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ここでは、現在、行方がわからない住民を紹介する。 来たら、報告たのみます。(本人未承諾のページもあります。すいませんでした。) スレ主 名前 スレ名 推定学年 性別 瀬能 ナツル ♂統一生徒会♀ 高1 男 住民(スレ主?) 名前 推定学年 性別 スイッチ ? ? ローリングスッテンコロリン ? ? 風船(・ω・`) 小6? 男? ビーゴ 中2 男 (・∀・ )(・∀・ )(・∀・ ) 高一? 男?
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ゲーム 態を鍛えるW-ZERO3トレーニング 独自の文字認識機能を使った、いわゆる脳トレの一種 FOURCHARi バラバラになっている四字熟語を組み換えて完成させて下さい Enneagram(性格診断) 5分間であなたの性格診断します 年齢推定(干支編) 十二支から年齢を推定するプログラム てん つの数字を使って10にするゲーム 姓名指南 姓名判断と同時に、運勢アップのための改名候補を提案 lDuck ブロックのアヒルを回して見れる高機能ビューア
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マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法 特別なタイプの確率過程、「マルコフ連鎖Markov chain」をシミュレートすることにより分析的方法では容易に研究できない複雑な確率分布を研究する方法である。 Markov chainでは、ある確率変数のシリーズを生成するが、ある時点での将来的な状況である確率分布はその時点での状況によって完全に決定されるようなchainである。 充分chain生成を繰り返していくと、特定の確率分布に収束して繰り返し回数に依存しなくなる。 この方法の基本的なアイデアは、静的分布を持ったMarkov chainを生成し、その分布からサンプリングして推定を行うというものである。ベイズ解析においては、そのような静的分布とは結合事後分布のことである。 MCMCはそのほか最尤推定などの尤度推定においても用いられる。 モンテカルロ積分 この方法のアイデアは、たくさんシミュレーションすれば確率変数の属性を研究できるというものである。 この方法のメリットは、バイアスのない推定量を得られ、標準誤差は正確であること。 デメリットは、少しでも複雑になると計算が膨大になることである。 メトロポリス・ヘイスティングス アルゴリズム この方法は、静的なMarkov chainからサンプリングして確率分布の観察をシミュレートしようとする点で考え方は同じである。 ただしこの場合は、静的な分布からの独立な観察を行う代わりに収束するまで値を連続的に追跡し、それからシミュレート値をサンプリングすることで独立なサンプリングに似せた状態をつくる。(わけわかんない) モーメント 分布についての情報。 物理学のモーメントと数学的な振る舞いが似ているため、モーメントの名が与えられたらしい。 meanは、原点のまわりの一次モーメント 分散は、平均のまわりの二次モーメント 一般化すると 原点のまわりのk次モーメント 原点のまわりのk次の絶対モーメント 平均のまわりのk次モーメント 平均のまわりのk次の絶対モーメント 離散型の確率変数Xのモーメント生成関数(積率母関数)は 連続型の確率変数Yのモーメント生成関数は 確率変数Zのモーメント生成関数MZ(t)がt=0のまわりで存在する場合、MZ(t)のk階導関数にt=0を代入したものはk次モーメントとなる。つまり 証明 exの展開式 にtXを代入し 両辺の期待値をとると 確率変数の分布を求めるためにモーメント生成関数を用いることもある。
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#blognavi 推定だけど、この日はゆきちゃんの誕生日です。 アルビノなので、去年同様ショートケーキです。 ・・・。それはケーキじゃないスよw そう言えばもぐるの誕生日(推定8月1日)のことを日記に書くのを忘れてた・・・_| ̄|○ 一応祝ってあげたんですよ。載せるのを忘れただけです。へっぽこ飼い主なだけですw カテゴリ [ゆっきー] - trackback- 2006年09月15日 10 59 52 名前 コメント #blognavi
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パーティクルフィルタ(Particle Filter) パーティクルフィルタは,推定に基づく時系列追跡手法です.(別名、Condensationやモンテカルロフィルタなど) パーティクルフィルタでは,状態予測モデルと観測モデルを自分で設定して状態を追跡します.手順としては、①初期設定 ②状態推定 ③観測 ④評価を行います.初期設定をして,次状態の物体の状態を予測しパーティクルを移動する→尤度を観測して,評価により物体の重心を計算するというイメージです.また,多数のパーティクル(仮説)をばらまいて,最もらしい観測位置を重心とするので,追跡精度が良いとされております.以下に手順を示します. Step.0 初期設定 初期設定では追跡対象物体の位置を指定し,周辺にパーティクルをランダムで配置する.特定の物体周辺のみに配置する方法や,画像全体にばらまいて物体を探索する方法などがある. Step.1 状態推定 次状態での物体の位置を推定しパーティクルを動かす.運動モデルには,等速直線運動や円運動,落下運動など様々であり,自由に設定可能.ノイズが発生するため,パーティクルの位置にはばらつきを与える. Step.2 観測 観測ではモデルとの尤度を計算する.用意されたモデルと,パーティクル位置での特徴の類似度を尤度としている.尤度計算方法には輝度や色,輪郭やエッジなどの特徴ヒストグラムが適用されている.モデルとのヒストグラム比較には,多くの場合Bhattacharyya係数が用いられている. Step.3 評価 評価では対象物体の重心を求める.Step.2で求めたパーティクルの尤度と位置座標の重み付き平均の計算により重心を算出. Step.1 - Step.3の繰り返し (状態推定→尤度観測→尤度評価) パーティクルフィルタはOpenCVでも提供されています.また,サンプルコードも多数配布されていますので,探せば見つかるはずです. 参考URL OpenCV 推定器 The Condensation Algorithm 参考文献 Michael Isard, Andrew Blake, "Condensation - conditional density propagation for visual tracking", International Journal of Computer Vision, vol.28, no.1, pp.5-28,1998 C++, OpenCVによる実装例 すでにパーティクルフィルタの流れやRGBのユークリッド距離による尤度計算はサンプルで紹介されているので,ここでは色ヒストグラムによる尤度を観測するプログラムを紹介します. この関数では,HSV変換したうちの色相(Hue)画像を渡してます.同時に,画像中でヒストグラムを取得する矩形位置と比較対象のヒストグラムを渡します. //色ヒストグラムを入力し尤度を計算する //IplImage *input_img HSV変換したH画像 //CvRect rectangle 尤度計算をする矩形 //CvHistogram *model_hist 比較対象のモデル画像 float hist_likelihood(IplImage *input_img, CvRect rectangle,CvHistogram *model_hist) { //ヒストグラムの定義 int i, hist_size = 180; float range_O[] = {0,180}; float *ranges[] = {range_O}; CvHistogram *hist; //尤度を格納する変数tmp float tmp; //ヒストグラムをとるROI領域を指定 cvSetImageROI(input_img, rectangle); //ヒストグラム構造体を確保 hist = cvCreateHist(1, hist_size, CV_HIST_ARRAY, ranges, 1); //画像が格納されていなければ終了 if(input_img == 0){ return -1; } //ヒストグラムを計算、正規化 cvCalcHist( input_img, hist, 0, NULL); cvNormalizeHist(hist, 10000); //Bhattacharyya係数によりヒストグラムの類似度を計算 tmp = cvCompareHist(hist, model_hist, CV_COMP_BHATTACHARYYA); //ROIを解除する cvResetImageROI(input_img); //ヒストグラムを解放 cvReleaseHist( hist); //BHATTACHARYYA係数は0~1の範囲をとる //cvCompareHistのメソッドでは距離を計算する類似度に直すには1.0との差をとる return(1.0-tmp); } ・不備がある可能性があります.あらかじめご了承ください.
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【イグドラシルの枝】 森国人(人) ┣医師(職業) ┃┣岩田裕(ACE)#推定死亡中 ┃┗名医(職業) ┃ ┣ドクトルデス(ACE)#死亡 ┃ ┃┗デスの死(イベント) ┃ ┣マッドサイエンティスト(職業) ┃ ┗魔法医(職業) ┃ ┗精霊医(職業) ┣国歌(絶技) ┃┗善行忠孝(ACE)#国外退去中 ┣食糧生産地(施設) ┃┣食糧倉庫(施設) ┃┗神殿(施設) ┃ ┗大神殿(施設) ┃ ┗結界都市(施設) ┣寮(施設) ┃┗保育園(施設) ┃ ┗お料理教室(施設) ┣整備士(職業) ┃┗整備士2(職業)#プロモーション ┃ ┗テストパイロット(職業) ┣忍者(職業) ┣猫妖精(職業) ┃┗猫妖精2(職業)#プロモーション ┗理力使い(職業) ┗幻影使い(職業) ┗優しい死神(職業) ┣暗殺者(職業) ┃┗死の宣告者(職業)※作業中 ┣香川優斗(ACE)#推定死亡中 ┗ライラプス(ACE)#推定死亡中 ┗広域宇宙監視システムの開発(イベント):広域宇宙監視システム“ヘイムダルの眼”(技術) ┣宇宙港(施設) ┗瞑想通信防御網(技術) 特務警護官(職業) #E137取得 ┗カウンターテロ部隊(組織) 【イグドラシル外アイドレス】 駅ビル(玄霧藩国) 街灯(施設) #10本 慰霊碑(施設) 警察署(施設) 交番(施設) #2軒 ┗警官(職業) ┗巡査(職業) サクラの並木(アイテム) 花の苗(アイテム)
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正装度について 正装度について 必要正装度 必要正装度 ALL ABOARD! ~大航海時代オンライン~ 必要正装度より ■基本的に必要な正装度(※確定ではなく推定) 街の邸宅とかに住んでいる人 … (恐らく)10程度 役人 … 自国30/外国60 衛兵 … 自国40/外国80 城内 … 自国50/外国100 役人=出航所役人の隣や、銀行近くなんかによくいる「町役人」。小さな町の投資受付窓口 衛兵=大きな町や本拠地のお偉いさんがいる場所の入り口に立ってる兵士。エライヒトに会うためにはこやつのチェックを潜り抜けねばならない。 城内=衛兵に守られているエライヒト。○○伯とか○○侯なんかは、この城内基準で会話成立。ただしルーベンスとかのように中にいても一般人ポイ人は、そこまで高くなくても話せる。またクエストでの情報を入手する場合(例:サセックス伯と話す、など)は、衛兵さえ突破できれば、正装度が低くてもOKなようです。(※艦隊をくみ「追尾」している場合、衛兵突破の正装度は先頭の人の正装度で判断される。中に入れば正装度が低くてもクエスト情報を入手できる) ■条件緩和 ・社交スキル レベル1毎に正装度+5と推定される ・爵位 准八等以上で+5ずつと推定される ここから下は自動挿入の広告です。 RMTダメ。ゼッタイ。まったりを大切に。
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サンティアゴ・ラミレス(42) サンティアゴ・ラミレス(Santiago Ramires 1978年8月15日-)は、セントラルリーグの中日ドラゴンズに所属するプロ野球選手である。ポジションは投手。背番号は42。 略歴 * 身長・体重 1m80cm 98kg * 投打 右/右 * 出身地 ドミニカ共和国 * 球歴・入団経緯 ワシントン・ナショナルズ(~2006年)-中日ドラゴンズ(2007年)~ * 契約金 600万円(推定) * 年俸 3000万円(推定) 引用元Wikipedia
https://w.atwiki.jp/okayamasiro/pages/121.html
城主 別名 遺構 歴史 概要 縄張り図 所在地 交通自家用車 公共交通機関 登城口 注意 写真遠景写真 城内写真 登城記録・感想等 居館推定地 近くの観光名所 参考文献 更新日 城主 別名 遺構 歴史 概要 縄張り図 所在地 倉敷市宮前 より大きな地図で 倉敷市の城跡 を表示 交通 自家用車 公共交通機関 登城口 注意 写真 遠景写真 城内写真 登城記録・感想等 居館推定地 近くの観光名所 参考文献 「日本城郭大系 13」 更新日 2010年04月07日
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城主 別名 遺構 歴史 概要 縄張り図 所在地 交通自家用車 公共交通機関 登城口 注意 写真遠景写真 城内写真 登城記録・感想等 居館推定地 近くの観光名所 参考文献 更新日 城主 別名 遺構 歴史 概要 縄張り図 所在地 倉敷市鳥羽 より大きな地図で 倉敷市の城跡 を表示 交通 自家用車 公共交通機関 登城口 注意 写真 遠景写真 城内写真 登城記録・感想等 居館推定地 近くの観光名所 参考文献 「日本城郭大系 13」 更新日 2010年04月09日