物体検出・物体追跡技術の基礎と今後の動向

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本セミナーでは、物体検出・物体認識の基礎から解説し、検出対象ごとに適した特徴量、効率的な探索・学習について詳解いたします。

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プログラム

  1. 物体検出技術
    1. 物体を検出するための特徴量について
      1. 輝度に着目した特徴量
      2. エッジに着目した特徴量
      3. 共起性に着目した特徴量
    2. 物体を検出するための識別器について
      1. 特徴量の学習方法 (AdaBoostなど)
      2. 効率的な探索方法 (Corse-to-Fineなど)
    3. 検出対象に適した特徴量
      1. 顔検出に適した特徴量
      2. 人検出に適した特徴量
      3. 車検出に適した特徴量
  2. 物体追跡技術
    1. 物体追跡の流れ
      • 追跡方法の分類
    2. 勾配法に基づく追跡方法
      • Mean Shift法など
    3. 確率分布に基づく追跡方法
      • パーティクルフィルタなど
    4. オンライン学習による追跡方法
      • Online Boostingなど
  3. まとめ

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
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受講料

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