CV/PRML

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第20回 名古屋CV・PRML勉強会を開催しました

by belltail
だんだん寒くなってきて体調崩さないか少し怖いです．深海魚になれば温度は安定しているのになと思うと地上生活もラクじゃありませんね．

さて，先日2012/10/20に，第20回 名古屋CV・PRML勉強会を開催いたしました．

概要

内容

  • @sakanazensen（ぼくです）：高専プロコンとComputer Vision

    • 今年の高専プロコン競技部門で出されたタスクがCVに関するものでした
    • いままでもそういうのあったので，非常に若い(10代中頃〜)のひとがCVに興味を持ってやってくれてることを紹介したくて発表しました
    • 資料は未許諾の画像の引用があるので，非公開です＞＜　すみません・・・
  • @yasutomo57jpさん：背景モデリングに関する研究紹介

    • 発表資料資料
    • 定点カメラ映像から背景画像を推定する

      • 定点カメラ映像と言えども照明変動や木の揺れなどの変動を含むので，ロバストな背景推定は難しい問題だったりするわけです
    • 高専時代の卒論には背景差分を使ってて，背景画像の自動推定・更新をやってました

      • その時使った手法としては今回の話で分類すると「確率分布に基づく手法」になりますね
    • D論の関連研究紹介
    • 個人的で恐縮ですが，今回初めてお互い認識してお会いできたのが非常に嬉しかったです
  • @takminさん：Deep Learningに関する研究紹介

    • Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning
    • 大規模物体認識コンテストILSVRCで黒船のごとくやってきたDeep Learning，それに関する論文の紹介
    • 生の画素データを入力して，ニューラルネットで低次の特徴から徐々に高次の特徴に反応するネットワークを組む

      • 最上位でどのニューロンが生起したかでclassifyができるよ！という手法
    • とにかく規模がえげつない．
    • googleさんｽｹﾞｰ…
    • ただ，特徴抽出からの識別というオーソドックスな枠組みを一夜にして時代遅れにするものではなくて，DeepLearningの知見を生かしたHand-craftedな特徴量設計というアプローチが今後はでるはず
  • 高橋さん:ECCV2012報告

    • 今月開催されたばかりのトップ会議ECCV2012の参加報告
    • 採択率の話や，投稿数の話など
    • 面白そうだった研究など

      • 問題設定の新しさなどのアイデアでけっこう勝負できるということを再確認できましたね

懇親会

発表者4人（これ自体はたまたま）で懇親会（反省会ともいう？ｗ）をしました．
ちょっと印象的だったのは， ちょっと印象的だったのは，機械学習の人が黒船が如くやってきて，CVをやっていた人たちが生き残るにはどうしたらいいんだろう？という話でした．機械学習の人が黒船が如くやってきて，CVをやっていた人たちが生き残るにはどうしたらいいんだろう？という話でした．
インタフェースの分野や制御の分野に進出することはひとつの生き方だし，機械学習の人がやってくるなら自分たちが機械学習の人になるというのもあるね，というかんじに．

（そもそも，たぶんこういうテリトリー思考すらも既に古い考えなのでしょうね．）

振り返って

今回は最先端なお話ばかりということで本当に楽しませていただきました．
僕個人としては発表内容の理解度がいつもよりよかったように思います．発表者の方の説明が大変わかりやすかったのもありますし，ここ最近けっこう勉強してきたのが生きたかな，とか思っておりますｗ

勉強会自体はいつの間にか20回を数えるまでになりましたね．ここまで来れたのもみなさんのご協力あってのことで大変感謝しております．

今回は発表者確保に手間取ってしまった故に告知が遅れてしまい，参加者は少なめ…かな？と思いきや，実際に開催してみるとけっこうな数の方に来ていただけました．
反省点は反省点として取っておくとして，それでも内容の濃さももちろん皆様からの質疑も結構活発でいいかんじだったんじゃないかなと思ってます．

あと，発表者の方の時間感覚が素晴らしくて，予定のタイムテーブルから3分とズレることなく最後までいけました．大変ありがたいことです．
僕自身は「これで時間使いきれるのかな？＞＜」くらいの感覚でちょうどいいんだなと実感しましたｗ

無理を言って発表していただきました@yasutomo57jpさん，@takminさん，高橋さん本当にありがとうございます．
いつも場所をお貸しいただいてる中部大の藤吉先生(@hf149さん)やustしていただいた@fararrow9先輩にもこの場を借りて感謝いたします．

次回について

次回は2012/11/17(土)の予定です．
中部大・中京大の学生さん（配属前？）が多く来られるかもしれない，とのことです．
テーマは未定ですが，ここのところ最先端の研究紹介が続いたこともありますし，この際だからアプリケーションの紹介やCVの可能性の話などattractiveな内容にしてもいいかもな〜などと考えております．

実は次回の開催は，第1回勉強会開催から2周年ということになります．なにかそれに関しても考えてみようかな(・∀・)

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Line Segment Detector線分検出器で秋をおいしくいただく

by belltail
夏の暑さもだいぶやわらぎ，おさかなが美味しい季節になってきましたね．

画像からの線分検出といえばHough変換やRANSACなどがあり，そんな手法のひとつであるLSD;Line Segment Detectorを使ってみた．
原著は2010年のIEEE論文誌で発表されたようですね．今でもこれ系の分野がアツいということで見ていて楽しいですｗ

さて，ところで今日の記事は，
JugglerYou日記 :: LineSegmentDetectorを使ってみた
さんの記事の丸パクリに近い．
juggler_youさんはリアル知り合いだったりします．ｔｈｘ！

  1. 概要
  2. おさかなさん流のサンプルコード

    1. ソース
    2. コード解説
    3. 実行方法
  3. 実行例

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Tesseract OCRのUbuntuでのインストール手順

by belltail
オープンソースOCRライブラリのTesseract OCRをUbuntu 11.10に入れる手順です．

最近ネタが無いのでずっと昔のメモを掘り起こして記事にしてみたｗ

インストール手順

http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/listから最新版(tesseract-3.01.tar.gz)をダウンロードしてから，

% sudo apt-get install m4 autoconf libtool libleptonica
% tar xf tesseract-3.01.tar.gz 
% cd tesseract-3.01
% ./autogen.sh
% ./configure
% make
% sudo make install
% tesseract --version
tesseract 3.01

他のLinuxディストロの場合も最初のapt-getの行を適切に置き換えるだけでよいと思います．

make時にエラーが出たら，viewer/svutil.cppの頭に

#include <unistd.h>

を追加してmakeしなおすといけます．

Tesseract OCRについて

Tesseract OCRについては@takminさんの資料
Tesseract OCRに触ってみた　（2011/07/19 JapanCV発表資料）- takminの書きっぱなし備忘録
がおすすめです．

JapanCVは昨年2011年に開催されてて僕も行きましたが最高のイベントでした．
さかな前線 » 全日本CV勉強会に参加しました．ついでに少ししゃべりました．
という宣伝（を

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第16回 名古屋CV・PRML勉強会が開催されました

by belltail

こんばんは，名古屋のおさかなさんになって初めての記事です．

4月21日(土)，今年度最初の名古屋CV・PRML勉強会が開催されました．
僕が幹事となって最初の勉強会でしたが，多くの方に参加をいただき，またいろいろな方のサポートもあって，個人的には非常に充実したイベントとなりました．

イベントページ: 第16回 名古屋CV・PRML勉強会 – PARTAKE
勉強会公式Twitterアカウント: @nagoyacv
勉強会Google Groups: 名古屋CV・PRML勉強会 – Google グループ
勉強会webページ: 名古屋CV・PRML勉強会

また，当日のツイートをまとめています．
第16回 名古屋CV・PRML勉強会ツイートまとめ – Togetter

今回はいろいろと節目であり，また初参加者の方が非常に多かったこともあって，今後の勉強会をどうしていけたらいいだろうというフリーディスカッションの時間を設けるという初の試みをしました．
この記事では，このときの議事録と，勉強会をはじめて主催しての感想をまとめたいと思います．

  1. ディスカッション議事録

    1. ディスカッションの進め方
    2. 過去の名古屋CV勉強会で扱った内容
    3. 今回の勉強会の参加者層
    4. ディスカッションの発表の議事録

      1. グループ1
      2. グループ2
      3. グループ3
      4. グループ4
      5. グループ5
      6. グループ6
      7. グループ7
      8. グループ8
  2. 勉強会を主催しての反省・感想
  3. 次回のこと，今後のこと
  4. 懇親会
  5. スタンプラリー
  6. 謝辞

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魚でもわかるRandom Projection

by belltail
いきなり始まった「魚でもわかる」シリーズ．

今回は情報科学系の方向け．
次元削減のいち手法である「Random Projection」を簡単に紹介します．

具体的にやってること，できることはものっそ簡単で，こないだBoostアドベ記事を書き上げてから寝付けなかったのでふと思い立って取り組んでみたら一発ですごいちゃんとできたのでブログにまとめるに至った次第(そしてその日はそのまま寝付けずに昼間死ぬかと思ったという)．
最初に知ったのはMIRU2011という，夏にあった学会でとある論文を読んだ時．

もちろんわかってると思いますが，ツッコミ待ちです！！

  1. 次元削減とは
  2. Random Projection

    1. Random Projectionでできること
    2. で実際どうするか
    3. イイところ
  3. 実験1:シミュレーション

    1. 実験の考え方
    2. 実験手法
    3. 実験結果例

      1. {\bf R}を[-1:1]の一様乱数で設定した場合
      2. {\bf R}を\mathrm{N}(0,1)の正規乱数で設定した場合
      3. {\bf R}を1/6の確率で\sqrt{3}，1/6の確率で-\sqrt{3}，残りは0となるよう設定した場合
      4. {\bf R}を密度10%の疎行列，非零要素は[-1:1]となるよう設定した場合
    4. シミュレーションでの入力点群，それまずくはないかい？
    5. シミュレーション実験のプログラム例
  4. 実験2:SIFT特徴量の次元削減による画像間対応付け

    1. プログラムの概要
    2. 実装
    3. 実行例

      1. 同じ画像での対応付け
      2. 回転・スケーリング画像での対応付け
    4. プログラム
  5. まとめ

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