CV/PRで独自の進化を遂げる 学習・最適化技術

木村 昭悟 NTT コミュニケーション科学基礎研究所 ＠ けいはんな Akisato [at] ieee [dot] org ([at]_akisato)

本セッションの主旨

機械学習分野では（たぶん）

知られていない／忘れられた技術 でも

コンピュータビジョンでは 非常に重要な役割を果たす技術

をご紹介します

代表的な例 その１/4

集団学習アルゴリズム (Random forest) 決定木を弱学習器とする集団学習アルゴリズム

ランダムサンプリングされた学習データによって学習した多数の決定木を使用する

特徴量学習のdefacto-standardになりつつある

代表的な例 その２/4

特徴量表現 (Beyond Bag of Features)

GMM vector

代表的な例 その３/4

グラフカット 2値セグメンテーションのdefacto-standard ICCV2011 Test-of-Time Award

SIFT (2011), geometric hashing (2009) … etc.

代表的な例 その４/4

Sequential Monte-Carlo (particle filter) マルコフ性を持つ潜在変数 (X) の逐次推定 Mean shiftと並ぶtrackingの有力解法

ご講演いただく方を探してみたら

そこを何とか… 無理矢理頼み込んでお願いしました！

本日のご講演 その１/2

原田達也先生＠東大 画像認識検索における特徴量表現

ACM MM 2011 Grand Challenge Finalist (+ 3 papers!!) CVPR / IROSの常連

本日のご講演 その２/2

三上弾さん＠NTT CS研 メモリーベースパーティクルフィルタ： 状態履歴に基づく事前分布予測と対象追跡

2010年度信学会喜安論文賞受賞 CVPR2008 oral

その他，関連動向については…

cvpapers.com

会議開催前に発表論文が集まります

デモ・実装・関連ページも見れます

データセットも一通り揃っています

それでは，ご講演をお楽しみ下さい．

from the organizer of this session, Akisato Kimura @ NTT CS Labs.