Most recent edit on 2009-11-10 15:42:49 by YuKyung
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[2009.11.10]
김동환_20091027 윈도ㅇ
Edited on 2009-11-10 15:42:07 by YuKyung
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[2009.11.10]
김동환_20091027 윈도ㅇ
Edited on 2009-02-17 15:15:36 by YuKyung
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# 영상을 더욱 선명하게 하면,
Canny Edge 결과가 잘나올 것이라는 생각은 어리석은 생각이였다. -_-;
Edited on 2009-02-17 14:24:12 by YuKyung
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# Learning 결과 이미지로 Good/Bad 판단법.
Affine Transformation 이 잘되었는지 확인한다.
Edited on 2009-02-11 11:16:26 by YuKyung
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[2009.02.10~] 오랜만에 기록을 남긴다.
2월 19~20일에 있을 성과전시회를 준비중이다.
Edited on 2008-11-28 14:11:15 by YuKyung
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[2008.11.28]
- 새로운 버전으로(From11/24) 코드 변경
- 소스 정리(모드 정리), #define 으로 처리 하여둠
함수에 대한 에러는 예외처리 구문으로 변경할 것.
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[2008.10.27]
모델 학습시, 모델 영상은 매우 중요하다.
현재 가장 궁금한것은.. Seed 영상을 중심으로 모델을 학습 시킬 때, Feature 가 Add / Remove 되는 과정을 눈으로 확인할 수 있다면..
좀 더 학습과정의 신뢰도를 높일 수 있지 않을까 싶다.
따라서, 현재까지 개발된 KIST-CMU Recognition의 단계별 이해를 위해,
GUI 인터페이스를 통해 현 개발의 단점 혹은 튜닝되어야 할 점을 찾아본다.
중요한 것은.. 내가 이 모든 과정을 이해하고, 좀 더 낫은 방법 혹은 부족한 점을 채워야 나에게 의미가 있다는 것이다.
자자자.. 정리해보자.
[ Check the notice when you take model images.]
Manual