カメラモデルと透視投影

1. カメラモデルと透視投影とｓは [概要] この記事では，カメラモデル(Camera Model) と透視投影 (Perspective Projection) について，コンピュータビジョンの視点から説明を行なう続きを読む…

エピポーラ幾何 (Epipolar Geometry)

1. エピポーラ幾何 (Epipolar Geometry)とは [概要] エピポーラ幾何 (Epipolar Geometry)とは，ステレオビジョンにおける2カメラ間での幾何のことである．同一物体・シーンを，異なる2 続きを読む…

1. オプティカルフロー (Optical Flow) とは [概要] オプティカルフロー (Optical flow) とは，視覚(特にデジタル画像)上で，観測者と観測シーンの間で生じた「対象物体・表面・エッジ」などの続きを読む…

1. 概要線形次元削減(Linear Dimensionality Reduction)とは，特徴ベクトルの次元削減のうち，線形の手法のことを言う（例：PCA，LDAなど）この記事では，古典的な線形次元削減手法のうち続きを読む…

1. 概要特徴抽出(Feature extraction)とは，元の観測データの特徴ベクトルから，変換処理や選択処理を経て予測に有用な特徴をつくったり，あるいは可視化されてデバッグしやすいプリミティブな特徴を抽出するこ続きを読む…

1. ステレオマッチング (stereo matching) [概要] ステレオマッチング (stereo matching)とは，コンピュータビジョンにおける「平行ステレオ」の2カメラ設定における深度推定のためのアルゴ続きを読む…

1. 物体検出とは [概要] 物体検出 (Object Detection)とは，画像の入力に対して，画像中に映っている各物体領域のバウンディングボックスを検出し，その物体のクラス識別も行うという，画像認識の重要な問題続きを読む…

1. 教師なし学習の概要教師なし学習 ( Unsupervised learning )とは、正しい正解ラベルは与えられていないデータ集合$\cal{D} = \{\mathbf{x}_1,\mathbf{x}_2,\ 続きを読む…

1. Supervised Learning の概要教師あり学習（ Supervised Learning ）は機械学習の１つの学習方法カテゴリーを指す．入力データから出力データを推定する関数を， [入力データ – 出続きを読む…