Opeｎcv object detection_takmin[DL Hacks] Learning Transferable Features with Deep Adaptation Networks
『アメブロFace向け顔認識システムの開発』
はじめまして。アメーバ事業本部でアプリケーションエンジニアをしています、寺本と申します。 サイバーエージェントに入社後、ブログのエンジニアを経て、現在はアメブロFaceというスマホ向けサービスを担当してます。アメブロFaceについては、こちらのプレスリリースやこちらの弊社広報ブログでも紹介されていますのでご覧ください。 今回はアメブロFace向けに開発した「顔認識システム」について、弊社研究レポートから抜粋してご紹介いたします。アメブロFaceでは、この顔認識システムを用いて事前に約1,400万枚のブログ画像に顔認識を実施することで、顔写真のみを表示できるようにしています。今回1,400万枚の全画像に対して顔認識させるのに、16コアCPUのマシン6台で約1ヶ月程かかりました。かなりCPUパワーを使う手法ではありますが、精度についてはなかなかのものになっています。 それでは、以下ご覧ください
コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ(28) パノラマ画像の生成手順
パノラマ処理の手順 それではさっそく、パノラマ画像の作成に用いる入力画像が2枚の場合の処理手順を考えていきましょう。すなわちソース画像とターゲット画像の2枚の入力画像を撮影する場合です。ソース画像をターゲット画像に合うように位置合わせ移動をしてパノラマ画像の生成を行うには、主に以下の4つの処理を行います。 (レジストレーション1)局所特徴量記述子による画像間の点対応の抽出:対応隣り合った画像同士を位置合わせするために、各画像から局所特徴量記述子を検出し、それらの画像間での対応関係を決定する(どの特徴量記述子同士が3次元空間上で同じ点を指し示しているかの対応)。 (レジストレーション2)点対応を用いた画像間の移動量の算出:2枚の画像を1つに張り合わせる先であるパノラマ画像の「座標系モデル(円筒座標系、球面座標系など)」を選択したのち、(1)で求めた点対応からその座標系モデル上での「移動量(平
コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ(27) "画像の張り合わせ"で手軽に作れるようになったパノラマ画像
パノラマ画像生成 近年、デジタルカメラに高速連射機能と連携して搭載されていることも多くなってきたのが「パノラマ画像撮影」機能です。撮影者が立ち位置を固定したまま少しずつカメラの撮影範囲を横にずらして(もしくは回転をさせて)写真を撮影し、それらの連続的に撮影した複数の写真を自然な1枚の画像につなぎ合わせたものが、いわゆる「パノラマ画像」です。 以下の画像は、私が渋谷駅の歩道橋の上に立って、iPhoneのアプリ「Auto Stitch」により少しずつiPhoneを回転させて撮影した9枚の画像から作成したパノラマ画像です。パノラマ画像は、この例のように長方形の上に各入力画像を変形させてつなぎ合わせることもできれば、円筒や球面の表面上に各画像をつなぎ合わせることで3D表示により視点を自由に変えて表示することも可能です。 パノラマ画像の作成のように、お互いに重なる部分のある複数の画像を入力とし、それ
Example Image Stitching - BoofCV
This example is designed to demonstrate several aspects of BoofCV by stitching images together. Image stitching refers to combining two or more overlapping images together into a single large image. When stitching images together the goal is to find a 2D geometric transform which minimize the error (difference in appearance) in overlapping regions. There are many ways to do this, in the example be
Automatic Image Stitching with Accord.NET
Demonstration of automatic image stitching by interest point matching using the Accord and AForge.NET Frameworks Download source code - 5.44 MB Download sample application - 4.42 MB For the latest version of the code, which may contain the latest enhancements and corrections, please download the latest version of the Accord.NET Framework. Contents Introduction Feature extraction Feature matching H
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://www.cs.bath.ac.uk/brown/autostitch/autostitch.html
USBカメラで顔の動きを高速に追跡できるアバターシステム #DigInfo
Simple Pano Stitcher | Nghia Ho