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\n–\u30b3\u30f3\u30d4\u30e5\u30fc\u30bf\u30d3\u30b8\u30e7\u30f3\u6700\u5148\u7aef\u30ac\u30a4\u30c9
\n–Computer Vision Algorithm and Application
\n–Pattern Recognition and Machine Learning
\n—\u3044\u308f\u3086\u308bPRML\u672c
\n—\u8a33\u66f8\u306f\u4e0a\u4e0b\u5dfb\u306b\u5206\u304b\u308c\u305f\u9ec4\u8272\u3044\u672c
\n–CGArts\u306e\u753b\u50cf\u51e6\u7406\u672c
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\n++AR<\/p>\n
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\n–3×3\u30845×5\u306e\u30aa\u30da\u30ec\u30fc\u30bf
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\n–\u5148\u92ed\u5316\u30d5\u30a3\u30eb\u30bf
\n–\u30e2\u30b6\u30a4\u30af\u5316
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\n–FFT
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\n–BPF:\u7a7a\u9593\u5468\u6ce2\u6570\u3092\u30c9\u30fc\u30ca\u30c4\u72b6\u306b\u6b8b\u3059
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\n—P\u30bf\u30a4\u30eb\u6cd5
\n–\u30e2\u30eb\u30d5\u30a9\u30ed\u30b8\u30fc\u6f14\u7b97
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\n-\u30c6\u30ec\u30d3\u3067\u306e\u30af\u30ed\u30de\u30ad\u30fc\u5408\u6210\u3092\u3057\u305f\u308a
\n**\u753b\u7d20\u306b\u57fa\u3065\u304f\u5206\u5272\u65b9\u6cd5
\n-P\u30bf\u30a4\u30eb\u6cd5
\n–\u5bfe\u8c61\u7269\u753b\u7d20\u306e\u5168\u753b\u7d20\u306b\u5360\u3081\u308b\u5272\u5408\u304c\u65e2\u77e5\u3067\u3042\u308b\u5834\u5408\u306b\u4f7f\u3048\u308b
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\n-\u30e2\u30fc\u30c9\u6cd5
\n–\u30d2\u30b9\u30c8\u30b0\u30e9\u30e0\u306b\u660e\u78ba\u306a\u8c37\u304c\u3042\u308b\u5834\u5408\u305d\u3053\u3067\u5206\u5272
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\n-\u30af\u30e9\u30b9\u30bf\u30ea\u30f3\u30b0\u306b\u3088\u308b\u9818\u57df\u5206\u5272
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\n–\u5168\u753b\u7d20\u3092RGB\u306e\u4e09\u6b21\u5143\u8272\u7a7a\u9593\u306b\u30d7\u30ed\u30c3\u30c8
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\n**\u9818\u57df\u306b\u57fa\u3065\u304f\u5206\u5272\u65b9\u6cd5
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\n–\u9818\u57df\u3092\u5206\u5272\u3057\u3066\u7d71\u5408\u3059\u308b\u3053\u3068\u306b\u3088\u308a\u9818\u57df\u3092\u5206\u3051\u308b\u624b\u6cd5
\n–\u5206\u5272\u3063\u3066\u306e\u306f
\n—\u753b\u50cf\u3092\u3069\u3063\u304b\u9069\u5f53\u306a\u70b9(\u4e2d\u592e\u3067\u3082\u3044\u3044\u3057\u4f55\u3089\u304b\u306e\u57fa\u6e96\u3067\u6c7a\u3081\u3066\u3082)\u3067\u30ac\u30c3\u3068\u5206\u3051\u3066\u3057\u307e\u3046
\n–\u5206\u5272\u5f8c\u306e\u753b\u50cf\u306e\u4e2d\u306b\u524d\u666f\u9818\u57df\u3068\u80cc\u666f\u9818\u57df\u304c\u3068\u3082\u306b\u542b\u307e\u308c\u3066\u3044\u305f\u3089\u3001\u305d\u306e\u753b\u50cf\u3092\u518d\u5ea6\u5206\u5272
\n–\u7d30\u5206\u5316\u3055\u308c\u305f\u3059\u3079\u3066\u306e\u753b\u50cf\u304c\u305d\u308c\u305e\u308c\u524d\u666f\u307e\u305f\u306f\u80cc\u666f\u306e\u3069\u3061\u3089\u304b\u306e\u307f\u3092\u542b\u3080\u3082\u306e\u3067\u3042\u308b\u72b6\u614b\u306b\u306a\u3063\u305f\u3089\u3001\u5206\u5272\u4f5c\u696d\u306f\u7d42\u4e86
\n–\u3053\u306e\u3068\u304d\u3001\u524d\u666f\u3068\u80cc\u666f\u306e\u5883\u754c\u4ed8\u8fd1\u307b\u3069\u7d30\u304b\u304f\u5206\u5272\u3055\u308c\u3066\u3044\u308b\u306f\u305a
\n–\u7d42\u308f\u3063\u305f\u3089\u3001\u524d\u666f\u9818\u57df\u3068\u80cc\u666f\u9818\u57df\u306e\u5206\u5272\u753b\u50cf\u305d\u308c\u305e\u308c\u96a3\u63a5\u3057\u3066\u3044\u308b\u540c\u3058\u9818\u57df\u306e\u753b\u50cf\u3092\u7d71\u5408
\n—\u5206\u5272\u3092\u6709\u9650\u3067\u6253\u3061\u5207\u308b\u3068\u3001\u968e\u6bb5\u72b6\u306e\u9818\u57df\u306b\u306a\u308b\u306f\u305a
\n-\u30b0\u30e9\u30d5\u30ab\u30c3\u30c8
\n–\u30b0\u30e9\u30d5\u7406\u8ad6\u3092\u5229\u7528
\n–\u96a3\u308a\u5408\u3046\u753b\u7d20\u306e\u3064\u306a\u304c\u308a\u3092\u30b0\u30e9\u30d5\u306b
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\n–\u80cc\u666f\u63a8\u5b9a\u3082\u540c\u69d8\u306b
\n**\u5883\u754c\u306b\u57fa\u3065\u304f\u65b9\u6cd5
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\n-\u8a73\u7d30\u306f\u5272\u611b\u3055\u308c\u307e\u3057\u305f<\/p>\n
\n-\u4e2d\u90e8\u5927\u5b66\u30fb\u9234\u6728\u3055\u3093\u3088\u308a
\n**\u753b\u50cf\u8a55\u4fa1\u3068\u306f
\n+\u8996\u899a\u7684\u8a55\u4fa1\u6cd5
\n–\u89b3\u5bdf\u30fb\u691c\u51fa\u904e\u7a0b\u306b\u304a\u3051\u308b\u8a55\u4fa1
\n–\u4eba\u9593\u306b\u3088\u308b\u753b\u8cea\u306e\u8a55\u4fa1
\n—\u3044\u3044\u69cb\u56f3\u3060\u3001\u3068\u304b
\n+\u7269\u7406\u7684\u8a55\u4fa1\u6cd5
\n–\u753b\u50cf\u8a18\u9332\u306e\u5bb6\u5ead\u306b\u7f6e\u3051\u308b\u8a55\u4fa1
\n–\u753b\u50cf\u7279\u6027\u306e\u8a55\u4fa1(\u753b\u50cf\u89e3\u6790)
\n–\u4eca\u56de\u306e\u30bb\u30c3\u30b7\u30e7\u30f3\u3067\u306e\u4e3b\u984c\u306f\u3053\u3063\u3061
\n-\u753b\u50cf\u89e3\u6790\u3063\u3066
\n–\u968e\u8abf\u6027
\n–\u5149\u6ca2
\n–\u89e3\u50cf\u5ea6
\n–\u30ce\u30a4\u30ba\u306e\u6709\u7121
\n–saliency(\u305b\u3044\u308c\u3093\u3057\u30fc\uff1b\u9855\u8457\u6027)
\n—\u7279\u306b\u3053\u308c\u306b\u6ce8\u76ee\u3057\u305f\u30bb\u30c3\u30b7\u30e7\u30f3
\n**saliency\u3068\u306f
\n-saliency;\u9855\u8457\u6027
\n–\u753b\u50cf\u4e2d\u306e\u9855\u8457\u6027\u304c\u9ad8\u3044\u90e8\u5206\u3092\u793a\u3059
\n—\u5177\u4f53\u7684\u306b\u306f\u3001\u6d5c\u8fba\u306e\u5199\u771f\u306e\u4e2d\u3067\u4eba\u306e\u3044\u308b\u3042\u305f\u308a\u3092\u9ad8\u3044saliency\u3068\u8a55\u4fa1\u3059\u308b
\n—\u51fa\u529b\u3055\u308c\u308b\u306e\u306f\u753b\u7d20\u5358\u4f4d\u306esaliency\u306e\u30de\u30c3\u30d7
\n-\u753b\u50cf\u306esaliency\u89e3\u6790
\n–\u753b\u50cf\u4e2d\u306e\u7279\u5fb4\u91cf\u306b\u3088\u308b\u9855\u8457\u6027\u306e\u7279\u5b9a
\n—\u8272\u3084\u30a8\u30c3\u30b8\u3084\u30e1\u30a4\u30c9\u3084\u5f69\u5ea6\u3084\u5468\u6ce2\u6570\u306a\u3069
\n-saliency detection
\n–\u3042\u308b\u8ad6\u6587\u3067\u793a\u3055\u308c\u305f\u3001\u5468\u6ce2\u6570\u9818\u57df\u3067\u306esaliency\u306e\u6c42\u3081\u65b9
\n–\u307e\u305aFFT
\n–LoG\u30d5\u30a3\u30eb\u30bf\u3092\u304b\u3051\u3066\u9ad8\u5468\u6ce2\u6210\u5206\u306e\u30ce\u30a4\u30ba\u3092\u6d88\u3059(LoG;Laplacian of Gaussian)
\n–\u30d5\u30a3\u30eb\u30bf\u304b\u3051\u308b\u524d\u5f8c\u3067\u306e\u5dee\u5206\u3092\u3068\u3063\u3066\u4f4e\u5468\u6ce2\u6210\u5206\u3092\u62bd\u51fa
\n–\u305d\u308c\u3092IFFT\u3059\u308b\u3068\u9855\u8457\u6027\u30de\u30c3\u30d7\u753b\u50cf\u306b\u306a\u308b
\n–\u9855\u8457\u6027\u30de\u30c3\u30d7\u3092\u4e8c\u5024\u5316\u3059\u308b\u3068\u3001saliency\u306e\u9ad8\u3044\u7269\u4f53\u306e\u9818\u57df\u304c\u51fa\u305b\u308b
\n-CV\u3078\u306e\u5fdc\u7528
\n–\u9053\u8def\u6a19\u8b58\u8a8d\u8b58\u306a\u3069
\n—(\u53c2\u52a0\u8005\u3088\u308a\u30c4\u30c3\u30b3\u30df)\u5b9f\u969b\u306f\u7121\u7406\u3060\u308d\u3046\u306d\uff57\uff57
\n–SeamCarving
\n—\u30e1\u30e2\u304c\u8ffd\u3044\u3064\u304d\u307e\u305b\u3093\u3067\u3057\u305f<\/p>\n
\n-\u540d\u53e4\u5c4b\u5927\u5b66M1\u30fb\u5409\u7530\u3055\u3093\u3088\u308a
\n-\u304a\u3057\u306a\u304c\u304d
\n++\u7269\u4f53\u8a8d\u8b58\u3068\u306f
\n++\u7269\u4f53\u8a8d\u8b58\u306e\u7814\u7a76\u5bfe\u8c61
\n++\u4e00\u822c\u7684\u306a\u7269\u4f53\u8a8d\u8b58\u306e\u6d41\u308c
\n**\u7269\u4f53\u8a8d\u8b58\u3068\u306f
\n-CV\u306e\u4e3b\u5206\u91ce\u3068\u8a00\u3063\u3066\u3082\u3044\u3044
\n-\u753b\u50cf\u4e2d\u306e\u7269\u4f53\u306f\u4f55\uff1f
\n–\u3053\u308c\u306f\u8ab0
\n–\u3053\u308c\u306f\u4f55
\n–\u3053\u308c\u306f\u306a\u3093\u3068\u3044\u3046\u6587\u5b57
\n-\u7269\u4f53\u8a8d\u8b58\u2260\u7269\u4f53\u691c\u51fa
\n–\u691c\u51fa\u306f\u753b\u50cf\u4e2d\u304b\u3089\u7279\u5b9a\u30ab\u30c6\u30b4\u30ea\u306e\u7269\u4f53\u306e\u4f4d\u7f6e\u3092\u6c42\u3081\u308b\u3082\u306e\u3067\u3042\u308b
\n–\u8a8d\u8b58\u306f\u305d\u306e\u5f8c\u306e\u8a71\u306b\u306a\u308b\u306e\u304b\u306a
\n**\u7269\u4f53\u8a8d\u8b58\u306e\u7814\u7a76\u5bfe\u8c61
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\n—SIFT
\n—SURF
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\n–\u7167\u660e\u5909\u5316<\/p>\n
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\n–\u76e3\u8996
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\n–ITS
\n–\u306a\u3069\u306a\u3069
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\n—Color Self-Simularity
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\n–\u76e3\u8996\u30ab\u30e1\u30e9\u3002\u4e0d\u5be9\u8005\u3068\u304b
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\n-Particle Filter
\n–\u521d\u671f\u5316\u2192\u4e88\u6e2c\u2192\u5c24\u5ea6\u8a08\u7b97\u2192\u5bfe\u8c61\u63a8\u5b9a
\n-MeanShift
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\n–\u30a2\u30af\u30c6\u30a3\u30d6\u63a2\u7d22
\n–SIFT\u3067\u70b9\u5358\u4f4d\u3067\u8ffd\u8de1
\n–Kanade-Lucas-Tomasi\u6cd5
\n-\u30c7\u30e2\u304c\u4e2d\u90e8\u5927\u5b66\u30fb\u85e4\u5409\u5148\u751f\u306e\u7814\u7a76\u5ba4\u30b5\u30a4\u30c8\u3067\u516c\u958b\u3055\u308c\u3066\u3044\u308b\u306e\u3067\u3054\u53c2\u7167\u304f\u3060\u3055\u3044<\/p>\n
\n-\u540d\u5de5\u5927\u30fb\u798f\u5cf6\u5148\u751f
\n-\u304a\u3057\u306a\u304c\u304d
\n–\u30ab\u30e1\u30e9\u306f\u3069\u3053\u306b\u3044\u308b\uff1f\u301c\u30ad\u30e3\u30ea\u30d6\u30ec\u30fc\u30b7\u30e7\u30f3\u301c
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\n-\u5f37\u30ad\u30e3\u30ea\u30d6\u30ec\u30fc\u30b7\u30e7\u30f3
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\n—\u4e09\u6b21\u5143\u7a7a\u9593\u4e2d\u306e\u3069\u3053\u306b\u3044\u308b
\n—\u3069\u3053\u3092\u5411\u3044\u3066\u3044\u308b
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\n—ARToolKit\u306f\u4ee3\u8868\u7684
\n–ARTag
\n—ARToolKit\u306f\u30aa\u30af\u30eb\u30fc\u30b8\u30e7\u30f3\u306b\u5f31\u3044
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\n—\u30aa\u30af\u30eb\u30fc\u30b8\u30e7\u30f3\u8010\u6027\u306e\u3042\u308b\u30de\u30fc\u30ab(\u4f55\u3089\u304b\u306e\u7b26\u53f7\u3092\u57cb\u3081\u8fbc\u3080\u306a\u3069)
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\n–\u30de\u30fc\u30ab\u3092\u4f7f\u308f\u306a\u3044\u3001\u81ea\u7136\u7279\u5fb4\u70b9\u3092\u7528\u3044\u305f\u4f4d\u7f6e\u5408\u308f\u305b\u3082\u3042\u308b
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