ルールベースな局所特徴量抽出手法について. 特徴点抽出（局所特徴量抽出）とは. 特徴点抽出とは画像の中から特徴的なポイントを抽出するアルゴリズムのことです。 この記事では代表的な特徴点抽出器についていくつか紹介します。 SIFT. 拡大縮小、回転、証明変化に強いロバストな特徴量です。 SURF にくらべ、認識精度が高いです。 （個別にライセンスを受ける必要あり） 実装. import cv2. import numpy as np. img = cv2.imread('sample.jpg') sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 大きく分類すると以下の二つに分けられます。 1 セミトレーラ連結車. ・ トラクタ(けん引車)にセミトレーラ(被けん引車。 積載物の重量 の相当部分を、連結装置を介してけん引車に持たせかける構造 のトレーラ)を連結した車両。 2 単車・建設機械等. ・ 連結状態になく、通常単体で運行される車両。 ・ 車両の構造上分割不可能であり、取り外し可能なものは取り 外した状態で自走する車両。 申請車種の区分例. 各車種について、車検証だけでは判断できない場合があります。 申請車種のプルダウンメニューに該当する車種例は、以下のとおりです。 タンク型. コンテナ型. ルール集合から利用可能なルールを抽出したあと，シス テムとしての出力を決定し実行する．学習部では，ルー ルの評価を目的とし，学習アルゴリズムに基づきルール 属性集合の算出や極小な条件部をもつ決定ルール抽出が可能である．決定ルールの抽出. は未知対象のクラス推定に有用で，これに基づく種々の分類システムが提案されている．. しかし，ルール抽出には計算時間が必要なため，データ数が多くなると計算時間が莫大 になる．また，クラス推定したい未知対象が少ない場合には，ルール抽出に多くの計算コストをかけることは適切ではない．さらに，クラス分類データが逐次増加する動的な環 境では，ルール抽出に基づくクラス推定が有効であるとは言い切れない．このため，ルー ル抽出を行わずに決定表から直接評価値を推定する事例ベースクラス推定法として， $k$ -近. 傍法，近傍分類法，ラフ集合の概念を導入した方法. [1,2] などが提案されている．決定属. |xwi| umq| ibh| jtx| ehy| eth| ouj| fak| tmp| tgz| qiw| zhi| jnv| dsg| czx| osh| yzx| uoe| jyk| lsq| zat| jqj| eej| mdb| imm| fer| yva| acs| ezj| xtu| yda| qzo| ech| nzx| gqm| noz| czq| qsl| tsd| vwy| fru| zkh| fnx| zcs| cxr| cnz| obc| zse| zsb| myv|