Deep Learningでラブライブ！キャラを識別する - christinaの備忘録
このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。 Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です（だそうです）。 画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。 以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。 Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているた
SIG2D
今回の C93 で頒布した既刊 SIG2D’15/‘16 に，表紙と中身が入れ替わるという印刷ミスが発覚しました． カラー表紙に書いてあるタイトルと，その次のページ（扉）にあるモノクロ版表紙絵に書いてあるタイトルが異なる場合，今回の印刷ミスの影響を受けています． 会場で手に取って購入して頂いた方々に，大変ご迷惑をおかけしてしまい，申し訳ございません． 現在，対応を検討中です．決まり次第，当ウェブサイトおよび Twitter アカウント にてアナウンス致しますので，今しばらくお待ち下さい．
ゆゆ式を無限に楽しみたかった話 〜 ゆゆ式 Advent Calendar 2014 20日目 〜 - しゅみは人間の分析です
ある日のこと、後輩たちがこんなことを言いました。 「ゆゆ式のコマをランダムに並びかえたら無限にゆゆ式が楽しめるのでは？」 真面目に計算してみると、10の15乗くらいの組み合わせができることがわかりました。 この記事ゆゆ式アドベントカレンダー20日目は、そんな無限にゆゆ式をたのしむためのシステムを真面目に作ってみた話をします。 コマの切り出し 漫画のコマを並び替えるためには、コマがバラバラな画像として存在していなければなりません。 なので、まずは自炊で電子化された書籍をコマの線にそって切り出していく処理を自動化することにしました。 上の図がふつうの4コマの1ページですね。これの枠線を識別して、1ページから8枚のコマを取り出してくる方法を考えます。 ハフ変換で直線検出 OpenCVという画像処理のライブラリに直線を検出するツールがあったので、まずこれを試してみました。 が、結果はこのとおり。
非技術者でもわかる（？）コンピュータビジョン紹介資料
3. この資料について 3 この資料は、とあるお客様のコンサルティング用に作成したも のです。 お客様から許可を得て公開しています。 業務上関係なさそうな分野の説明は省略しているため、コンピュー タビジョンの全体紹介としてはバランスを欠いてます。 「コンピュータビジョンってこんなことできるんだ！す げー！！」と思ってもらうのが目的です。 資料中にURLを埋め込んでいるので、埋め込み先にあるデモ動画 などを見ることをおすすめします。 参考に上げた論文は、state-of-the-artなものよりも考え方 がわかるようなものを選んだつもりです。 自分が得意でない分野も含むので、誤っているところなどは 優しく指摘していただけるとありがたいです。 4. 自己紹介 4 テクニカル・ソリューション・アーキテクト 皆川 卓也（みながわ たくや） フリーエンジニア（ビジョン＆I
OpenCV for Android の導入方法 - Qiita
ダウンロード まずはこちら（ http://opencv.org/downloads.html ）からOpenCV-2.4.6-android-sdk-r2.zipをダウンロード、展開 解凍した中のsdk/java/ をEclipseにインポート このとき、Copy projects into workspaceのチェックをつけておくと、 後々面倒になるので、チェックを外しておきます。 そのままではビルドエラーになることがあります プロジェクトのproperties->Androidからビルドターゲットを選択して 再ビルドすれば治るはずです。 サンプル動作方法 サンプルはダウンロードしたファイル群の中の、 samples/ 配下に入っています。まとめてEclipseでインポートします。 ビルドエラーになることがあります。 先ほどと同じくプロジェクトのproperties->Androidか
AndroidでOpenCVを使ってみよう 第1回 開発ツールの用意 - プロノワ -
OpenCVはオープンソースの画像処理ライブラリです。 静止画の処理（イメージングと呼ばれることが多い）だけではなく、OpenCVのCVはComputer Visionの略である通り、画像解析などの処理も豊富で、その応用範囲は多岐にわたっています。 画像処理のコードを一から作成するより、まずはOpenCVに使いたい処理が用意されている場合は、そちらを使った方が効率的でしょう。 ただし、OpenCVはC/C++で記述されているので、利用にはC/C++のプログラミング知識が必要です。 ところで、iPhoneやAndroidのアプリ開発も注目されていますね。 Androidは搭載デバイス的にも面白いハードウエアだと思います。 Androidの開発環境はJavaがベースです。OpenCVを利用するにはNDKと言うC++ネイティブ用のSDKが必要でしたし、その敷居は高いものでした。 最近になり、Op
橋本商会 » 画像のだいたいの色を求める
カメラの入力画像から平均的な色を求めてRGBで出力する。 頻出色じゃなくて、全体的に赤っぽかったらr:200,g:50,b:50みたいなかんじで出す。赤っぽいとか青っぽいとかを求めたい。 数えて平均出そうかと思ったけどOpenCVで1×1ピクセルの画像にリサイズしてしまうのが速い＆早いことに気づいた。 一応カメラのプレビューと、その色で塗りつぶしたウィンドウを出してみている。1ピクセルの画像はcvShowImageできないので、表示のために2ピクセルの画像を作っている image1px.cpp #include <stdio.h> #include <cv.h> #include <highgui.h> int main(int argc, char** argv) { CvCapture *capture; IplImage *img, *img1px, *imgR, *imgG, *i
類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
Python/OpenCVで顔検出を利用した肌色検出 | ぱろすけのメモ帳
序論画像から肌色領域を検出する必要は、様々な場面で生じます。たとえば指や腕などをうまく切り分けることができればジェスチャーの認識が容易になります。肌色領域検出によって画像から人を検出するタスクも難易度が下がるでしょう。肌色領域検出は水玉コラを自動生成に役立つなど、愉快なアプリケーションも多くあります。というわけで本記事では画像から肌色領域の検出をする手法を提案し、その実装を示し、実験により性能を検証します。修士論文書かなきゃなあと思いながらブログを書くと、構成が自然と論文風になってしまいますね。関連研究関連研究を述べます。Elgammal による肌色検出のチュートリアル [Encyclopedia of Biometrics, 2009] では、肌色領域の検出の方法について説明しています。そこでは、あらかじめ「こういう色が肌色です」と定義しておいて、それをもとに画像から肌色領域を検出すると
Web から画像を up して Django で処理する雛形 | ぱろすけのメモ帳
なんとなく使えそうなので書きました。画像を受け取るとサーバに送信し、サーバは顔認識して結果を返します。以下みたいな感じです。以上はここで実際に見ることができます。クライアント側はふつうに Javascript で書かれています。ファイルを受け取ってアップロードするために Dropzone.js というライブラリを使ってみました。サーバ側は Python/Django で書かれています。なぜ Python かといいますと、まあ、使い慣れているからです。Django は最近はあまり流行らないそうですが、しかしちょっと調べてみた感じでは Python の Web フレームワークの中では一番将来性がありそうな印象でした。今回は本当に小さいプログラムですから、明らかに役不足（正しい意味で）ですね。画像ファイルをアップロードしてバックエンドで処理できるといろいろ楽しいですよね。一応コンピュータビジョン
コンピュータビジョンと機械学習 徹底入門 -現実的な画像検索のためにやってきたこと- #TokyoWebmining
コンピュータビジョン＆機械学習の入門的な内容について ※事例のランダムサンプリングを追加：修正 ※再現率、適合率の名称逆だったので入れ替え：修正 Read less
Python でポワソン画像合成のコード書いたよー | ぱろすけのメモ帳
皆様こんにちは。元気に画像合成してますか？ ふつーは画像合成とかあんまり興味ないですよね。僕も全然興味ありませんでした。何だか難しそうだし、面倒そうだし、Photoshop 持ってないし。でもですね、画像合成に全然興味がなく、一切関わりたいとも思っていなかったのは、画像合成について何ひとつ知識を持たなかったからです。皆様はポワソン合成についてはご存知ですか？ ポワソン合成を用いると、以下のような画像を簡単に作ることができます。 モナリザをベースとしている感じはありますが、顔が違いますね。なんか違う。 実はこれ、以下の画像をベースとして 以下の絵を合成しています。 どの部分を合成するかについては、以下の画像で指定しています。 ポワソン合成を用いるとこのような合成を簡単に行うことができます。どうですか面白くないですか。 ポワソン合成は、SIGGRAPH というコンピュータグラフィクス界で非常に
アクティブ探索をOpenFrameworksで試す | Creativenture
名古屋大学院大学の村瀬先生のセミナで聞いた、アクティブ探索をOpenFrameworksで実装してみました。 アクティブ探索は画像内の何かを探す際の検索を劇的に短縮できるアルゴリズムです。 簡単にいうと、ヒストグラムの相関などで評価を行う場合、その部分で相関係数があまりにも離れていれば、そこを中心に『マッチングするまでもない相関係数しか出てこない範囲』が数学的に求められるため、検査精度を落とすことなくその範囲を無視でき、画像検索のスピードが早くなる、というもの。 村瀬先生のサイトにあったチュートリアルを参考に、というかベースに、基幹の部分をMISTからOpenFrameworksで扱う機会の多いofxOpenCvとofxCvに変更して実装してみました。 とりあえず動くだけのコードなのでかなり無駄な処理が入ってますが、とりあえずこんな感じ。 スピードは出ているのですが、最後の座標が微妙にずれ
JubatusとOpenCVで一般物体認識 - Sideswipe
はじめに 先日の Jubatus Casual Talks で、OpenCVを使った一般物体認識の概要と、注意しなければならないポイントについて発表させていただきました。 Jubatus opencv from Kazuya Gokita 詳しくは上記のスライドを御覧ください。 一般物体認識とは 要するに、画像を与えた時にそこに何が写っているのかを推定することです。 ゾウの写真ならゾウ、自転車の写真なら自転車だとコンピュータに判断させるのが目的です。 ところが、これがなかなか難しい問題であまりうまくいっていません。 Googleの画像検索は一見この問題を解決しているように見えますが、画像検索の場合はその画像の周辺にあるテキスト情報が利用できるのでちょっと違います。 たとえば、写真のすぐ下に「ウサギかわいい」って書いてあったらたぶんウサギの写真だろうと判断できます。 このような情報が与えられ
セクシー女優で学ぶ画像分類入門
2. 解析動機 2013年5月18日Tokyo WebMining #26 2 最後の春だし画像処理の勉強でもしとくか 後輩からAV女優の類似画像検索の話を聞く （ぱろすけ 2012） DMMにはアフィリエイトあったよな これでウェブサービス作れば儲かるかも 決して下半身からの要望で解析したのではありません http://blog.parosky.net/archives/1506 3. 計算環境 2013年5月18日Tokyo WebMining #26 3 使用言語：Python ２．７ （少しだけR） 使用モジュール：Numpy, Scipy, OpenCV 科学技術計算用のライブラリ MATLABにできることは大体できる numpy.ndarray 型付き多次元配列 numpy.linalg 線形代数計算 scipy.cluster 今回はこれのk-means法を使用
『javascriptで画像処理してみよう(1)〜OpenCVjs〜』
画像処理だけで飯が食えるかっ！？ 主にコンピュータ関連の話題中心にしていこうかと思ってますがどうなるかは不明です。 写真の加工や顔認識といった画像処理の話題が多くなるかと思います はじめまして。京都の会社で画像処理エンジニアをしてますsakiyamaKです。 いつからかinstagramとかで写真をお洒落に加工するフィルタが流行りだして、ずっと興味があったので自分のプログラムで再現できないかと調べてみました。 で、一応コツがつかめる程度には再現できたんですが、いかんせん画像処理といえばC言語系でやるのが普通です。でもそれだとウェブ系の人たちにウケが悪そうだなと思ったんで、まずjavascriptの画像処理ライブラリを作ってみました。 名づけてOpenCVjs！ 名前の通り画像処理ライブラリのデファクトスタンダードであるOpenCVのjavascript移植版です。 せっかく作ったんで誰かに
画像処理でのPythonの利用
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
OpenCV.jp
Reference Manual OpenCV-2.x(svn) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++)（訳） OpenCVユーザガイド（訳） Python: リファレンス日本語訳 Google Test-1.6 Google Test ドキュメント日本語訳 Google Mock(svn) Google Mock ドキュメント日本語訳 OpenCV-2.2(r4295相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-2.1(r2997相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-1.1pre C/C++:
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monophile: OpenCVで顔認証をしてみる