Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
クラウド時代の到来で、コンピュータサイエンスは「終わった」
クラウド時代の到来で、コンピュータサイエンスは「終わった」 国立情報学研究所 アーキテクチャ科学研究系 教授 佐藤 一郎氏 「コンピュータサイエンスは終わった」。こう広言するコンピュータサイエンスの研究者がいる。国立情報学研究所（NII）の佐藤一郎教授だ。目ぼしい進展が見られない上、有望視されるクラウドコンピューティングの研究はクラウドを「持てる者」でないと困難だからだ。一方で、コンピュータサイエンスの研究成果は様々な分野に応用できると佐藤氏は主張する。（聞き手は、中田 敦＝日経コンピュータ） 2008年後半から「コンピュータサイエンスは終わった」と明言しているそうですね。 コンピュータサイエンスが危機に陥っている証拠には事欠きません。バイオサイエンス（生命科学）と比べると、その差は歴然としています。バイオ分野では新しい実験装置や知見、医療技術、薬品が次々と登場しています。ところがコンピュ
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