バッグ・オブ・ワーズ・モデル - 言葉の入った袋 で視覚的知性を解き放つ
Fouad Sabry
Traductor Kei Imano
Editorial: 10億人の知識があります [Japanese]
Sinopsis
バッグ オブ ワード モデルとは コンピュータ ビジョンでは、バッグ オブ ビジュアル ワード モデルとも呼ばれるバッグ オブ ワード モデルを画像分類に適用できます。 または、画像の特徴を単語として扱うことによる検索。 文書分類では、バッグ オブ ワードは単語の出現数のスパース ベクトルです。 つまり、語彙全体のまばらなヒストグラムです。 コンピューター ビジョンでは、ビジュアル ワードのバッグは、ローカル画像特徴の語彙の出現数のベクトルです。 どのようなメリットがあるか (i ) 以下のトピックに関する洞察と検証: 第 1 章: コンピューター ビジョンにおけるバッグオブワード モデル 第 2 章: 画像セグメンテーション 第 3 章 : スケール不変特徴変換 第 4 章: スケール空間 第 5 章: 自動画像アノテーション 第 6 章: 動きからの構造 第 7 章: サブピクセル解像度 第 8 章: 平均シフト 第 9 章: 多関節体の姿勢推定 第 10 章: パーツベースのモデル (ii) バッグ オブ ワード モデルに関する一般のよくある質問に答える。 (iii) 多くの分野でのバッグ オブ ワード モデルの使用例の実例。 この本の対象者 専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の 言葉の入った袋 モデルの基本的な知識や情報を超えたい人 .