英語タウンでは、実際に海外やビジネスで利用できるTOEICスコアを紹介している。TOEICスコアを求める企業で紹介されている、有名企業が求めるTOEICスコア一覧とJOINして表示すると次の通りだ。 TOEICスコア 参考スコア 実際の能力 他テストとの比較 990点 ネイティブと間違われる！？ 940点 教養のあるネイティブの平均 国連英検特A級 英検1級 900点 韓国LG・新入社員平均 松下電器(国際広報担当) 日常会話や業務が英語でこなせる 国連英検A級 英検準1級 860点 富士通(海外出張が頻繁にある営業・技術者) 三菱商事(社内留学条件) 800点 日立製作所(経営幹部候補) KDDI(事務職・技術職の配属・異動の基準スコア800点以上) 韓国HYUNDAI(新入社員足きり点数) LG電子(新入社員足きり点数) 日常会話や海外でトラブルにも対処できる 790点 外資系求人サイ

建物群から構成される都市景観の3Dモデリングは、様々なアプリケーションにおいて利用されているが、その利用は現時点では限定されており、より積極的な利用を促進するには、3Dモデル構築の省力化、自動化、低コスト化が求められる。最近、ジョージア工科大の研究グループが、都市景観をスキャンし、3Dモデル構築を行うあっと驚く意外な方法を考案している。本エントリでは、論文*1に従って、この手法の概要と、それによって将来可能になるであろうユースシーンについて紹介したい。本エントリで掲載する図表は本論文からの引用である。 【告知】@LunarModule7でつぶやいています。 興味のあるかたはフォローください。 GPSを使って街をスキャンする GPSは30個程度の衛星のうち受信可能な位置にある衛星からの時刻情報、軌道情報などを受信し、衛星からの距離を測定、3次元位置を測位するものだ。4個のGPS衛星からの電波

前回、『写真に基づく3D空間構築手法の到達点』としてバラバラの写真から3D空間を構築する手法について取り上げた。コメントで言及された人もおられたが、MicrosoftはPhotosynthとして、同様にStructure-from-Motion (SfM)を用いて写真をつなぎ合わせ、インタラクティブにブラウズできるPhotosynthを公開している。 Photosynth Overhead View on Vimeo Photosynth + Bing Maps on Vimeo 現在、研究レベルではWeb上にアップされた不特定多数のユーザによる膨大な写真から街一つを再現するプロジェクトが推進されている。その名も"Building Rome in a Day"（ローマを一日にして成す）だ。下の動画はFlickr検索された画像から生成された3Dモデルを示している。本エントリでは、論文*1に基

一昔前は実世界の建築物を元にウォークスルー可能な3D空間を構築しようと思ったら、まず各部屋の形状を計測器を用いて計測し、その計測結果に基づいて人手でモデル化し、領域ごとにテクスチャを貼り、照明を設定して……と気の遠くなるような作業が必要だった。3D空間の構築は極めてコストの高い作業だったが、近年では2次元画像（実写写真）に基づいた3D空間の構築手法が長足の進歩を遂げており、以前に比べれば極めて低コストに3D空間を構築する事が可能となっている。 【告知】Twitterはじめました。@LunarModule7です。 興味のあるかたはフォローくださいとしばらく宣伝。 今ではバラバラに撮影した写真から、全自動で3D空間を構築し、内部を自由にウォークスルーできるようになっている。ワシントン大学とMicrosoft Reseachが2009年に発表した研究*1は現時点における集大成とも言えるものとなっ

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。