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ハリスコーナーディテクター - 画像特徴検出の魔法を明らかにする - cover

ハリスコーナーディテクター - 画像特徴検出の魔法を明らかにする

Fouad Sabry

Traducteur Kei Imano

Maison d'édition: 10億人の知識があります [Japanese]

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Synopsis

ハリスコーナーディテクターとは
 
ハリス コーナー検出器は、コーナーを抽出して画像の特徴を推測するためにコンピューター ビジョン アルゴリズムで一般的に使用されるコーナー検出演算子です。 これは、1988 年に モラビアン のコーナー検出器を改良して クリス・ハリス と マイク・スティーブンス によって初めて導入されました。 前任者と比較して、ハリス のコーナー検出器は、45 度の角度ごとにパッチを移動するのではなく、方向を直接参照してコーナー スコアの差分を考慮に入れており、エッジとコーナーの区別がより正確であることが証明されています。 それ以来、後続のアプリケーションのために画像を前処理するために改良され、多くのアルゴリズムに採用されてきました。
 
どのようなメリットがあるか
 
(i) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: ハリス コーナー検出器
 
第 2 章: コーナー検出
 
第 3 章: 構造テンソル
 
第 4 章: ハリス アフィン領域検出器
 
第 5 章: ルーカス・カナデ メソッド
 
第 6 章: ヘッセ行列
 
第 7 章: 幾何学的特徴の学習
 
第 8 章: テンソル密度
 
第 9 章: メロトラ予測補正法
 
第 10 章: 離散ラプラス演算子
 
(ii) ハリス コーナー検出器に関する一般のよくある質問に回答します。
 
(iii) 多くの分野でのハリス コーナー検出器の使用例。
 
この本の対象者
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類のハリス コーナー検出器に関する基本的な知識や情報を超えて知りたいと考えている人。
Disponible depuis: 14/05/2024.
Longueur d'impression: 143 pages.

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    どのようなメリットがあるか
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 自然言語処理の概要
     
    第 2 章: トークン化とテキストの正規化
     
    第 3 章: 品詞のタグ付け
     
    第 4 章: 解析と構文ツリー
     
    第 5 章: 固有表現の認識
     
    第 6 章: 感情分析
     
    第 7 章: 機械翻訳
     
    第 8 章: 単語埋め込みとベクトル空間モデル
     
    第 9 章: 自然言語処理のための深層学習
     
    第 10 章: 対話システムとチャットボット
     
    (ii) 自然言語処理に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野での自然言語処理の使用例の実例 .
     
    (iv) 自然言語処理テクノロジーを 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。
     
    これは誰ですか この本の対象者: 専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の自然言語処理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。
     
     
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    交互デシジョン ツリーとは
     
    機械学習によって学習できる分類戦略は、交互デシジョン ツリー (ADTree) として知られています。 これは、デシジョン ツリーの強化と一般化につながり、同時にデシジョン ツリーを一般化します。
     
    メリット
     
    (I) 以下のトピックに関する洞察と検証 :
     
    第 1 章: 交互デシジョン ツリー
     
    第 2 章: デシジョン ツリー学習
     
    第 3 章: AdaBoost
     
    第 4 章: ランダム フォレスト
     
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    第 9 章: ブール充足可能性アルゴリズム ヒューリスティック
     
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    (II) 交互デシジョン ツリーに関する一般のよくある質問に回答します。
     
    (III) 多くの分野における交互デシジョン ツリーの使用例の実例。
     
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    専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味愛好家、および以下のような人々 あらゆる種類の交互デシジョン ツリーに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。
     
     
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