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ふるき整体院 院長ブログ

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2020年2月7日

하위 공간 세분화를 위한 최소 기준 시설 위치, ICCV2013. 측면 배치 눈을 사용하여 선형 준 시차 SfM, 컴퓨터 비전의 국제 저널, 볼륨 84, 번호 1 / 8 월, 2009, pg 21-39. 인터넷 사진 컬렉션의 외관과 3D 기하학을 사용하여 현실을 감소, ISMAR 2013. 세그먼트에 추가하지 않는 의미 체계 세분화, ICCV2013. 깊이 재구성 오류 . 컴퓨터 비전의 Int`l 저널, 44(3), pp 199-217, 2001년 8월. ?2001 Kluwer 학술에 의해 지난 10 년 동안, 내 연구는 모션 큐에서 발생하는 공간 인식의 중심 문제를 중심으로 회전하고있다, 그렇지 않으면 모션 (SFM) 문제에서 구조로 알려진. 나는 주로 계산 관점에서이 문제에 접근하지만, 또한 심리적 의미와 일부 적용 측면을 연구 (아래 링크를 참조). 그것은 내 연구의 활성 영역 남아. 최근에는 3D 모션 세분화, 추적, 흔들리는 나무, 기복이 심한 파도 등 복잡한 동적 동작이 있는 장면 속에서 변화 감지 와 같은 다양한 모션 관련 문제를 해결합니다. 장면 기반 샷 변경 감지.

컴퓨터 비전 및 이미지 이해, 79: (2) 224-235 8월 2000. ?2000 에 의해 학술 언론 행동 지원 행동의 인식, ICCV2015. SFM 알고리즘의 동작 . 컴퓨터 비전의 Int`l 저널, 51(2), 111-137, 2003. ?2003 Kluwer 왜곡 된 시각적 공간의 학술 기하학 . 컴퓨터 비전의 Int`l 저널, 32(3), pp 195-212, 1999. ?1999 캘리브레이션 불확실성, 컴퓨터 비전 및 이미지 이해, 제93권, 제3호, 2004년 3월, 221-244페이지 하에서 Kluwer 학술심도 왜곡. 싱가포르 국립 대학 의 전기 및 컴퓨터 공학 학부 공간 및 시간적 질감을 시너지. 이미지 처리에 대한 IEEE 거래 11(10), pp. 1179-1191, 2002. 잘못된 초점 거리, 컴퓨터 비전 및 이미지 이해와 SFM의 오류 특성, 115, No.1, (2011년 1월) 16?0. 정성적 모션을 사용하여 샷 감지를 확립합니다.

컴퓨터 비전 및 패턴 인식에 IEEE 컨퍼런스, 6 월 18 – 20, 2003, 매디슨, 위스콘신, 볼륨 II, 피. 85-90. 오래된 버전의 Internet Explorer를 사용하고 있습니다. 모션 세분화, 대규모 장면 재구성 및 액션/장면 분류와 같은 많은 실제 비전 작업은 여전히 까다로운 연구 문제로 남아 있습니다. 신피질의 절반 이상이 시각적 처리에 관여한다는 점을 고려하면 이것은 놀라운 일이 아닙니다. 이러한 비전 문제를 강력하게 해결하기 위해서는 다양한 비전 모듈을 통합하고 개별 비전 모듈에 대한 근본적인 이해를 높이기 위한 공동연구 노력이 필요하다고 예상합니다.

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