動的計画法の基礎と応用 ～色々使える大局的最適化法
- 3. ? ? ? ? ?
- 5. ? ? ?
- 6. y=f(x) ∫P(x, f(x))dx → min f(0)=0, f(T)=0, |f’(x)|≦ε y x T(=おばあちゃん家)
- 7. P(x,y) y=f(x) ∫P(x, f(x))dx → min f(0)=0, f(T)=0, |f’(x)|≦ε y x T(=おばあちゃん家) y=f(x)
- 12. ? ? ? ? ?
- 13. ?
- 14. ? ? ? ? ? ?
- 15. ? ? ? ? ?
- 22. i X Y ui
- 23. ? ? iuiii yxud ?? i ui
- 26. 変形可能範囲 基準 パターン
- 29. X Y
- 30. 0 ? ?ii ud i j
- 31. i j
- 32. i j
- 33. i j
- 34. i j
- 35. i j
- 36. i j
- 37. i j
- 38. i j
- 39. i j
- 40. i j
- 41. i j
- 42. i j
- 43. ? ? ? ? ? ?11 210 min ?? ???? ?? ii iuiu iiii ugudug
- 44. １ 2 ３ １ １０ 5 5 １ ３ 2 ４ 5 ４ 0 2 2 ７ 0 ４ ６ i j
- 45. ? ? ? O( JI ) ? O( 1 ) ? ? ? O(IJ) ? O(J ) or O(IJ)
- 46. i iuj ?
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- 49. ? ?
- 51. 1x 2x 1?ix ix 1?ix Ix1?Ix X 1y 2y 1?jy jy 1?jy Jy1?Jy Y ? ? ? ? ? ?? ?IIuiiuu xyxyxy ??? ,,,,11 ?? ? ?Ii uuu ,,,, ??1 1u 2u 1?iu iu 1?iu Iu
- 55. ? ? ? iuiii yxud ?? ? ? iuiii yxud ?? i ? ?ii ud ? ? ? ?iuiii yxud ,max? ? ? ? ? ? ?? ? otherwise1 if0 ?iui ii yx ud iuj ?
- 56. Uchida, et al., “Logical DP matching for detecting similar subsequence”, ACCV2007 ? ? ? ? ? ?? ? otherwise1 if0 ?iui ii yx ud
- 60. A B C
- 64. 5 5 5 0 5 2 2 0 5 0 0 0 2 5 2 2 2 0 5 0 i j
- 65. 5 5 5 0 5 2 2 0 5 0 0 0 2 5 2 2 2 0 5 0 i 0.7, 0.2, 0.1 0.4, 0.5, 0.1 0.1, 0.2, 0.7 0.5, 0.4, 0.1
- 66. i 0.7, 0.2, 0.1 0.4, 0.5, 0.1 0.1, 0.2, 0.7 0.5, 0.4, 0.1 0.1 0.1 0.2 0.2 0.4 0.4 0.5 0.5 0.7 0.7 0.2 0.2 0.5 0.5 0.4 0.4 0.7 0.1 0.1 0.1
- 68. 0.7, 0.2, 0.1 0.4, 0.5, 0.1 0.1, 0.2, 0.7 0.5, 0.4, 0.1
- 70. ? ? ? ? ?
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- 105. i j
- 106. i j
- 108. i j
- 109. i j
- 110. i j ? ? J
- 112. iu i ? ? ? ? ? ?11 20 1 1 min ?? ??? ? ? ?? ii uu u iiii ugudug ii i iu1?iu1u 2u Iu1?iu
- 113. i+1 i i-1
- 114. i+1 i i-1
- 120. K N ? ?
- 124. ? ? ? ? ? ? ? ?
- 129. A B + + + A B
- 130. A B
- 131. A B 10 5 2 20 3 9 8 10 20 5 7 3 2 3
- 132. A B 10 5 2 20 3 9 8 10 20 5 7 3 2 3
- 133. A B 10 5 2 20 3+5=8 9+5=14 8+2=10 10+2=12 20 5 7 3 2 3 DP
- 134. A B 10 5 2 20 3+5=8 9+5=14 8+2=10 10+2=12 20+8=28 +8=9 +10=145+10=15 7 3 2 3 DP
- 135. A B 10 5 2 20 3+5=8 9+5=14 8+2=10 10+2=12 20+8=28 +8=9 +10=145+10=15 7+28=35 3+9=12 2+9=11 3+14=17DP
- 136. A B 10 5 2 20 3+5=8 9+5=14 8+2=10 10+2=12 20+8=28 +8=9 +10=145+10=15 7+28=35 3+9=12 2+9=11 3+14=17
- 137. A B 10 5 2 20 3+5=8 9+5=14 8+2=10 10+2=12 20+8=28 +8=9 +10=145+10=15 2+9=11
- 138. A B 10 5 2 20 3+5=8 9+5=14 8+2=10 10+2=12 +8=9
- 139. A B 10 5 2 20 3+5=8
- 140. A B
- 141. )O( 22 N CN )O( N NC NxN # = は定数C N NCO )(
- 142. pseudo-2D ( )
- 143. )O( 4 N )O( 3 N
- 144. ? ?
- 146. i iu i+t tiu ? i
- 148. t ?
- 149. t ?
- 150. t ?
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- 158. t ?
- 159. t ?
- 160. t ?
- 161. t ?
- 167. DP + beam search ? ? ? Particle filter ? ? ? × 1 × 2
- 168. ? ? ?
- 169. Uchida, et al., “Analytical Dynamic Programming Tracker”, ACCV2010
- 170. ? 0 Ti-1 i
- 171. ? ? ? ? 0 Ti-1 i
- 172. ? i-1 i
- 173. ? i-1 i
- 174. ? i-1 i