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オプティカル フロー - コンピュータビジョンにおける動的視覚パターンの探索 - cover
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オプティカル フロー - コンピュータビジョンにおける動的視覚パターンの探索

Fouad Sabry

Tradutor Kei Imano

Editora: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopse

オプティカルフローとは
 
オプティカル フローまたはオプティカル フローは、観察者とシーンの間の相対的な動きによって引き起こされる視覚的なシーン内のオブジェクト、表面、およびエッジの見かけの動きのパターンです。 オプティカル フローは、画像内の輝度パターンの動きの見かけの速度の分布としても定義できます。
 
どのようなメリットがあるのか
 
(i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: オプティカル フロー
 
第 2 章: 最小二乗法
 
第 3 章: フーリエ光学
 
第 4 章: 画像のセグメンテーション
 
第 5 章:ルーカス?奏メソッド
 
第 6 章: ホルン?シュンク法
 
第 7 章: デジタル画像の関連付けと追跡
 
第 8 章: 3 寸法 再構成
 
第 9 章: ビジュアルオドメトリ
 
第 10 章: ハリスコーナー検出器
 
(ii) オプティカル フローに関する一般のよくある質問に答える。
 
(iii) 多くの分野におけるオプティカル フローの使用の実例。
 
この本は誰に向けたものなのか
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類のオプティカル フローについて基礎的な知識や情報を超えて知りたい人。
Disponível desde: 13/05/2024.
Comprimento de impressão: 135 páginas.

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    牧場戦争とは
     
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    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 牧場戦争
     
    第 2 章: ジョンソン郡戦争
     
    第 3 章: トム ホーン
     
    第 4 章: カスティーク
     
    第 5 章: ジョン チサム
     
    第 6 章: 最後の男へ (グレイ小説)
     
    第 7 章: フランク m. カントン
     
    第 8 章: プレザント バレー戦争
     
    第 9 章: ワイオミング畜産農家協会
     
    第 10 章: 牧場
     
    (ii) 牧場戦争に関する一般のよくある質問への回答。
     
    この本の対象読者対象:
     
    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レンジ ウォーに関する基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
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    人工知能診断とは
     
    診断は、人の行動が正しいかどうかを判断できるアルゴリズムと方法の開発に焦点を当てた人工知能の分野です。 システムは適切です。 システムが正常に動作していない場合、アルゴリズムは、システムのコンポーネントが誤動作していることと、発生している問題の性質を可能な限り正確に特定できる必要があります。 計算は、現在起こっている動作に関する情報を提供する観察に基づいています。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) 洞察、および 次のトピックに関する検証:
     
    第 1 章: 診断 (人工知能)
     
    第 2 章: 帰納的論理プログラミング
     
    第 3 章: 機械学習
     
    第 4 章: インテリジェント エージェント
     
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    第 7 章: 内科医 i
     
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    第 9 章: 部分的に観察可能なマルコフ決定プロセス
     
    第 10 章: 障害の検出と分離
     
    (ii ) 人工知能診断に関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (iii) 多くの分野での人工知能診断の使用に関する実際の例。
     
    (iv) 説明する 17 の付録。 簡単に説明すると、人工知能診断テクノロジーを 360 度完全に理解できるよう、各業界の 266 の新興テクノロジーが紹介されています。
     
    本書の対象者
     
    専門家、 学部生および大学院生、愛好家、趣味愛好家、あらゆる種類の人工知能診断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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    カルマンフィルター - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    カルマン フィルターとは
     
    統計ノイズやその他の不正確さを含む、時間の経過とともに観察される一連の測定値を使用するアルゴリズム。カルマン フィルターは、線形二次推定 ( LQE) を使用して、時間枠ごとに変数の同時確率分布を推定することにより、単一の測定値のみに基づく推定値よりも正確になる傾向にある未知の変数の推定値を生成します。 これは、各時間枠の変数にわたる同時確率分布を推定することによって実現されます。 フィルターの背後にある理論の開発に大きく貢献した Rudolf E. K?lm?n がデバイスの命名を授与されました。
     
    メリット>
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: カルマン フィルター
     
    第 2 章: 加重算術平均
     
    第 3 章: 多変量確率変数
     
    第 4 章: 共分散
     
    第 5 章: 共分散行列
     
    第 6 章: 期待値?最大化アルゴリズム
     
    第 7 章: 最小平均二乗誤差
     
    第 8 章: 再帰的最小二乗フィルタ
     
    第 9 章: 線形?二次?ガウス制御
     
    第 10 章: 拡張 カルマン フィルター
     
    (II) カルマン フィルターに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野でのカルマン フィルターの実際の使用例。
     
    (IV) カルマン フィルターのテクノロジーを 360 度完全に理解できるように、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。
     
    この本の対象者
     
    専門家、大学生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類のカルマン フィルター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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