画像局所特徴量と特定物体認識 - SIFTと最近のアプローチ -

Random Forestsとその応用

キーフレーム間の物体追跡結果に基づく

Random Forestを用いた能動学習による有効なサンプル選択

統計的学習手法による人検出

平滑化処理の繰り返しによる画像セグメンテーションのためのグラフカット

局所特徴量と統計学習手法による物体検出

Relational Binarized HOG特徴量とReal AdaBoostによるバイナリ選択を用いた物体検出

進化する物体認識技術 一般物体認識とは

Binary code-based Human Detection

アプリケーション展開におけるキーポイント

色の類似性に基づいた形状特徴量CS-HOGの提案

アピアランスと時空間特徴の共起に基づく人検出

Geometric Contextを用いた特徴量間の共起による物体検出の高精度化

距離情報に基づく局所特徴量によるリアルタイム人検出

距離情報を用いたHaar-likeフィルタリングによる人検出

複数パスを考慮したRegression Forestsによるカメラのヨー角の推定

Cascaded FASTによるキーポイント検出

回帰型Deep Convolutional Neural Networkによる人検出と部位の位置推定

Hough forestを用いた物体検出