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高速・高精度物体検出手法

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開催予定

プログラム

  1. 物体検出とは?
    1. 画像のディジタル表現
    2. 古典的な物体検出
    3. 機械学習
  2. Haar-Like 特徴を用いた物体検出
    1. Haar-like 特徴
    2. Adaboost
    3. カスケード構造による高速化
  3. 歩行者検出の歴史
    1. MIT による Haar-wavelet
    2. Haar-like 特徴を用いた手法
    3. HOG による人物検出
    4. Integral Channel Features
    5. 性能評価指標
  4. 物体検出の高速化 (主に歩行者)
    1. 候補領域の抽出
      1. ステレオの利用
    2. 画像のスケールに着目した手法
      1. Coas-to-fine 探索
      2. Visual Grammer の利用 (Star Cascade)
      3. FPDW
    3. サンプリングの削減による高速化
      1. 確率的サンプリング
    4. 識別器の構造に着目した手法
      1. Soft Cascade 構造
      2. SVM への適用
    5. 並列処理による高速化
      1. Haar-like 特徴向け部分並列アーキテクチャ
      2. マルチコアプロセッサを用いた並列処理
      3. ヒストグラム特徴と SVM を用いた識別の効率化
      4. ソフトカスケード SVM に適したハードウェア
  5. 最新動向

会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
101-8460 東京都 千代田区 神田錦町3-1
株式会社オーム社 オームセミナー室の地図

受講料

  • 1名様: 43,000円(税別) / 47,300円(税込)
  • 複数名: 56,000円(税別) / 61,600円(税込)
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