脳波で電動車いすの制御に成功…トヨタ（レスポンス） - Yahoo!ニュース
試作したBMIによる電動車いす制御システム (キュワン・チェ博士提供) 右上図：電極装着状態を上から見た写真；○で囲んだ５つの電極を使用 理研BSI-トヨタ連携センター（BTCC）は、脳波を用いて、電動車いすを125ミリ秒（1ミリ秒は1000分の1秒）で制御するシステムの開発に成功したと発表した。 ［画像：脳波計測から電動車いす制御の流れ］ 今回、BTCCは、従来の空間−周波数フィルター法、線形分離器の技術に、理研BSIで培った脳波情報の処理技術であるブラインド信号分離法を融合した新システムを開発。 従来は数秒程度必要だった脳波の解析結果を、125ミリ秒という極めて短い時間で得るとともに、脳波の解析結果をリアルタイムでディスプレイ上に表示し、「自分の意思」と比較できるシステムを構築した。 研究では、電動車いすの制御にこのシステムを応用し、脳波の解析の信頼度を検証。 操作者の特徴に
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。
エピポーラ幾何
ステレオ ¢¡¤£ ¥§¦©¨ 1 2 ¤ R TR T C A A C 1 21 2 1 2 1 2 R t • 左右に少し離れた位置に 2 台のカ メラをおくと，それらのカメラの 像は少し異る．その違いはカメラ の相対的な位置と対象表面までの 距離によって決まる． • 左右のカメラの相対的な位置がわ かり，左右のカメラで見ている対 象の対応がつくならば，画像の違 いを用いて距離が逆算できる．この 原理を三角法と呼ぶ． ステレオ，8 点アルゴリズム 1 透視射影 ¢¡¤£ ¥§¦©¨ 1 2 ¤ R TR T C A A C 1 21 2 1 2 1 2 R t • 注目する点のワールド座標での位 置: (X, Y, Z) • この点の画像座標: (u1, v1), (u2, v2) • カメラ
SIFT Tutorial
藤吉弘亘. "Gradientベースの特徴抽出 - SIFTとHOG - ", 情報処理学会 研究報告 CVIM 160, pp. 211-224, 2007. Scale-Invariant Feature Transform(SIFT) は，特徴点の検出と特徴量の記述を行うアルゴリズムである． 検出した特徴点に対して，画像の回転・スケール変化・照明変化等に頑健な特徴量を記述するため，イメージモザイク等の画像のマチングや物体認識・検出に用いられている． 本稿では，SIFT のアルゴリズムについて概説し，具体例としてSIFT を用いたアプリケーションや応用手法への展開について紹介する．また，SIFT と同様にgradient ベースの特徴抽出法であるHistograms of Oriented Gradients(HOG)のアルゴリズムとその応用例として人検出についても紹介する． Scal
(善)力疾走 | 産業用バーチャルリアリティ展のレポート
Search This Site Profile Calendar Categories Selected Entries PS3「アンチャーテッド」、プレイした。凄かった。 (06/29) 産業用バーチャルリアリティ展のレポート (06/28) 格安の2D/3D両対応の裸眼立体視ディスプレイが登場 (06/27) Recent Comments Recent Trackback Archives すでに、立体視を中心としたディスプレイデバイス編はレポート済みで、第二回は、この展示会の中心的存在のバーチャルリアリティネタや変わりネタをお届けします。 産業用バーチャルリアリティ展 - PSPの映像を疑似立体視化する製品などディスプレイ関連の注目グッズ http://journal.mycom.co.jp/articles/2009/06/27/ivr02/index.html HMDというと
Optimized pow() approximation for Java, C / C++, and C#
Optimized pow() approximation for Java, C / C++, and C# I have already written about approximations of e^x, log(x) and pow(a, b) in my post Optimized Exponential Functions for Java. Now I have more In particular, the pow() function is now even faster, simpler, and more accurate. Without further ado, I proudly give you the brand new approximation: Approximation of pow() in Java public static double
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
