H.264の秘密 | POSTD
(編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) (2016/12/11、いただきましたフィードバックをもとに翻訳を修正いたしました。) H.264は、動画圧縮コーデックの標準規格です。ネット上の動画、Blu-ray、スマホ、セキュリティカメラ、ドローンなどなど、今やあらゆるところでH.264が使われています。 H.264は注目すべき技術のひとつです。たったひとつの目標、つまりフルモーションビデオの送信に要するネットワーク帯域を削減することを目指した30年以上の努力の結晶なのです。 技術的な面でも、H.264はとても興味深い規格です。この記事では、その一部について概要レベルでの知識を得られることでしょう。あまり複雑だと感じさせないようにするつもりです。今回おはなしする概念の多くは動画圧縮全般にあてはまるものであり、H.264に限ったものではありません
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
本当に実用的なたったひとつのソートアルゴリズム - CARTA TECH BLOG
コンテンツメディア事業本部の新卒エンジニア坂本がお送りいたします。 突然ですが、皆さんの好きなソートアルゴリズムはなんですか？ 私は基数ソートのスマートでストイックな雰囲気に惹かれます。 とはいえ、普段の開発では「どのソートアルゴリズムを使うか」を意識することは少ないのではないでしょうか。 むしろ現実世界で「トランプが全部揃ってるか」を手作業で確認するときとかのほうが、実はソートアルゴリズムが必要なのかもしれません。 ということで（？）、そのような現実的な場面で、本当に実用的なソートアルゴリズムを決める戦いが始まりました。 選手紹介 今回試したソートアルゴリズムは、独断と偏見で選んだ以下の5種類。 1 挿入ソート シンプル・イズ・ベスト！正直言ってベンチマークの噛ませ犬！ 2 クイックソート 「クイック」の名前はダテじゃない！王者の貫禄を見せてやれ！ 3 マージソート 安定感のある隠れた実
コンピュータを進化させてきた偉大なるアルゴリズムまとめ
By Kai Schreiber IT技術の進化のスピードには目を見張るものがありますが、それを支えているのはアルゴリズムと呼ばれる処理方法(技術的アイデア)です。さまざまなアルゴリズムの中でも、コンピュータの進化に革命的な影響をもたらしたとされる偉大なアルゴリズムは以下の通りです。 Great Algorithms that Revolutionized Computing http://en.docsity.com/news/interesting-facts/great-algorithms-revolutionized-computing/ ◆ハフマン符号(圧縮アルゴリズム) Huffman coding(ハフマン符号)は、1951年にデービッド・ハフマン氏によって開発されたアルゴリズム。頻出頻度の大小によって対戦するトーナメントツリーを考えて、ブロックごとに0と1の符号をもたせる
GitHub - google/zopfli: Zopfli Compression Algorithm is a compression library programmed in C to perform very good, but slow, deflate or zlib compression.
Zopfli Compression Algorithm is a compression library programmed in C to perform very good, but slow, deflate or zlib compression. The basic function to compress data is ZopfliCompress in zopfli.h. Use the ZopfliOptions object to set parameters that affect the speed and compression. Use the ZopfliInitOptions function to place the default values in the ZopfliOptions first. ZopfliCompress supports d
計量学習を用いた画像検索エンジンとアニメ顔類似検索v3について - デー
まだgithubにはpushしていないのですが、さいきょうの組み込み型画像検索エンジンotamaに計量学習を用いて与えられたデータにあった画像間の距離関数を学習してそれを使って検索するというドライバを入れたので、先行的なデモとしてアニメ顔類似検索v3を作ってみました。 計量学習は、ベクトル間の距離の計り方を機械学習で決めるみたいな分野です。 アニメ顔類似検索v3 AnimeFace Search v3 - Otama LMCA_VLAD_HSV Driver randomボタンを押すと顔画像がランダムに出るのでどれかクリックするとそれをクエリに検索します。color weightは色の重みを調節するパラメーターで、1にすると色だけで検索します。0にすると形状やテクスチャだけで検索します。結果画像の上の数字は類似度的なもので、その横のgglは元画像をGoogle Search by Imag
麻雀ゲームが弱い理由（と羽生２冠が強い理由）～読みと見切り編～ - マッタリプログラミング日誌
先日の記事が割と評判が良かったようなので、続きを書いてみたいと思います。 前回は、局面の数に着目して麻雀の難しさについて書きましたが、今回は読みと見切り（探索と枝刈り）について紹介したいと思います。 将棋の場合：MIN-MAX法 将棋やオセロのようなゲームは、情報科学的には２人零和完全情報確定交互ゲームに分類されますが、このタイプのゲームではmin-max探索という先読みとαβ法という見切り（枝刈り）が有効であることが分かっています。 次の図のような感じです。 今、Ａという局面で先手の順番です。このとき先手にはＢ，Ｃという２つの手が考えられます。 先手がＢを指すと後手はＤとＥの２つの手が考えられ、先手がＣを指すと後手にはＦとＧという手が考えられます。 Ｄ～Ｇに書いてある数字はその局面で先手番からみた局面の有利さ（形勢判断）を数字化したものです。先手は出来るだけ数字が大きい局面に誘導したいで
quick sortよりも高速でmerge sortのように安定しているソートアルゴリズムtim sort [勘違い] - Islands in the byte stream
<追記>ベンチマークプログラムに誤りがありました。ソート済のシーケンスに対してソートを掛けていました。ご指摘ありがとうございます＞ak氏 そんな夢のようなソートアルゴリズムがあるのかというと、あるらしいんです。それがtim sortと呼ばれるアルゴリズムです。 画期的（？）なソートアルゴリズム「Sleep Sort」：濃縮還元オレンジニュース｜gihyo.jp … 技術評論社 このあたりで拾ってきたネタですね。 merge sortを改良したアルゴリズムで、安定*1しており、しかも実行速度にも優れているとか。アルゴリズムの性能の評価は済んでいるらしく、CPythonやJDK7には既に導入済みのようですね。 ならば当然Perlのソートも…と考えるわけですが、まず評価のためにJavaのソースをC++にそのまま移植してみました。それがこれ（いちおうテスト済）： https://github.co
![quick sortよりも高速でmerge sortのように安定しているソートアルゴリズムtim sort [勘違い] - Islands in the byte stream](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f9103c273a45047a455a47c2322a4ec545cd77ee/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F17680117127143682567%2F17680117127143702106%2F1558185862)
日刊工業新聞 電子版
文部科学省は国立大学などの電子顕微鏡や量子コンピューターといった研究装置を産学で共同利用する体制を構築する。２０２６年度から公募をはじめ、１０年間で２０―３０カ所の共用拠点を整備す... マイクリップ登録する
Perlでアニメ顔を検出＆解析するImager::AnimeFace - デー
というのを作ったので自己紹介します。 2月頃から、コンピュータでアニメ顔を検出&解析する方法をいろいろ試しつつ作っていて、その成果のひとつとして、無理やり出力したライブラリです。 はじめに はじめにざっとライブラリの紹介を書いて、あとのほうでは詳細な処理の話を僕の考えを超交えつつグダグだと書きたいと思います。 Imager::AnimeFaceでできること Imager::AnimeFaceは、画像に含まれるアニメキャラクター的な人物の顔の位置を検出し、さらに目や口など顔を構成する部品位置や大きさの推定、肌や髪の色の抽出を簡単に行うことができるライブラリです。 これらが可能になると、 画像から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 動画から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 自動的にぐぬぬ画像が作れる 自動的に全員の顔を○○にできる 顔ベースのローカル画像検索 など、最新鋭のソリューシ
ダイクストラ法, 貪欲アルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー
現実逃避をしながらウェブを眺めていたら ダイクストラ法（最短経路問題） にたどり着きました。単一始点最短路問題におけるダイクストラ法の解説です。 何を思ったのか、図を眺めていたところ動かしたい衝動に駆られて、気付いたらパワポでアニメーションができていました。 http://bloghackers.net/~naoya/ppt/090319dijkstra_algorithm.ppt 実装もしてみました。隣接ノードの表現は、ここではリストを使いました。 #!/usr/bin/env perl use strict; use warnings; package Node; use base qw/Class::Accessor::Lvalue::Fast/; __PACKAGE__->mk_accessors(qw/id done cost edges_to prev/); package Q
「CEDEC 2008」セッションレポート─国内ゲームグラフィックスの最新研究
【10月10日】 カプコンブースイベントレポート 今度の「モンハン」はオフラインでも2人で遊べる!! SCEJブースレポート PS3「リトルビッグプラネット」、「Flower」ほかDL専用PS3タイトルその1 (開発者インタビュー付き) マイクロソフトブースレポート サードパーティータイトルを中心に24タイトルをプレイアブル出展 マイクロソフト、東京ゲームショウ2008 Xbox 360スクリーンショット集 セガブース、イベントレポートその1 期待の3プロジェクトの記者発表会を開催! セガブース、イベントレポートその2 2日目もイベント盛りだくさん。「PSU」の追加アップデートも発表! ＫＯＮＡＭＩブースレポート 「サイレントヒル ホームカミング」、「ワールドサッカー ウイニングイレブン2009」など続編タイトルが豊作 スクウェア・エニックスブースレポート
ユビキタスの街角: Knuth先生にアルゴリズムを教えたよ
Donald Knuth先生の 弟子の播口さんに誘われて、 Knuth先生と夕食を御一緒させていただいた。 185cm以上はある大きな人で、想像よりも若かった。 1938年生まれだからまだ70歳らしい。 とても頭が良さそうな顔をしている。当たり前か。 世間話の中で先生の執筆環境について聞いてみた。 M: 「文章書きとかどういう環境でやってるですか?」 K: 「大きなマシンも使ってるけど文章とかはLinuxノーパソでEmacsだね」 M: 「Emacsなんですか。仕様が変で困ったりしませんか?」 K: 「変な機能は使わないからね。自分で色々カスタマイズしてるし」 K: 「たとえば行に色をつけるElispを使ってる。参考文献リストとか書くときに、 大事なのとそうじゃないので色を変えるんだ」 K: 「CWEBを書くための仕組みも作ってる。まだ書いてないモジュールのリストは全部 木構造でダンプして
YappoLogs: GoogleのMapReduceをいまさら妄想した
処理内容 mapに対しては任意のデータが与えられる。 mapはkeyとvalueからなる大量のデータを戻す。 shuffleにて、全てのmapのkeyをまとめあげて、keyごとにreduce workerにkeyとvalue listを渡す。 reduceは、受け取ったkey/value listを処理する。 key/valueなデータに特化したPlaggerってことで間違いないのかなぁ？ mapperで大量のデータから必要な物をフィルタリング(Subscription,Aggregator)して、reducerで実際の処理(Filter,Publish,Notify)を行うというPlaggerみたいな感じ。 全てのmapやreduceに大しての各workerの仕事量は平均的になる様にバランス良く配置する。 多分、mapやreduceの直前で、それぞれのjobの大きさを計測してmanage
ワードサラダ技術について
後半部分が重要で、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係である ということです。 さて、実例です。たとえば次の文章を考えてみます。 「通信販売大手セシールは９日、生命保険の販売に本格参入する方針を明らかにした。」 まず形態素解析するとこんな感じになります。 通信 名詞,サ変接続,*,*,*,*,通信,ツウシン,ツーシン 販売 名詞,サ変接続,*,*,*,*,販売,ハンバイ,ハンバイ 大手 名詞,一般,*,*,*,*,大手,オオテ,オーテ セシール 名詞,固有名詞,組織,*,*,*,セシール,セシール,セシール は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ ９ 名詞,数,*,*,*,*,９,キュウ,キュー 日 名詞,接尾,助数詞,*,*,*,日,ニチ,ニチ 、 記号,読点,*,*,*,*,、,、,、 生命 名詞,一般,*,*,*,*,生命,セイメイ,セイメイ 保険 名詞,一般
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