舛添都知事「家族のいる部屋で会議した」 : 痛いニュース(ﾉ∀`)
舛添都知事「家族のいる部屋で会議した」 1 名前： リバースネックブリーカー(dion軍)＠＼(^o^)／：2016/05/13(金) 15:01:11.26 ID:R8GXrVku0.net 舛添都知事「家族が泊まる部屋で会議」／一問一答１ −家族と泊まっている部屋で会議をしていたということだが、プライベートという認識か 舛添都知事 平成２６年１月２日という日付だが、数日後には都知事選に立候補した。緊急かつ重要な案件なので、この日くらいしか（会議を）やる時間がない。ただ、正月の休みで子どもたちにも約束していた。大きな部屋だったので１時間だか、２時間だかわからないがやった。家族の部屋を使わないでやっていればよかった。その１年前はまた正月だが、その少し前が総選挙の投票日だった。新党改革惨敗で敗戦処理をしなければならない。数カ月後には自分の参院選挙が迫っていた。そこでこういう形で使った。ただ、
pHash.org: Home of pHash, the open source perceptual hash library
What is a perceptual hash? A perceptual hash is a fingerprint of a multimedia file derived from various features from its content. Unlike cryptographic hash functions which rely on the avalanche effect of small changes in input leading to drastic changes in the output, perceptual hashes are "close" to one another if the features are similar. Relevance of Perceptual Hashing Perceptual hashes must b
Kind of Like That - The Hacker Factor Blog
Over at FotoForensics, we're about to enable another porn filter. Basically, there are a small number of prohibited images that have been repeatedly uploaded. The current filters automatically handle the case where the picture has already been seen. When this happens, users are shown a prompt that basically says "This is a family friendly site. The picture you have uploaded will result in a three-
pHash.org: Home of pHash, the open source perceptual hash library
What is a perceptual hash? A perceptual hash is a fingerprint of a multimedia file derived from various features from its content. Unlike cryptographic hash functions which rely on the avalanche effect of small changes in input leading to drastic changes in the output, perceptual hashes are "close" to one another if the features are similar. Relevance of Perceptual Hashing Perceptual hashes must b
perceptual hash(phash)を利用して画像比較をしてみる - テノニッキ (@hideack 's diary)
突然ですが画像がたくさんあってそれを人の目で分類するのって大変ですよね。 自動でこういったものを分類できないか興味があったので調べてみました。 perceptual hashとは perceptual hash というのは、ハッシュ関数の実装なのですがSHA1等のハッシュ関数とは違い、以下の様な特徴があります。 得られるハッシュ値は64bit 対象は静止画, 画像, 音声等のマルチメディアデータ コンテンツ内容が類似しているケースでハッシュを得た場合、例えば静止画画像の拡大、縮小といった加工の場合ハッシュ値が全く同じになる また、色調の修正やノイズが加わった場合も得られるハッシュ値間のハミング距離が近くなる 64bitのハッシュ値なので最も遠いハミング距離は64 (=全くコンテンツが異なっている) 逆にハミング距離が0であればperceptual hashで得られた結果上は同一コンテンツ
Looks Like It - The Hacker Factor Blog
For the last few months, I have had a nearly constant stream of queries asking how TinEye works and, more generally, how to find similar pictures. The truth is, I don't know how the TinEye image search engine works. They don't disclose the specifics of the algorithm(s) that they use. However, based on the type of results it returns, it appears to me to be some variation of a perceptual hash algori
簡単な画像の類似度計算手法「Average Hash」 » Untitled Blog
画像の類似度を計算する方法を調査していたところ、面白い手法を紹介している方がいたので、この場でシェアしたいと思います。 この手法は「Perceptual Hash」という、「比較可能なハッシュ」を生成するための一手法です。 一般的にMD5やSHA1などのハッシュ値は、1バイトでもデータが違えば、まったく違うハッシュ値を返してきますが、「Perceptual Hash」は似たようなデータには似たようなハッシュ値を返してきます。 元ネタのブログによれば、これから紹介する手法のことを、ブログのオーナーであるDr. Neal Krawetzさんは「Average Hash」と呼んでいるようです。 元ネタのブログ記事は、以下のリンクからたどることができます。 Looks Like It – The Hacker Factor Blog いたってシンプルな手法ではありますが、例えば高速で「それなりの精
ルノワール展＠国立新美術館は幸せで楽しい絵画がいっぱいでした。おすすめ！ - あいむあらいぶ
かるび（@karub_imalive)です。 若冲展でしばらくお腹いっぱいだったのですが、GW明けたらまた美術展に行きたくなってきました。天気も良かったし、今日はかねてから「これは行く！」と決めていたルノワール展＠国立新美術館に行ってきました。このエントリでは、その感想を書いてみたいと思います。 １．混雑状況と所要時間目安について 入場したのは、５月１２日（木）の１１時台。写真では、それほど混雑していないように見えますが、平日なのに展示会場内はかなりの人出でした。ツアー等の集団客や修学旅行中と思われる中高生もいましたね。 会場が広々としているのでそれほど気にならなかったですが、会期の後期にかけてTVなどで特集が組まれた後などの土日休日は、ひょっとしたら入場制限がかかるかもしれませんね。 展示数は、映像資料、彫刻、デッサン、絵画など全部合わせると100点を超えます。全部しっかり見て回るのであ
メスしかいないサラマンダー、驚きの利点判明
メスしかいないサラマンダーの個体群は、近縁種のサラマンダーのオスからDNAを「盗んで」いる。（PHOTOGRAPH BY ZAC HERR） 両生類のサラマンダーには、メスだけの集団がいる。それで不自由しないどころか、彼女たちは大いに繁栄している。 北米北東部にみられるトラフサンショウウオ属の一部がそうだ。彼女たちは自らのクローンを産んで新しい世代とすることができる。 多くの科学者は、このような集団は必ず行き詰まると考えるが、このほど科学誌「Journal of Zoology」に掲載された最新の研究で、そうとは限らないことが明らかになった。 オハイオ州立大学の研究チームは、切断された体の一部を再生させるサラマンダーの能力に焦点を当てた。彼らは捕食者の攻撃や事故などでどこかの部位を失ってもすぐに再生できる。（参考記事：「再生能力を持つ生物、代表5種」、「死後3カ月たったミズクラゲが生き返っ
類似画像を検索する方法を調べみた その1 - フタなしカンヅメ
Google画像検索のような類似画像を検索する方法を調べてみた。 ぱっと思いつくのは、色や形状などの特徴量を比較し、近似しているものを調べていく方法だ。 この手の情報やライブラリは、けっこう出回っているので、一番お手軽にできそうだ。 他のアプローチとしては、特徴量が近似していないものを探しいくことで、類似性を判定する方法もあるそうだ。 画像同士をつきあわせて類似性を判定するのではなく、彼らは問題をまったく別の角度から捉えた。彼らの方法では、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)。そして、もう一つのターゲット画像(B)に対しても同じ記録を作成する(Rb)。この、RaとRbがほぼ同じなら、画像AとBは類似性が高いだろう。 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 |
先延ばし魔の頭の中はどうなっているか
Tim Urban / 青木靖 訳 2016年2月 (TED2016) 大学では政治専攻だったので、レポートを沢山書かなければなりませんでした。普通の学生がレポートを書く場合、作業量はこんな感じに分布していることでしょう。 これだと、はじめはゆっくりですが、最初の週、十分に進めておいて、後半多少負荷が高くはなっても、秩序ある状態が保たれています。私だってそんな風にやりたいと思います。予定としては、すぐ取りかかるつもりでいますが、実際にレポートをやる段になると、私の場合こんな風になってしまいます。 毎回こういうことになるんです。それから90ページの卒論を書くことになりました。１年かけて書くべきものです。いつものようなやり方が通用しないのは分かっていました。規模が大きすぎます。それで計画を立てて、こんな感じでやろうと決めました。 １年の計画です。はじめは軽く、中間で少し上がり、終盤でスパートを
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