2012/06/23 CV勉強会＠関東「CVPR2012読み会」

yu4u @yu4u

顔の形状を表現する座標群をboosting regressorで回帰することで求める #cvsaisentan

みやびあーつ @miyabiarts

2段階のカスケード構造。2段目はfern #cvsaisentan

yu4u @yu4u

ここでfernは特徴ベクトルを量子化してクラスタリングしてるだけ #cvsaisentan

Jun Saito @dukecyto

本日紹介する "Multi-View Hair Capture using Orientation Fields" の資料を上げました。 http://t.co/43HgpmkH #cvsaisentan

nksm_r @nksm_r

画素値の差分を閾値処理でバイナリ化ってSSIIの局所特徴量チュートリアルでも聞いたなあ．たぶん導入された背景は違うんだろうけど（局所特徴の場合は距離計算の高速化），最近の流行りなんだろうか？ #cvsaisentan

みやびあーつ @miyabiarts

学習フェイズは、論文の数式(4)(6) http://t.co/nookF7sS #cvsaisentan

yu4u @yu4u

見た目でクラスタリングして、各クラスタ毎に顔の座標を平均方向に動かすregressorを求めているということ？ #cvsaisentan

みやびあーつ @miyabiarts

学習方法は、Randomized Treesとかと似たような感じ。 #cvsaisentan

みやびあーつ @miyabiarts

PCAして、95%までのエネルギー、という表現ははじめて見たような気がする。 固有値の総和が0.95という意味で分かりますけど。 #cvsaisentan

Shunta Saito @mitmul

intel Corei7…7.94GHz！？！？ #cvsaisentan

nksm_r @nksm_r

7.93GHzって2.93GHzの誤植では・・・ #cvsaisentan

shirasy / Yoichi Shirasawa @shirasy

FACS（Facial Action Coding System）でした。この記事に紹介があるようです。 http://t.co/7fMkxyFo #cvsaisentan

Shunta Saito @mitmul

2.93GHzのまちがいみたい。びびった笑 #cvsaisentan

nksm_r @nksm_r

調整すべきパラメータがたくさんあるような印象があったけど，案外少なそう．特徴選択をランダムにやってるからなんだろうな． #cvsaisentan

コンピュータビジョン勉強会＠関東 @kantocv

うーん、PC再起動中。Ustream手間取ってます。。。#cvsaisentan

ymats @ymats_

今日の資料は https://t.co/opYSbspQ にアップしてあります。 Local Naive Bayes～です。 #cvsaisentan

Yoh Okuno @yoh_okuno

久しぶりに矢上。 #cvsaisentan

コンピュータビジョン勉強会＠関東 @kantocv

再会しました。@side_yuさんの発表。#cvsaisentan

みやびあーつ @miyabiarts

"Local Naive Bayes Nearest Neighbor for Image Classification" http://t.co/XdLPsNNQ #cvsaisentan

みやびあーつ @miyabiarts

SIFTで有名なDavid G. Lowe氏が共著者。 #cvsaisentan

yu4u @yu4u

Local NBNN はコードも有 https://t.co/cMthQNPG #cvsaisentan

あるふ @alfredplpl

実験の再現性がないってどうなのｗ #cvsaisentan

yu4u @yu4u

どう頑張っても元論文の精度がでないのは本当にそのとおりだと思う。NBNN系で一番精度に効くのは特徴量（の数）だと思うｗ #cvsaisentan

コンピュータビジョン勉強会＠関東 @kantocv

途中からですが、配信開始しました。http://t.co/EUuF4dBl

Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

ライブ配信きた！ #cvsaisentan ( #cvsaisentan live at http://t.co/PYwNBHw3)