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データベース関連技術(目次ページ)

データベース関連分野の技術を,すぐに,手元のパソコン等で実験,実施,評価する. そのための情報. データサイエンス,人工知能,コンピュータグラフィックス,コンピュータビジョン等のデータベース周辺領域を網羅.

「データベース関連技術」の項目目次

  1. 人工知能応用
    1. 物体認識
    2. 人体の姿勢推定
    3. 顔関連情報(顔検出,顔識別,表情判定,顔の向き,瞳孔の検出,顔のクラスタリングや類似度や分類,肌色部分の抽出)(Dlib, DeepGaze を使用)
    4. ナンバープレート認識
    5. 画像分類
    6. GAN の応用例
    7. 画像復元(image restoration),超解像(super resolution)

    人工知能分野の教材は,別ページにまとめている.

  2. コンピュータビジョンおよび関連
    1. 画像のセグメンテーション(Image Segmentation)
    2. 画像のマッチング,レジストレーション(Image Matching, Image Registration)
    3. ステレオ画像
    4. OpenCV のプログラム例)
  3. スピーチ
    1. スピーチ
  4. ビデオデータの操作
    1. ビデオデータの操作
  5. 3次元コンピュータグラフィックス,3次元データ
    1. 3次元点群データ,MeshLab
    2. 3次元地図データベース応用(実践,実験トピックスなど)
    3. 3次元地図システム
    4. Web での3次元表示とインタラクション
  6. ディープラーニング基盤技術
    1. 用語集
    2. 説明資料
    3. Keras の体験,応用例
    4. NVIDIA Digits
    5. PyTorch の応用例
    6. Convolutional Neural Networks の利用
    7. 強化学習,OpenAI Gym
  7. その他
    1. Web ブラウザで動くインタラクティブ,ダイナミックな地図を作る
    2. 地図情報システムとデータベース
    3. 交通流シミュレーション
    4. Web スクレイピング
    5. オープンデータの活用
    6. doc2vec など
    7. Web サービスのプログラミング
    8. その他

データベース管理システムのインストール,設定,利用については, 別のページで,紹介している.

データの扱いは,別のページで,紹介している.


「データベース関連技術」の詳細目次


1. 人工知能応用

1-a. 物体認識

目次ページ: 物体認識

SSD による物体認識

1-b. 人体の姿勢推定

目次ページ: 人体の姿勢推定

1-c. 顔関連情報(顔検出,顔識別,表情判定,顔の向き,瞳孔の検出,顔のクラスタリングや類似度や分類,肌色部分の抽出)(Dlib, DeepGaze を使用)

顔検出

顔のランドマーク検出

顔識別

顔のクラスタリング

表情判定

顔姿勢の推定,瞳孔の検出,眼球運動

肌色部分の抽出

Dlib の C++ ライブラリ

1-d. ナンバープレート認識

目次ページ: ナンバープレート認識

1-e. 画像分類

1-f. GAN の応用例

目次ページ: GAN の応用例

画像のノイズ除去

スタイル変換(元情報を保ちスタイルを変換)

顔の生成

1-g. 画像復元(image restoration),超解像(super resolution)


2. コンピュータビジョンおよび関連

2-a. 画像のセグメンテーション(Image Segmentation)

2-b. 画像のマッチング,レジストレーション(Image Matching, Image Registration)

2-c. ステレオ画像


3. スピーチ


4. ビデオデータの操作

5-b. 3次元点群データ,MeshLab

5-c. 3次元地図データベース応用(実践,実験トピックスなど)

GeoTIFF の活用,高さマップ

GeoTIFF 形式ファイルなどの高さマップ (height map) をポリゴン化

GeoTIFF ファイルの処理

データのダウンロード,GeoTIFF への変換

アプリへのデータのインポート

5-e. 3次元地図システム

5-f. Web での3次元表示とインタラクション

A-Frame


6. ディープラーニング基盤技術

6-a. 用語集

6-b. 説明資料

6-c. Keras の体験,応用例

・パソコンを利用した体験学習(ハンズオン)

・Google Colab を利用した体験学習(ハンズオン)

その他

6-d. NVIDIA Digits

6-e. PyTorch の応用例

目次ページ:PyTorch の応用例

ディープラーニング・モデル類

CNN, RNN, GAN, LSTM

https://github.com/handong1587/handong1587.github.io/blob/master/_posts/deep_learning/2015-10-09-dl-resources.md

6-f. Convolutional Neural Networks の利用

文字列を扱う CNN

6-g. 強化学習,OpenAI Gym

目次ページ:

  • 強化学習,OpenAI Gym

    Classification に関する記事

    https://github.com/harvitronix/five-video-classification-methods

    複数のモデルの並立,アンサンブル

    書きかけ


    7. その他

    7-a. Web ブラウザで動くインタラクティブ,ダイナミックな地図を作る

    クリッカブル地図(マーカーなどが付いた地図)

    GoogleStreetView へのリンク

    SpatiaLite 活用

    OpenStreetMap 活用

    OpenStreetMap 活用

    7-b. 地図情報システムとデータベース

    目次ページ: 地図情報システムとデータベース

    【OpenStreetMap, ESRI Shape に関係するソフトウエア】

    【osmar】

    【Spatialite のインストールと使用法】

    【地図データの入手】

    7-c. 交通流シミュレーション

    7-d. Web スクレイピング

    Web スクレイピングは,Webブラウザの操作の自動化により,Webアプリのテスト,Webにおける種々の操作を所定のプログラム通りに行うことができる技術。

    7-e. オープンデータの活用

    ※ オープンデータは別のページで,紹介している.

    7-f. doc2vec など

    日本語の分かち書き,形態素解析

    Bag of Words,TF/IDF,Latent Semantic Indexing,Latent Dirichlet Allocation,類似検索

    7-g. Web サービスのプログラミング

    7-h. その他

    【データの CSV への変換】

    【Oculusを使ってみる】

    【画像と3次元グラフィックス】

    【ビデオ処理ツール】

    【テキスト処理ツール】

    【その他のソフトウエア】

    【XML ドキュメントのリレーショナルデータベースへのマッピング】

  • XML ドキュメントのリレーショナルデータベースへのマッピング
  • 【その他】

    ・H2O.ai の紹介

    https://www.h2o.ai/download/

    image classification, object detection


    公開している資料等のご利用について.

    原則,クリエイティブコモンズ BY NC SAとしている. PDFファイル,パワーポイントファイルなどには, 「クリエイティブコモンズ BY NC SA」を明記するとともに,ロゴを記載するようにしている(作業が間に合っていない分もあるのでご容赦ください).

    公開している資料をご利用になる場合の,再配布の条件剽窃の防止などについて,別ページで説明している. 再配布や資料改変の際には,そのページをご確認ください.


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    問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ) [image]