Appleの強力な特許群はAndroid端末/電子書籍端末の脅威になるかも知れない - A Successful Failure
米Appleは2010年3月2日、台湾のHTCを特許侵害で提訴したと発表した（Apple Sues HTC for Patent Infringement）。HTCはAndroid端末の最大の供給元でありNexus Oneの開発でも知られている。HTCとしては、まったく事前通告のない突然の提訴だったようだ。 Appleは20件の特許侵害を主張しているが、内10件の特許番号が訴状で明らかにされている。請求項を確認してみたところ、その基本的で広い権利範囲に驚愕してしまった。通常、特許と言っても、概要は広くても実際に請求項を見てみれば、様々な制限がかかっていて全然怖くない事が多いのだが、挙げられた特許はどれも請求項が比較的シンプルか、ごく当たり前の構成が羅列されているだけであり、極めて強力であると考えられる。事はHTCのAndroid端末だけに限らず、SonyEricssonやSamsung等他
コンピュータ将棋の現状：三人寄れば文殊の知恵は正しいか？ - A Successful Failure
4月2日に情報処理学会が日本将棋連盟に「コンピュータ将棋」で挑戦状を送ったことが話題になった*1。日本将棋連盟は挑戦を受諾、女流棋界の第一人者、清水市代女流王将・女流王位が対戦相手と決まった。対戦は今秋から順次行われるという。 情報処理学会の挑戦状に関するFAQによれば、対戦ソフトウェアに関して次のように記されている。 Q：対戦ソフトウェアは既に決まっているか A：合議アルゴリズムを用いる方針になっています。複数のソフトウェアを疎結合で並列計算させて、それらの意見を集約して、次の一手を決定する手法です。現在のところ、限られた実験では効果が認められており、これを実際の対局に用いる方向で検討しています。個々の参加ソフトウェアの候補は、プロジェクトに現時点で参加しているGPS将棋、Bonanza、激指、YSS、TACOS、柿木将棋などです。これを実用的にどのように組みあわせるのかは、実験を元に決
いよいよ実世界にタッチするiPhoneアプリまとめ - A Successful Failure
携帯電話は常に電源が入ったネットワーク接続デバイスであり、常時ユーザが持ち歩くと言う点において、ウェアラブルコンピューティング(Wearable Computing)で語られてきたユースケースを徐々に実現しつつある。特にiPhoneはGPS/コンパス/加速度などの各種センサに加え、アプリケーション開発自由度の高さから、現時点で最も開発アクティビティの高いデバイスであると言える。 本エントリではiPhoneアプリケーションのうち、特に実世界とのインタラクションを有するものについて紹介する。地図と連動して単純に現在位置から最寄りの施設やその施設のクーポン、イベント等を検索して提示するようなアプリ、単に音声を録音したり、音声コマンドを認識して動作するアプリは多く存在するが、本エントリでは扱わない。ここではiPhoneに搭載されているセンサを一工夫して実世界を認識し新たなサービスを提供するアプリに
顔画像処理技術の研究動向と応用事例 - A Successful Failure
情報処理に2ヶ月連続で顔画像処理技術のサーベイが掲載されている*1,*2。サーベイ著者らの研究業績紹介にやや偏っている印象があるが、興味深く、有用なサーベイとなっているのでポイントだけ整理してまとめておく。なお、最近話題になったモノを中心に元論文にはない複数の項目を追加している。 顔画像処理技術 顔検出 画像の中から漏れなく誤りなくリアルタイムで顔の位置を検出する技術。動画処理時にはトラッキングも必要。 ViolaとJonesによるHaarタイプの特徴量を用いた高速顔検出手法*3をベースとして多くの改善手法が提案されている。 顔特徴点検出 顔の性別、年齢を含めた属性推定や個人識別を行うために、顔の各器官の特徴点の検出を行う技術。 多種特徴点抽出に対応したCootesらのActive Shape Model(ASM)やActive Appearance Model(AAM)が有名*4。拡張・
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。
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