論文『画像補完技術による衣服の除去』を刊行します | ぱろすけのメモ帳
査読付き学術論文誌「あの人の研究論文集 Vol.4 No.2」に、私の執筆した論文「画像補完技術による衣服の除去」が採録されました。私が水面下で開発していた真に革新的なプロダクトに関するものです。人類のロマンであるところの、着衣の透視を実現します。具体的には、以下の画像のようなシステムを実現します。本記事に掲載した画像には強いモザイクをかけていますが、実際の紙面ではモザイクはありません。（一部黒塗りがあります。）上の画像が二次元画像を用いた例、下の画像が三次元画像を用いた例です。この図ではモザイクが粗すぎてわかりにくいかもしれませんが、お察しください。英語力に自信がないのであれなのですが、論文の概要は以下の通りです。Abstract: This paper proposes a novel method to remove clothes in images. When an image
情報系主要国際会議2013のチュートリアルまとめ1: 機械学習、データマイニング、人工知能 | ぱろすけのメモ帳
情報系の国際学会の多くでは、研究発表に加えてチュートリアル・セッションが設けられています。チュートリアルではホットなテーマの基礎から応用までが扱われ、要点を絞ってわかりやすく解説されており、初心者の入門には最適です。 学会に参加してチュートリアルを受けなくても、多くの場合はその内容を知ることができます。その概要は必ず会議のプログラムに掲載されますし、発表者がスライドを Web にアップロードすることも多く、発表の様子がビデオ配信されることもあります。 オンラインに情報があることは多いとはいえ、それらは基本的には分散しています。会議のウェブサイトにはチュートリアル一覧が載っています。しかし、そこから発表者によるチュートリアルサイトにリンクが貼られていることは少なく、スライドの情報もないことが多い。これは非常に不便です。 というわけで、2013年の情報系主要国際会議で行われたチュートリアルのタ
WWW2012で発表された3つの Twitter 関連論文のまとめと考察 | ぱろすけのメモ帳
気づいたら7月が終わってたんですがこれが相対論的効果ですかね。 4月が8本、5月が17本、6月が7本でした。そして今月は、驚きの3本！ 東京大学制作展なるイベントで1週間ほど吹き飛んで、そのあとレポートで1週間吹き飛んで、論文の書き直しやって、体調崩して1週間吹き飛んで、まあこんなもんですよね。 反省しています。 さらには、今月は「知能情報論に関する一流学会・一流雑誌の論文を3本以上読め」ってレポートに関連して読んだものしかないんですね。だったらレポート自体をブログに乗っければいいんですよね。 なので以下は実際に提出したレポート（を一部改変したもの）です。恥ずかしいですね。 知能情報論に関連する，一流雑誌もしくは会議の英語論文を三本以上読んで， その論文の概要 それらの論文を貫く考え方 をA4 で4ページ以内にまとめよ。 対象とする論文の選出 今回は、自分自身の知識領域を広げるため、自分の
プログラマが解くのに1時間かかる問題を機械学習に放り込む話 | ぱろすけのメモ帳
皆様、 Twitter やら facebook で数カ月前に爆発的に拡散された以下の問題をご存知でしょうか。 ご存知の方が多いでしょうね。単に、イコールの左側の4つの数字の丸の数の合計がイコールの右側に等しい、それだけですね。とても簡単な問題です。ちなみに僕は解けませんでした。 これについて、昨日このようなエントリが投稿され、話題になっています。 プログラマが解くのに1時間かかるという問題が普通にプログラマな方法で5分で解ける話 http://d.hatena.ne.jp/nowokay/20120410 こりゃあ炎上するでしょうねえ。だって、プログラマも何も関係なく、ふつうに問題を解いているのですから。 先ほどのエントリでは、イコールの左側の数値は変数であり、それを足しあわせたものが右側の数値である、としています。たとえば、 0->a, 1->b, 2->c, 3->d, 4->e,
自己紹介 | ぱろすけのメモ帳
挨拶 はじめまして。ぱろすけといいます。「誰だよ」と言われることが多いので自己紹介をします。趣味プログラミングをします。実力は趣味程度です。プログラミングコンテストみたいなことはやりません。一応中学くらいからプログラミング言語を触っていました。当時は Delphi でした。高校で C# を使って、最近はもっぱら Python です。ウェブも少しだけできます。クラシック音楽を聴きます。シベリウスが好きです。北欧系と英国系が性に合います。ピアノが少しだけできます。高校から大学までチェロを少し触りました。最近は聴き専です。老後はチェロとギリシャ語を習って過ごしたいです。少し本を読みます。村上春樹と森見登美彦のほぼ全作品を揃えています。『風の歌を聴け』『世界の終りとハードボイルド・ワンダーランド』が好きです。現在は太宰治の読破に取り組んでいて、だいたい半分くらいです。小川洋子とか川上弘美とかも少し
『恋人の有無が中学生の意識に与える影響』まとめ （東京大学大学院教育学研究科紀要, 2012） | ぱろすけのメモ帳
『恋人の有無が中学生の意識に与える影響 : 「恋人のできやすさ」に着目して』と題する論文が東京大学大学院教育学研究科紀要において発表され、僕の周りではそのタイトルのインパクトから大変話題になりました。しかし、タイトルの誇る印象に比べ、中身はそれほど読まれていないように思います。特に、タイトルだけ眺めて「これで論文になるんだから教育学部はクソ」という声が多く飛んでいます。それはよくない、きちんと中身を把握してから物を言うべきです。ゆえに、本エントリではこの論文の内容を簡単にまとめます。論文自体は東京大学学術機関リポジトリから誰でも手に入れることができます。http://repository.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/dspace/handle/2261/51333発行は2012年3月10日ですから、最新の論文であるといえます。このような情報が広く話題になるあたり、自分のまわり
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
機械学習ライブラリ scikit-learn で簡単ツイート分類 | ぱろすけのメモ帳
皆様こんにちは。今日も元気に自分を見つめ直していますか？自分を見つめ直す手段として、過去の自分の発言を見返すことは有用だと考えられます。たとえば、Twitter を使っている方ならば、その過去ログを用いることが考えられるでしょう。Twitter の過去ログはライフログとして機能し、それを用いることにより、過去の出来事のみならず、考え方、感じ方、ふとした着想、などなどを読み取ることができます。しかしながら、過去のツイートを全部見返すのは非常に面倒ですね。たとえば僕のアカウントはトータルで4万ツイート以上あります。これは非常にめんどい。Twitter は情報量多くてだるいよね問題については、従来「再生核 Hilbert 空間を用い、脱ベイズ確率主義に立脚したあまりだるくないツイッター」などの試みが行われてきましたが、今なおその面倒さを軽減する手段については十分とはいえません。本記事では、過去の
数十の企業の内定者一覧がfacebookでダダ漏れな件 | ぱろすけのメモ帳
こんばんは。明日は多くの企業で内定式が行われますね。先ほど Facebook を開いたところ、おすすめグループとして某社の内定者交流ページが現れました。複数の友人がその企業への就職を決めていたからでしょう。しかし、その交流者グループを開いてみて驚きました。グループのメンバ一覧が公開されていたのです。おそらく管理者は、設定を「非公開のグループ（投稿内容などが非公開）」にして満足し、「秘密のグループ（存在とメンバも非公開）」に設定することを忘れたのでしょう。これってなんだかマズい気がしますね。こういう内定者グループが他にもないかと、「内定」「内々定」でグループ検索を行ってみました。結果は皆様でご覧ください。あの有名企業の内定者一覧が丸見えです。「内定」での検索結果、「内々定」での検索結果。どうなんでしょうね、これは。内定者の氏名が公開されることは、企業にとっては直接的なダメージはない気もします
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
プログラムで為替取引して大儲けしよう1: 分析用のデータの収集 | ぱろすけのメモ帳
夏だ！ 海だ！ 為替取引で大儲けだ！ 近年、「遊ぶ金ほしさ」を理由に犯罪に手を染める若者が増加している。そこでの本質的な問題は遊ぶ金がないことであり、それを効率的に入手する手段が求められている。本記事では、効率的に遊ぶ金を入手する手段として為替取引に着目し、社会問題の解決を図る。 僕は修士課程2年の情報系学生であり、バイトもせずデータ分析の勉強などを（半分本業、半分趣味で）行なっているのですが、やはり親の金で遊び歩くのもなあと思うので、データ分析と為替取引でさくっと遊ぶ金を手に入れられたらいいなあと思っています。ゆえにこの問題にトライします。もちろん本当に儲けられるとは思ってないです。夏休みの自由研究みたいなものです。 今日はとりあえず、分析のために過去十数年分の為替データを手に入れて軽く加工するところまで。 プログラムで為替取引をするといっても、やはり戦術は人間が決めなければなりません。
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
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