第23回 名古屋CV/PRML勉強会のツイートまとめ

おさかなさん @sakanazensen

複数のカーネルを組み合わせて用いることもできる #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

画像からアスベスト粒子を検出する検査技術への応用 #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

色特徴用のカーネルと形状特徴用のカーネルを統合して検出に用いる #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

単純に違う特徴量を連結して一つのカーネルを使って識別するより，高精度になる #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

統合の重み付けの係数が難しい．Multiple Kernel Learningを用いて決める． #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

つづいで，1クラスSVM．入力データから外れ値を検出する #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

続いてSVRのお話 #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

SVRの，PIV？への応用． #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

シーンからの車の位置を推定する関数の推定 #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

ガボール特徴をもとにSVRで． #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

つぎに，Latent SVMについて．隠れ変数を持つSVM． #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

例えばdeformable part modelで使われる #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

#nagoyacv では，Deformable Part Model (の高速化)についても講演いただいたことがあります． http://t.co/js0ACtPTRd

おさかなさん @sakanazensen

つづいて，AdaBoostについて． #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

#nagoyacv での顔検出についてのお話．もう2年前か・・・ https://t.co/F2inaDtaA3

ゆるふわUnaさん@A判定 @UnaNancyOwen

ヒストグラム系の特徴に適したカーネルがある．計算コストを抑えて高精度化できる． #nagoyacv

エンジニアサンダ大先生 @xxSANDAxx

勉強になりました堀田先生お疲れさまです． #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

ustは講演パートまでとなります #nagoyacv

Hironobu Fujiyoshi @hf149

勉強になりました。堀田先生、ありがとうごいました！#nagoyacv