動く人・物を追跡する (1. OpenCVによるトラッキング)
第34回目の今回からは、「トラッキング処理」について紹介します。 第20回から第23回の記事では、機械学習による顔・人・物体の検出、識別について紹介しました。 1枚の画像から顔・人・物体を検出するだけでなく、動画像の連続 ...
続きを読む~機械学習・ディープラーニング・画像処理技術・DXに関する基本から応用まで~
第34回目の今回からは、「トラッキング処理」について紹介します。 第20回から第23回の記事では、機械学習による顔・人・物体の検出、識別について紹介しました。 1枚の画像から顔・人・物体を検出するだけでなく、動画像の連続 ...
続きを読む第33回目となる今回は、インターネット上の画像群からTime-lapse映像を自動生成する手法の概要について紹介します。 Time-lapseという言葉をご存知でしょうか? Time-lapseは、一定間隔で写真を撮影し ...
続きを読む第32回目となる今回は、複数の人物が存在するシーンで、どこのエリアが人々の注意を集め得るかを推定するSocial Saliency Predictionについて紹介します(参考文献: Park and Shi, “Soc ...
続きを読む第31回目となる今回は、頭部に装着したGoProを用いてアメリカのディズニーランドで長時間撮影した映像から、会話しているシーンを抽出し、会話の種別(1対1か1対多かなど)を推定する手法を紹介します(参考文献: Fathi ...
続きを読む第30回目の今回からは、頭部に装着できるウェアラブルカメラで撮影する、一人称視点映像に関する技術について紹介します。一人称視点は、英語ではFirst-person vision、またはEgocentric visionと ...
続きを読む第29回目の今回は、ディープラーニング(Deep Learning:深層学習)を用いた動作認識について紹介します。 今回の記事で登場する、Deep Learningの一種であるCNN(Convolutional Neur ...
続きを読む第28回目の今回は、第27回の記事で紹介したDense Trajectoriesでも採用されている、Histogram of Optical Flow(HOF)、Motion Boundary Histograms(MB ...
続きを読む第21回の記事で、機械学習を用いて画像から顔・人を検出する技術を紹介しましたが、動画像中から人物の行動を認識する技術もあります。 第27回目となる今回は、その行動認識のために開発された「Dense Trajectorie ...
続きを読む第26回目となる今回は、第25回に引き続き視線推定の手法を紹介します。 視線推定手法は、近赤外の点光源(LED)を用いた手法と、カメラのみを用いて通常の画像から視線を推定する手法の2つに大別できます。 近赤外を用いた手法 ...
続きを読む第25回目の今回は、視線推定の手法の1つをご紹介します。 視線推定手法は、近赤外の点光源(LED)を用いた手法と、カメラのみを用いて通常の画像から視線を推定する手法の2つに大別できます。今回は、前者の近赤外を用いた手法を ...
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