第60回Tokyo.RでのLT資料です。わくわく方程式。ちなみにわたくし、明日あいてます。MrUnadon。Read less
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1. [サーベイ報告] 統計的学習手法による人検出 2012年11月17日 第21回 名古屋CV•PRML勉強会 山内悠嗣, 藤吉弘亘 中部大学 http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/CVTutorial/PPT/HumanDetectionSurvey.pdf 4. 物体検出の変遷 顔検出 人検出 1969 年 Sakai 1969年 顔検出に関する初めての研究 1994 年 Yang 研究者のルールに基づいた顔検出 物体検出の研究が始まる Sung 1996 年 クラス分布の距離に基づく顔検出 Rowley Sakai, Pattern Recognition, 1969. Neural Network による顔検出 1997 年 Osuna SVM による顔検出 1994年 1998 年 Rowley Neural Network による顔の回転に 対応し
このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 WPF 向けのモデル - ビュー - プレゼンター - ビューモデル設計パターン Bill Kratochvil コード サンプルのダウンロード これまで私が携わり、成功を収めたすべてプロジェクトのうち、もっとも成功を収めたプロジェクトには共通する成果があります。それは、アプリケーションの規模が大きくなるほど、コード ベースが小さくなる、というものです。一見矛盾しているように思えますが、アジャイル環境でコーディングを行うと、コード ベースが小さくなります。要件が変化するにつれて、リファクタリングが行われます。こうしたリファクタリングの際に開発後に明らかになった情報を組み合わせて、既存コンポーネントの再利用効率
本サイトから生まれた書籍『プレゼンテーション・パターン:創造を誘発する表現のヒント』(井庭崇+井庭研究室, 慶應義塾大学出版会, 2013年2月出版)が、2013年度グッドデザイン賞を受賞しました! 審査員の評価では、「コミュニケーションをとることが重視される現代社会においては、プレゼンテーションする機会も多くなる。最近では若い人のプレゼンテーション機会も多く、前世代を生きた人間にはうまく伝えられないこともある。本書籍はプレゼンテーションの本質的な理解を促すための秘訣(視点や考え方など)がわかりやすく整理され、ウィットの利いたイラストやコピーを用いて学生でも読みやすいように仕上げており編集デザインの観点から評価した。また相手の存在を理解しなくてはならないデザイン意識の指南書としても期待したい。」というコメントを頂いています。 なお本書は、2013年10月30日〜11月4日に東京ミッドタウン
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