Thoth Children | 知識と質問が集まる技術学術情報集積所

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新規Thoth投稿

カメラでぶれてない写真を撮りたい

カメラで撮像しているときに手元が微小に震えたりしていることでカメラの画像がぶれてしまった画像になることがあります.このようなぶれた写真を撮らないようにするための手法や仕組みについてまとめたページになります.そもそもぶれないように三脚を使用したり、ぶれてもシャッタースピードを上げることでぶれていることが分からないようにしたり、手振れ補正を用いる方法などがあります.

カメラで水やガラス反射無しで撮りたい

カメラで写真を撮像するときに水面やガラスに他のものが移りこんでしまったり反射で白くなってしまったりして困るときの対策に関してまとめたページになります.基本的にはPLフィルタ(偏光フィルタ)を用いて除去することになります.大方のデジタルカメラでは付属品として購入することが可能です.

ピンホールとレンズの違いを知りたい

ピンホールカメラの原理とレンズカメラの違いについてまとめます.紛らわしく図を見ても適切に理解できないことがあると思いますので、少し丁寧に説明を試みます.

集合内同一要素の数で類似度を測りたい

集合内に含まれる同一の要素の数が他の要素と比べてどれくらい占めているかで集合の類似度を測る方法についてまとめます.

データの広がりの特徴を知りたい

データ全体のひろがりがどれくらいなのかを知りたいときに使用することができる技術についてまとめます.分散や偏差など有名な特徴量について簡単に記述しています.

データの真ん中ぐらいの特徴を知りたい

データ全体の真ん中の値がどれくらいなのかを知りたいときに使用することができる技術についてまとめます.

時系列データを区間ごとに平滑化したい

時系列データを入力として区間ごとに重みを欠けながら平滑化をします.平滑化をすることで時系列データの振幅は押さえられ全体の変化がどのようになっているかが協調されます.

点群を平面に近似したい

点群を一つの平面だけで表したい場合に必要なフィッティング手法について紹介します.これらはデータに対して既知の関数をフィッティングする問題になります.

画像のエッジをシンプルに強調したい

入力画像のエッジのみをシンプルに強調したい技術についてまとめています.主にフィルタ処理のみでエッジ抽出する方法についてまとめています.

画像の画風を他の画風に変更したい

ある画像の画風を他の画風に変換したいときの技術について紹介したページです.学術的には画風変換(Image Style Transfer)と呼びます.

確率分布間の差異で類似度を求めたい

二つの確率分布がどれほど異なっているかの指標を持って確率分布間の類似度を計算する方法についてまとめます.機械学習などにおいて頻繁に使用されるKLダイバージェンスやJSダイバージェンスについて紹介します.

制限ない二次関数最大最小を求めたい

制限の特にない二次関数の最大最小を求めたいときに必要な数学の知識や技術についてまとめたページになります.中学生レベルから高校生レベルぐらいの知識になります.

矩形領域同士の一致度が欲しい

二つの矩形領域が重なり合っているときの類似度、一致度をもとめる方法についてまとめます.集合の類似度でもおなじみのJaccard類似度関連を用います.

単体正規分布平均分散を値で近似したい

与えられたデータに単一の正規分布をフィットするようにパラメータである平均と分散を推定して、分布を近似する方法についてまとめます.正規分布をパラメトリック推定手法の一つである最尤法によって求めます.

未知な所でも障害物回避パスを見つける

そこに関する地図が詳細に分かっていないときに障害物を避けながらゴールまで向かう方法についてまとめます.ここではポテンシャル場による経路探索方法について紹介します.

フィルタで偽陽許して含むか判定したい

配列を持つフィルタを使って、含むかどうかの判定に関して含まない場合は絶対に間違えず含む場合には含むかもと判定することができる技術について紹介します.データが大量にある場合にメモリ空間を節約しつつまた高速に含むかどうかを判定することができます.これらフィルタは含むと答えた場合は間違えていることもあるのが特徴です.

点群の形状的局所特徴量を出したい

Kinectなどの測距センサから得られる点群データから形状的な特徴量を算出したいときの技術についてまとめています.

点群データから法線算出をしたい

センサ等から得られる点群データを入力として法線を算出したいときに使用する技術についてまとめます.

画像局所特徴量で形状の類似度を測る

画像内に映る二つの物体同士の形状が同様の物体から来ているのか類似度を計算する方法についてまとめる.画像の局所特徴量を数箇所検出してそのヒストグラムを作成、それが類似しているか、対応している点があるかを求めて類似度算出する.この一連の手法をBag of Features(Visual words)と呼ぶ. 有名な手法の一つ.

色分布のヒストグラム間で距離が欲しい

二つの色分布のヒストグラムを作成しその間で類似度を計算することで、画像間の色が似ているかどうかの判定を行います.

Pop技術

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点が三角形の内側か判定したい
S

ロボットの力制御の種類
K

同次変換行列
S

GAN
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インピーダンス制御
S

重力補償機構
K

ベクトルを特定の平面に射影したい
S

点群から検出したい
K

ベクトルを別のベクトルに射影したい
S

気体の可視化手法
K

行列を分解して上下三角行列が欲しい
S

ロボットエンドエフェクタの位置制御
K

アドミッタンス制御
S

オプティカルフロー
K

点が直線上の右か左にあるか判定したい
S

点群を間引きたい
K

ヤコビ行列による逆運動学
S

ニューラルネットワーク
K

時系列間の類似度計算を選ぶ
S

逆運動学
K

パーティクルフィルタ
S

ニューラルネット学習の工夫
K

シャドウグラフによる可視化
S

点群をデータ構造で持つ
K

ピンホールとレンズの違いを知りたい
S

RELU系活性化関数
K

多変数関数の極大極小を判定したい
S

点群から特徴量を出したい
K

シンプルに逆行列を求めたい
S

Convolution
K

力制御
S

ベクトル間の類似度が欲しい
K

平面と平面のなす角度
S

活性化関数基本
K

確率分布間の差異で類似度を求めたい
S

二値化フィルタ
K

グラッドストーン・デールの式
S

Pooling
K

点群データから法線算出をしたい
S

極大極小鞍点か判定したい
K

シュリーレン法
S

シートベルトの仕組みを知りたい
K

勾配に注目したオプティカルフロー
S

Sigmoid系活性化関数
K

CTC損失関数
S

DeepLearningとは
K

Lucas Kanade法
S

時系列間の類似度が欲しい
K

点群から最近傍点を検出したい
S

Adam系最適化関数
K

点群を平面に近似したい
S

いろいろな距離が欲しい
K

オプティカルフローとは
S

点群処理を実装したい
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点群の形状的局所特徴量を出したい
S

点群から法線を出したい
K

グレンジャー因果検定
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特殊な層
K

文字列を簡単な置換による暗号化したい
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ロボットのリンクの数学的基礎

人気分野/目的