探す(search)という行為は今日、ものすごく外部サービスに依存している。それまでは、引き出しや紙ばさみから自分の目と手で書類を探す行為だったが、今ではクェリを強大な計算機群にゆだね、彼らが数ペタバイトものデータを一斉に(並列処理で)調べて、結果を瞬時に提示してくれるのを待つ。それは、ファストフード店で注文した品が出てくるときと似ている。控えめに言っても、人間はスポイルされている。 コンピュータは盲目的に1や0を比較するだけだが、人間が探すときには’知的に’探す。しかしその領域でも最近は驚くべき技術進歩... > このページを見る
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2011年12月07日14時26分
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- CMU(カーネギーメロン大学)の研究 http://graphics.cs.cmu.edu/projects/crossDomainMatching/ 著しい違いを記録する(Ra)。RaとRbがほぼ同じなら、画像AとBは類似性が高い
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画像同士をつきあわせて類似性を判定するのではなく/ターゲットの画像(A)を大量のランダムな画像と比較して、それらと当の画像との、もっとも著しい違いを記録する(Ra)
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なるほど。
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なるほどこの発想はなかった
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「まったく新しい着想に基づく高精度の画像検索アルゴリズム」
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元画像を「大量のランダムな画像と比較して」違いをみて、比較済みの別画像のデータと突き合わせる、って感じ?
- 検索対象をランダムな大量の画像と比較して、差異のデータを取り、似ている画像を抽出。
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RT:重要なのは’類似’ではなく’違い’だ–まったく新しい着想に基づく高精度の画像検索アルゴリズム
- 変化と差を評価するアルゴリズム。裏では同じと違いの両方を評価しているだろうな。そうしないと拾ってこれない。
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ほほー。
- おお逆転の発想だなー
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面白い
1 RT
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面白いアルゴリズム。見慣れたものとの違いを特徴量にするとかいう発想なのかな。それを画像でやるのはすごいなぁ。
- あとで
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ハック対象の変遷
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おもしろい
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おぉぉぉ、こういう方法があったか
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よくわかんないけど面白そー、アルゴリズム勉強しよー(たぶんわかんないけど)
- 基準画像との違いの計算は 各画像につき1回でいいから、長い目でみると かなり効率良いかも。O(n) ?
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他のいろんな画像と比較することでどこが最も特徴なのかをみつけて、それを重みとして他との類似性を探すという手法。結構手間が掛かりそうなアルゴリズムだが精度は高い。








