チェスボードの座標の間隔による座標統合について 奥行きの算出 次回の予定 チェスボードの座標の間隔による座標統合について まず、物体の各辺を知るためには、チェスボードの頂点間の分布を確認する必要があります。 そこで、チェスボード全ての点間距離を…

YouTube自動生成字幕をテストデータとする方法の検討 テスト結果 次回の予定 YouTube自動生成字幕をテストデータとする方法の検討 YouTubeには動画を音声認識してキャプションを生成する機能があります。 この機能はGoogle音声検索で導入されている技術とほ…

マウスクリックからの座標取得 次回の予定 マウスクリックからの座標取得 前回でチェスボードの認識と座標情報の取得ができましたので、次はマウスによる物体の頂点のマーキングと抽出です。 以下に、頂点を7点マーキングして各頂点の座標を出力するプログラ…

前回作成したプログラムの課題 課題の解決策 抽出器の改良 おわりに 前回作成したプログラムの課題 [前回の記事(https://www.itd-blog.jp/entry/5W1H-AI-2)の実行結果3では、2つの誤検知が発生していました。 一つ目は固有名詞である"北多摩病院"を一語とし…

実装にあたっての戦略 実践 今回から、チェスボードを基準とした簡易体積算出アルゴリズムを実装していきます。 実装にあたっての戦略 前回は幾何学的算出の実現可能性について検討しました。 実装にあたり、流れを整理しましょう。 まず、チェスボードの印…

新しい手法 実行結果1 実行結果2 実行結果3 おわりに 新しい手法 前回のCBSPを参考に、5W1Wを抽出する方法を考えました。 ステップ1 テキストをMeCabを用いて形態素解析 ステップ2 固有名詞を抜き出し、特徴的なパターン(oo病院、xx時など)と一部一致したら…

幾何学的算出の実現可能性 前回の結果と考察 3次元把握の方法 今後の方針 前回の記事では相対的算出をテストしました。 結果として算出精度が低かったため、今回はチェスボードを基準とした簡易体積算出アルゴリズムの実現可能性を検討します。 幾何学的算出…

そもそも、5W1Hとは？ 目標と方針 従来の手法 表層格指向パーシングCBSP(Case-Based Shallow Parsing)[2] 精度 形態素解析ソフト(MeCab)のセットアップ おわりに 参考文献 そもそも、5W1Hとは？ Wikipedia[1]によると、下記のように説明されています。 5W1H…