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SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)のセミナー・研修・出版物
画像認識のためのパターン識別と機械学習入門
2014年6月2日(月) 10時30分
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16時30分
東京都 開催
会場 開催
本セミナーでは、パターン識別・機械学習手法について、基礎から解説いたします。
また、特徴からカテゴリへ識別する手法について解説いたします。
画像局所特徴量と統計的学習手法の組み合わせによる物体認識
2013年12月11日(水) 10時00分
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17時00分
東京都 開催
会場 開催
本セミナーでは、画像局所特徴量 ( SIFT , HOG )と統計的学習手法(AdaBoost)・アサンブル学習法(Random Forests)の組み合わせによる物体認識について、基礎からわかりやすく解説いたします。
画像局所特徴量と統計的学習手法の組み合わせによる物体認識
2013年1月29日(火) 10時00分
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17時00分
東京都 開催
会場 開催
本セミナーでは、画像局所特徴量 ( SIFT , HOG )と統計的学習手法(AdaBoost)・アサンブル学習法(Random Forests)の組み合わせによる物体認識について、基礎からわかりやすく解説いたします。
移動物体認識のための特徴抽出法と判定アルゴリズムのポイント解説
2012年3月13日(火) 10時00分
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17時00分
東京都 開催
会場 開催
本セミナーでは、移動物体認識の基礎から解説し、物体追跡の手法と特徴について事例を交えて詳解いたします。
画像局所特徴量と統計的学習手法の組み合わせによる物体認識
2012年3月6日(火) 10時00分
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17時00分
東京都 開催
会場 開催
本セミナーでは、画像局所特徴量 ( SIFT , HOG )と統計的学習手法(AdaBoost)の組み合わせによる物体認識について、基礎からわかりやすく解説いたします。
画像局所特徴量と統計的学習手法の組み合わせによる物体認識
2011年6月23日(木) 10時00分
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17時00分
東京都 開催
会場 開催
本セミナーでは、 SIFT や HOG を中心とした画像局所特徴量と、統計的学習手法 AdaBoost との組み合わせによる物体認識について実践的かつ、平易に詳解いたします。
