Jooo's life story

http://laonple.blog.me/220654387455CNN backpropagation : http://www.slideshare.net/kuwajima/cnnbpConvolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets) 컨볼루션 인공 신경망은 일반적인 인공 신경망과 매우 유사하다 : 그들은 학습 가능한 가중치와 바이어스를 갖는 뉴런을 구성한다. 어떤 입력을 수신한 각각의 뉴런은 내적을 수행하고, 선택적으로 비선형(non-linearity)를 따른다. 전체 네트워크는 여전히 하나의 미분가능한 score 함수로 표현된다 : raw 영상의 픽셀로부터 클래스 점수로 그리고, 그것들은 여전히 마지막 레이어에서 loss 함수를 가지고 있으며, 인공 신경망에 학습을 위해 적용되..

1. Support Point 추출2. Support Point 매칭3. Delaunay Triangulation 4. Disparity Planes 계산5. Grid 생성6. Disparity 계산7. Consistency 검사8. 작은 영역 제거9. 보간10. 적응적 평균11. 메디안 필터

4.3 The A Contrario Approach Contrario 방법은 영상의 종류, 내용, 크기에 따른 파라미터 튜닝으로부터 자유롭게 하기위한 일반적은 프레임워크를 제공하는 것을 목적으로 한다.이 장에서, 우리는 이미지에서 구조적인 문제에 초점을 맞춰 설명할 것이다.Problem 1. A Contrario Structure Detection : 디지털 영상에서 특징이 주어지면, 자동으로 의미있는 특징 검출하기위한 임계값이 계산된다.파라미터 튜닝은 모든 컴퓨터비젼 알고리즘의 본질적인 특성이다. 즉, 결과의 정확도는 튜닝에 매우 의존적이다. 특별하게, 검출 임계값은 오검출에 직접적인 영향을 주고, 그 값은 이미지가 변경될때마다, 체계적으로 조정될 필요가 있다. 위의 그림은 Opencv로 원 검출을 수..

Hibert SpaceA Hilbert space H is a real or complex inner product space that is also a complete metric space with respect to the distance function induced by the inner product.- Hibert space는 내적에 대한 거리 함수에 대해 완벽한 메트릭 공간인 실수 혹은 복소수의 내적 공간이다. Ridge Regression http://blog.naver.com/jaehyubious/220373210254 Hermitian transpose Kernel trick 그림 1과 같이, 좌측 데이터는 선형적으로 분리할 수 없다. 그러나, 아래와 같이, 3차원 공간으로 매핑하고,..

src ( 왜곡된 영상 ) , dst (펴진 영상) 보통 보간을 수행할 경우, dst에서 모든 화소에 대해 원하는 src 픽셀을 가져와서 보간을 수행한다.그렇게 해야 hole 또는 overlap이 생기지 않는다. 아래 왜곡보정 알고리즘의 경우 반대로 수행하기 위한 수식은 다음과 같다.주의할 부분은 ①/C로 정리하여 tan(a)를 구한 r이 0인 경우, ②/c로 r을 구한다. 관련 링크 : http://www.tannerhelland.com/4743/simple-algorithm-correcting-lens-distortion/데모 프로그램 : http://photodemon.org/ input: strength as floating point >= 0. 0 = no change, high numbers ..

Vlfeat's MSER ImplementationVLFeat에서 MSER에 대한 설명 : http://www.vlfeat.org/api/mser-fundamentals.html VLFeat의 경우, 노드의 Parent만 알고있기 때문에, Child를 알 수 없다. Extremal Region을 빠르게 그리기 위해, 새로운 데이터 구조( Data Structure)가 필요했다.그래서, VLFeat 코드 분석 후 새로운 데이터 구조로 MSER를 구현하였다.다음은 새로 만든 데이터 구조를 1차원 신호에 적용한 예이다. 각 노드에는 Parent와 Shortcut,Child, Next의 링크가 존재한다.Parent는 나의 부모 노드를 가르킨다.Next 노드는 같은 레벨의 값을 가진 경우, 연결된다.child는 ..

공개 코드 링크 Andelo Martinovic et. al.3D All The Way: Semantic Segmentation of Urban Scenes From Start to End in 3Dhttps://bitbucket.org/amartino/facade3d Z. Wu, S. Song, A. Khosla, F. Yu, L. Zhang, X. Tang and J. Xiao3D ShapeNets: A Deep Representation for Volumetric Shape Modelinghttp://3dshapenets.cs.princeton.edu/3DShapeNetsCode.zip Sebastian Haner, Kalle ÅströmAbsolute Pose for Cameras Under Fl..

Applications of short space-time fourier analysis in digital acoustics링크 : [동영상 및 PPT] [논문] 위의 그림과 같이, 마이크 어레이를 통해 획득한 신호들을 푸리에 변환을 통해 주파수 분석을 수행하고,주파수 도메인에서 나타나는 특성을 이용하여 소리나는 위치를 찾는 방법 같음.

출처 : http://en.wikipedia.org/wiki/Chirp_Z-transform FFT를 수행하고 싶은데, 2^n승이 아닐 경우 어떻게 처리해야 하는가?----> FFT data size is not power of two. 1. Convolution Theorem : [link]- - - f와 g의 컨볼루션의 결과의 푸리에 변환과 f와 g의 각각 푸리에 변환의 곱과 같다.- 위의 두 가지 성질을 이용해서 2^n 승이 아닌 데이터 길이에 대해 FFT를 계산할 수 있다. Bluestein's algorithm[4] expresses the CZT as a convolution and implements it efficiently using FFT/IFFT. As the DFT is a spec..

논문 : Probabilistic lane detection and lane tracking for autonomous vehicles using a cascade particle filter Line detection 및 기타 알고리즘 코드, 논문 : (Faster) Line segment detection OpenCV C++ source code 논문 : Line segment detection using weighted mean shift procedures on a 2D slice sampling strategy Line Segment Weighted Mean Shift 1. 요약 。Sobel 연산을 사용하여 Gradient 영상을 사용 ( Gx, Gy, G) 。G 영상은 Weight와 후보 영역..