離散ラプラシアン微分座標とは、簡単に、己の頂点位置と、己の１隣接頂点の重心位置との、差分ベクトルである。よって、グラフの任意の頂点について、離散ラプラシアン微分座標を計算することができる。この演算操作を「離散ラプラシアン演算子」と呼び、計算結果である微分座標そのものを指す場合もある。（以下、「離散」は省き、単に「ラプラシアン」と記述するが、以下の話はあくまで「離散ラプラシアン」の話である） グラフ中の全頂点数をNとすると、全ての頂点(x0, x1, ..xN-1)についての、ラプラシアン演算子を求める操作は、(x0, x1, ..xN-1)T に、NxNのラプラシアン行列Kをかける操作として、簡潔に表現される。ラプラシアン演算子行列をK、もとの頂点座標群(x0, x1, .., xN-1)Tをx、対応する微分座標群(Δx0, Δx1, .., ΔxN-1)TをΔx、とすると、 Δx = K
Semester: Fall 2013. Time and Location: Thursday 5:00-6:50pm, Room 1221, 715 Broadway. TA: To be decided Instructor: Rob Fergus Office hours: Thursday 4-5pm, Room 1226, 12th floor, 715 Broadway. Overview Computational Photography is an exciting new area at the intersection of Computer Graphics and Computer Vision. Through the use of computation, its goal is to move beyond the limitations of conven
The scale-invariant feature transform (SIFT) is a computer vision algorithm to detect, describe, and match local features in images, invented by David Lowe in 1999.[1] Applications include object recognition, robotic mapping and navigation, image stitching, 3D modeling, gesture recognition, video tracking, individual identification of wildlife and match moving. SIFT keypoints of objects are first
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