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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

Traduttore Kei Imano

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

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Sinossi

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。
Disponibile da: 04/05/2024.
Lunghezza di stampa: 144 pagine.

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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。
     
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    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。
     
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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: 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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