状のロボットとその用途を調査します。
     
    5: ロボット フェティシズム: ロボットへの愛着が生まれることによる心理的影響を分析します。
     
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    7: ガイノイド: 女性的なロボットとその文化的意義について学びます。
     
    8: 森 正弘 (ロボット工学者): 不気味の谷の背後にある心の理論について学びます。
     
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