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  固有顔 - 固有顔で視覚認識の深さを探る

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  アイゲンフェイスとは
   
  固有顔は、人間の顔認識のコンピューター ビジョンの問題で使用される場合に、固有ベクトルのセットに与えられる名前です。 認識に固有顔を使用するアプローチは、シロビッチ と カービィ によって開発され、マシュー・ターク と アレックス・ペントランド によって顔の分類に使用されました。 固有ベクトルは、顔画像の高次元ベクトル空間にわたる確率分布の共分散行列から導出されます。 固有面自体は、共分散行列の構築に使用されるすべての画像の基本セットを形成します。 これにより、より小さい基底画像セットが元のトレーニング画像を表現できるようになり、次元が削減されます。 分類は、基底セットによって顔がどのように表現されるかを比較することによって達成できます。
   
  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: 固有顔
   
  第 2 章: 主成分分析
   
  第 3 章: 特異値分解
   
  第 4 章: 固有値と固有ベクトル
   
  第 5 章: 行列の固有分解
   
  第 6 章: カーネル主成分分析
   
  第 7 章: マトリックス分析
   
  第 8 章: 線形力学システム
   
  第 9 章: 多変量正規分布
   
  第 10 章: 変動モード
   
  (ii) 固有面に関する一般のトップの質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野で固有面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、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の固有顔に関する基本的な知識や情報を超えて知りたい人。

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  バンドル調整とは
   
  写真測量とコンピュータ ステレオ ビジョンにおいて、バンドル調整とは、シーンのジオメトリ、相対運動のパラメータ、およびパラメータを記述する 3d 座標を同時に調整することです。さまざまな視点からの多数の 3d 点を表す一連の画像を指定して、画像を取得するために使用されたカメラの光学特性。その名前は、各 3d フィーチャから発生し、各カメラに収束する幾何学的な光線の束を指します。光学中心は、すべての点の対応する画像投影を含む最適性基準に従って最適に調整されます。
   
  メリット
   
  (i) 洞察、および次のトピックに関する検証:
   
  第 1 章: バンドル調整
   
  第 2 章: レーベンバーグ-マルカート アルゴリズム
   
  第 3 章: ガウス-ニュートン アルゴリズム
   
  第 4 章: 最適化におけるニュートン法
   
  第 5 章: 反復的に再重み付けされた最小二乗法
   
  第 6 章: 複数の画像からの 3d 再構成
   
  第 7 章: ホモグラフィー (コンピューター ビジョン)
   
  第 8 章: チェス盤の検出
   
  第 9 章: 視点と点
   
  第 10 章: パウエルのドッグレッグ法
   
  (ii) バンドル調整に関する一般のよくある質問に答えます。
   
  (iii) 多くの分野でのバンドル調整の実際の使用例。
   
  誰この本は
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のバンドル調整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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