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。
『火垂るの墓』に対する最も参考になる米Amazonレビュー - A Successful Failure
先のエントリで最近の火垂るの墓に対する米国Amazonのレビューを複数紹介したが、ついでに今までに最も参考になると評価されたレビューもまとめて紹介したい。米国Amazonにおけるあらゆる商品の中で最多（注：2009年現在では既に最多ではない）のレビュー数556を誇る『火垂るの墓』のレビューの中から、"Most Helpful First"でソートした結果の最上位のレビューである。 270 人中、258人の方が、「このレビューが参考になった」と投票しています。 アニメをあらゆるメディアの中でも最も悲しいカタチに昇華させた, 2004/1/11 By Ian Krupnick (Colorado Springs, Colorado United States) 通常、私は映画で泣くことはありません。私は一粒か二粒の涙を落とすことになるような映画が好きです。ところが『火垂るの墓』はそのようなレベ
1
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
処理を実行中です
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
