以前、OpenCVでアニメ顔検出を試していたときにcvHaarDetectObjects用に学習されたアニメ顔分類器のXMLを配布したのですが、積みゲー完全制圧への道程:アニメ顔部品検出ライブラリを作ってみたを見て、なんか古いこと気づいたので、新しいバージョンを配布します。 検出率は前バージョンよりも良くなっていると思います。たぶん検出の実行速度も速くなっていると思います。 （でかいので右クリで保存してください） haarcascade_animeface2.xml 使い方などは以前の記事を参照してください。 アニメ顔の検出とキャラクターの分類 - デー 再配布などは、個人的には問題ないのですが、学習に使っているデータが4chanのecchi板をクロールして集めたデータなので、そのへんの判断を配布者の責任で行ってください。集めた画像は教師データとして使用され、画像データ自体はファイルに含ま
先日書いた機械学習における距離学習の続き。 kNN (k-nearest neighbour: k 近傍法)は Wikipedia のエントリにも書いてある通り、教師あり学習の一つで、あるインスタンスのラベルを周辺 k 個のラベルから推定する手法。memory-based learning と呼ばれることもある。単純に多数決を取る場合もあれば(同点を解決する必要があるが)、近いインスタンスの重みを大きくする場合もあるのだが、いずれにせよかなり実装は単純なので、他の機械学習との比較(ベースライン)として使われることも多い。 簡単なアルゴリズムではあるが、1-NN の場合このアルゴリズムの誤り率はベイズ誤り率(達成可能な最小誤り率)の2倍以下となることが示されたり、理論的にもそれなりにクリアになってきているのではないかと思う。また、多クラス分類がちょっと一手間な SVM (pairwise に
プログラムの実行はどのようにして行われるのか、Linuxカーネルのコードから探る （2017/7/20） C言語の「Hello World！」プログラムで使われる、「printf()」「main()」関数の中身を、デバッガによる解析と逆アセンブル、ソースコード読解などのさまざまな側面から探る連載。最終回は、Linuxカーネルの中では、プログラムの起動時にはどのような処理が行われているのかを探る エンジニアならC言語プログラムの終わりに呼び出されるexit()の中身分かってますよね？ （2017/7/13） C言語の「Hello World！」プログラムで使われる、「printf()」「main()」関数の中身を、デバッガによる解析と逆アセンブル、ソースコード読解などのさまざまな側面から探る連載。今回は、プログラムの終わりに呼び出されるexit()の中身を探る VBAにおけるFileDial
rubyからODEを使えるようになったのでとりあえずうp。 http://ssktkr.com/ode-ruby5.tgz こんなソースで3Dシミュレーションできます！ require "ode" require "draw_stuff" require "pp" require "dl" $world = Ode::World.new $world.gravity = [0.0, 0.0, -0.2] # 重力設定 $space = Ode_lib.dHashSpaceCreate(nil); # 衝突用空間の創造 $contactgroup = Ode_lib.dJointGroupCreate(0); # ジョイントグループの生成 $ground = Ode_lib.dCreatePlane($space, 0,0, 1.0, 0.0); # 平面ジオメトリの生成 def rand_
音楽圧縮技術と携帯型音楽プレーヤーの登場で、膨大な量の曲が持ち運びできるようになった。わずかな定額で500万を超える曲が聴き放題という音楽配信サービスも登場している。まさに今や好きな曲を好きなときに好きな場所で好きなだけ聴ける時代。そこで注目されているのが、音楽情報処理、音楽情報検索技術だ。この分野で世界的に知られる日本人研究者がいる。それが、後藤氏。 早稲田大学の電子通信学科村岡洋一研究室では初となった「音楽」を卒業論文のテーマに決めたのは、1992年。修士課程、博士課程、さらに産業技術総合研究所に籍を置き、16年にわたって音楽情報の研究に取り組んできた。信号処理やパターン認識といった技術を用いて、「メロディ、ビート、サビなどの自動推定」に世界で初めて成功、現在は応用研究に挑んでいる。科学技術分野の文部科学大臣表彰若手科学者賞、ドコモ・モバイル・サイエンス賞基礎科学部門優秀賞も受賞してい
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