第3回　オブジェクト検出してみよう | gihyo.jp

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agw 顔検出の簡単なサンプルが掲載されている(3ページ目)。

2014/12/12 リンク

kana321 オブジェクト検出してみよう

2014/11/15 リンク

nikutaiha あとでよむ

2013/11/17 リンク

TacoS opencvはadaboost使ってるのか

2012/02/14 リンク

stealthinu AdaBoostは弱い学習機をいくつも組み合わせてそれぞれに自動的に重み付けすることで強い学習機を作る手法。これスパムフィルタで組み込みでやってるのに近いから、そのまま取り入れることが可能？

機械学習

2011/11/24 リンク

rryu 顔認識は学習済みデータhaarcascade_frontalface_*.xmlを使ってcvHaarDetectObjects()で一発。

メモ

2010/06/08 リンク

like_futsal プレゼン用

OpenCV

2010/01/02 リンク

thorikawa 論文へのリンクもあり

2009/08/31 リンク

yasuda0404 顔検出の一般

AS

2008/07/15 リンク

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第3回　オブジェクト検出してみよう | gihyo.jp

第1回、第2回と画像認識の基礎とOpenCVについて紹介してきました。第3回目の今回は、いよいよ本連載の目... 第1回、第2回と画像認識の基礎とOpenCVについて紹介してきました。第3回目の今回は、いよいよ本連載の目玉であるOpenCVを使ったオブジェクト検出に挑戦してみます。オブジェクト検出の仕組み基本原理のおさらいオブジェクト検出のプログラムを書き始める前に、そもそもどんな仕組みでオブジェクト検出を行っているのかを理解しましょう。第1回では画像認識の原理として、学習フェーズと認識フェーズがあることを説明しましたが、OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムもこの流れに従います。つまり、画像から特徴量を抽出し、学習アルゴリズムによってオブジェクトを学習します（詳しくは第1回を参照してください⁠）⁠。図1　画像認識の流れ OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムは、Paul Violaらのオブジェクト検出の研究［1］をベースに、Rainer Lienhartらが

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