hirax.net::iPhone4でマーカレス拡張現実のPTAMを動かす
最新記事(inside out)へ | 年と月を指定して記事を読む（クリック!） / 2001/ 2002/ 2003/ 2004/ 2005/ 2006/ 2007/ 2008/ 2009/ 2010/ 2011/ 2012/ 2013/ 2014/ 2015/ 2016/ 2017/ 2018/ 2019/ 2020/ 2010年11月 を読む << 2010年12月 を読む >> 2011年1月 を読む Aaron Wetzlerさんが行った「（カメラに映る画像から空間把握を行うことができる） PTAM(Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces) のiPhoneへの移植作業レポートとプロジェクトソース」がGitHubに公開されています。そこで早速ビルドし、iPhone4でPTAMを動かしてみることにしました。 下の動
https://www.robots.ox.ac.uk/ActiveVision/index.html
Active Vision Laboratory Department of Engineering Science University of Oxford About the lab The Active Vision Laboratory seeks to advance knowledge in computational vision, particularly in the area of real-time 3D scene segmentation and reconstruction using traditional algorithmic and modern machine learning approaches. We are interested in applications for location and mapping, wearable and ass
Parallel Tracking and Multiple Mapping -- Bob Castle - Active Vision Laboratory, University of Oxford
Research Overview Object recognition and localization while tracking and mapping Parallel Tracking and Multiple Mapping Object tracking with single-camera SLAM Wearable robotics Video Information Select a research topic to read about from the list above. All videos are available as embedded flash and as downloadable DivX avi files. PTAMM source code now available. This work extends Georg Klein's P
SLAM - Wikipedia
SLAM（スラム）とは、自己位置推定と環境地図作成を同時に行うことを言う。 正式名称は、Simultaneous Localization and Mapping。 Lidarなどのセンサを搭載した移動体が走行を行いながら周囲の環境をセンシングすることで、二次元もしくは三次元の環境地図の作成を行う。同時に移動体の移動量の推定を逐次的に行うことで環境地図上での自己位置推定も行われる。カーナビのように既存の地図上でのGPSを用いた自己位置推定とは異なり、地図の存在しない屋内などの環境でも自己位置推定が行える。 位置の推定やマップ作成で利用されるセンサには、レーザーレンジスキャナー(測域センサ、Lidar)、カメラ、エンコーダ、マイクロフォンアレイなどが用いられることが多い。 身近な利用例として、電機系各社が販売するロボット掃除機が挙げられる。この場合、清掃の対象の居室の形状、及びその室内に対す
Pipe Render
SIGGRAPH Asia 2009に参加してきました。 見れたのは展示のみ、本当は論文発表等を見たかったのですが今回は駄目でした。 とりあえず、展示会で気になったものをご紹介します。 ＜ UEI iPhoneとARとHMDを合わせたデバイス ＞ iPhoneのGPSとコンパスを使い、向いている方向に合わせてHMDに映った地図が回転するそうです。ここでは付けてみることはできなかったのですが、実際にどのように見えるのかが気になりました。 iPhoneとARとHMDと自転車 ＜ MITメディアラボ Sixth Sense ＞ 有名なMITメディアラボの投影型AR。（写真の写りが悪くて分かりにくいですが）実際に見るのは初めてだったので、とても面白かったです。 Sixth Sense ＜ 幽霊退治AR 「KAIDAN」 ＞ 光の効果と立体音響でとても怖いAR幽霊を体験できました。途中、耳元で幽霊の
PTAMの改良 - 2 マーカーの認識 - Pipe Render
PTAMの問題点の１つに、「マップの３Ｄ座標空間が勝手に決められてしまう」というものがあります。 ３Ｄ座標空間は、初期化完了時に出るグリッド平面で表されます。 これはＣＧにとっては「地面」を意味しているので、地面が正しい位置にないとＣＧ表示もおかしくなってしまいます。 （例えば、垂直な壁が地面になってしまう等） この問題を解決するには、地面の決定に別な方法を使う必要があります。例えば、 ユーザーのコントロールによって、地面の位置や方向を再調整する。加速度センサーでカメラの下方向を認識、そのベクトルにほぼ垂直で、面を形作っている特徴点の集合を探す地面の位置に目印を置いて、それを認識させる。などが考えられます。 ここで、上記の項目に何か見覚えがあるものが入っています。それは、「目印」の認識です。 これは、今まで散々使ってきたARToolKitを使えば簡単にできそうです。 ----- < ライセ
PTAM/PTAMMにおいて，外部パラメータや特徴点の三次元位置を取得する． : とあるエンジニアの走り書き
PTAM/PTAMMにおいて，カメラ位置，特徴点の三次元位置を取得します． いたって簡単．trackerの適当な（適切な）位置に以下のコードを追加するのみ． ◯カメラの位置 //スケールは初期化のとあわせておくこと．ここではPTAMの復元時にスケールを弄っているので0.5としてます。 double scale=0.5; //カメラ座標 Vector<3> v3CamPos = mCurrentKF.se3CfromW.inverse().get_translation(); //カメラ回転 const Matrix<3>& rot = mse3CamFromWorld.get_rotation().get_matrix(); //カメラ位置姿勢 Vector<3>& tra = mse3CamFromWorld.get_translation(); cv::Mat_<double>M_W2
機構学 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "機構学" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2022年2月） 機構学（きこうがく、英: mechanism）は機械工学の一分野であり、歯車によるエネルギー伝達の他、チェーンによる伝達、過負荷時にはスリップせしめるベルト伝動機構、蒸気機関車の車輪やエンジンに見られるスライダー機構やリンク機構等、機械部品の形状や配置を単純化し、それら相互の相対運動を研究する学問である。 関連項目[編集] 自由度 瞬間中心 リンク機構 カム機構 歯車 ピストン ローラーチェーン
TechCrunch | Startup and Technology News
Live Nation says its Ticketmaster subsidiary was hacked. A hacker claims to be selling 560 million customer records. An autonomous pod. A solid-state battery-powered sports car. An electric pickup truck. A convertible grand tourer EV with up to 600 miles of range. A “fully connected mobility device” for young urban innovators to be built by Foxconn and priced under $30,000. The next Popemobile. Ov
クアッドコプターの驚くべき運動能力
Raffaello D'Andrea / 青木靖 訳 2013年6月 (TEDGlobal 2013) 運動抜群の機械というのはどういうものでしょう？ これから機械の運動能力の実演と、それに必要な研究を、クアッドコプターを使ってご覧に入れます。クアッドコプターは結構昔からあったんですが、最近流行りだした理由は、構造的にとてもシンプルだからです。４つのプロペラの回転を制御することで、ロール、ピッチ、ヨー、そしてプロペラの方向への加速が出来ます。またこれには電池、コンピュータ、様々なセンサと、無線がついています。クアッドコプターはとても敏捷ですが、その代償として本質的な不安定さがあり、飛ばせるためにある種のフィードバック制御が必要になります。 (クアッドコプターを放り投げると静かに戻ってくる) 今のをどうやってやったのかですが、天井のカメラとノートPCがこの室内の測位システムの役割をしていて、
3日で作る高速特定物体認識システム (1) 物体認識とは - 人工知能に関する断創録
情報処理学会の学会誌『情報処理』の2008年9月号（Vol.49, No.9）に「3日で作る高速特定物体認識システム」という特集記事があります。OpenCVを用いた面白そうなプロジェクトなのでレポートにまとめてみようと思います。3日でできるかはわからないけど。 残念ながらこの記事はPDFを無料でダウンロードすることができません（CiNiiでオープンアクセス可能になったみたいです）。なので会員以外で元記事が読みたい人は図書館でコピーする必要があるかも・・・また、2009年9月号の人工知能学会誌にも物体認識の解説「セマンティックギャップを超えて―画像・映像の内容理解に向けてー」があります。こちらも非常に参考になりますが同様にPDFが手に入りません・・・。他にもいくつかわかりやすい総説論文へのリンクを参考文献にあげておきます。 物体認識とは 物体認識（object recognition）は、画
Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces (PTAM)
Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces - Source Code PTAM (Parallel Tracking and Mapping) is a camera tracking system for augmented reality. It requires no markers, pre-made maps, known templates, or inertial sensors. If you're unfamiliar with PTAM have a look at some videos made with PTAM. Here you may download a reference implementation of PTAM as described in our ISMAR 2007 paper
京大、変速時の駆動力抜けのない変速システムを開発
京都大学は12月16日、変速時に駆動力抜けのない変速システムを開発したと発表した。 同成果は、同大大学院 工学研究科 機械理工学専攻の小森雅晴准教授らによるもの。新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の若手研究グラント(産業技術研究助成事業)の一環として行われた。 図1 駆動力抜けのない変速システムを搭載した電気自動車EVUT(Electric Vehicle with Uninterrupted Transmission)と変速システム用非円形歯車の例 地球温暖化防止のため、電気自動車に期待が寄せられているが、電気自動車は1回の充電で可能な走行距離が短く、普及の障害となっている。モータは高効率で運転できる回転速度とトルクの領域が限られている。このため、変速機を用いて理想的な変速を行えば、モータを小型化できるとともに、モータの高効率な領域を有効に利用できるようになり、乗用車の市街地
エリート層の英語力不足
TrinityNYC @TrinityNYC 前にも言ったことあるけどさ、日本の英語問題てのは、国民がみな流暢にしゃべれない、ってことじゃないんだよ。新興国ならばいわゆる「エリート層」と呼ばれるグループに属する日本人が、新興国の同じ職種のひとたちと比べ、英語によるコミュニケーション能力がぜんぜん足りてないってことなんだよ。 2013-12-15 10:42:04 TrinityNYC @TrinityNYC わたしも、ずいぶんいろんな国のひとたち相手に仕事してきましたけどさ、いちおう立派な学歴を持って「知識階層」と呼べるであろうグループのひとたちを対象にしたミーティングやセミナーを、英語だけで持てない国って、正直言って、いまどき、日本ぐらいだよ、わるいけど。 2013-12-15 10:46:30 TrinityNYC @TrinityNYC 日本の知識階層が、他国の一般人をみて「ほかの国
[B! ar] soh335のブックマーク
この記事では日本でも人気のあるオンラインカジノサイトのひとつ「ライブカジノハウス （Live Casino House）」に関してのレビューをしていきます。日本人ユーザーも多く有名なオンラインカジノなのでぜひチェックしてみてください。 ライブカジノハウスは2018年より運営している比較的新しいオンラインカジノサイトではありますが、名前の通りライブカジノ好きなユーザーに人気になっています。黒と赤色がテーマカラーになっているゴージャスなテーマになっているサイトで使いやすいサイトです。 ライブカジノハウスのボーナスライブカジノハウスにはいくつかウェルカムボーナスやプロモーションが用意されています。ここではライブカジノハウスで用意されているボーナスやプロモーションを紹介していきましょう。 ウェルカム150%入金ボーナス ライブカジノハウスでは初回入金時に最低入金額の$10以上を入金するだけで入金額
ソニーのロボット技術、ARに生きる――空間構造を認識する「SmartAR」
ソニー システム技術研究所 知的システム研究部リサーチャー 福地正樹氏。同氏はQRIOの開発メンバーだ マーカーレスAR技術に、同社が「AIBO」や「QRIO」のロボット開発で培った“3D空間認識技術”を組み合わせたのも、SmartARの大きな特徴。ロボットが身の回りの空間構造をカメラで認識する技術や、自分が今どこにいるかを認識する技術などを応用して、従来よりも高度なARを実現する。 ロボット技術により、AR表現がどう変わるのか。ソニーのシステム技術研究所でSmartARの開発に関わる福地正樹氏は、「空間を大きく使うARが可能になった」と語る。 これまでのARでは、トリガーとなる画像がカメラの視界から外れると、仮想物体の空間上に配置することができなくなる。このため、画像がカメラの視界に収まる範囲でしかAR表現ができなかった。しかしSmartARでは、カメラの視界からトリガー画像が消えても、
OpenGLだと数千行になる動画処理を、数行で記述出来る Video Shader Script
Apple が iPhone 5s の発表会で見せたグラフが示す様に、モバイルデバイス向けのGPUの性能の向上は著しい。GPU を上手に活用すると、３Dゲームだけでなく、画像処理などの科学技術計算が大幅に高速化出来るのだが、開発環境が整っていない点が大きな問題だ。 私自身もカメラから取り込んだ動画をリアルタイムで画像処理するアプリケーションを OpenGL を使って開発していたのだが、（はっきり言って時代錯誤の API である）OpenGLでのプログラミングは苦痛極まりない上に、GPU を効率良く使うためにはさまざまな工夫が必要である。OSを開発した経験のある私としては、ここはなんとかしなければいけないと強く感じた。 そこで、OpenGL プログラミングの煩雑さに煩わせずにGPUを使った画像・動画処理が出来る様な開発環境 Video Shader を開発することにしたのだが、それがようやく
コンピュータビジョンと機械学習 徹底入門 -現実的な画像検索のためにやってきたこと- #TokyoWebmining
コンピュータビジョン＆機械学習の入門的な内容について ※事例のランダムサンプリングを追加：修正 ※再現率、適合率の名称逆だったので入れ替え：修正 Read less
3-Sweep Extracting Editable Objects from a Single Photo - 写真からオブジェクトを3D化しその場で変形！脅威のモデリング＆レタッチ技術！SIGGRAPH ASIA 2013
アニメーション・リギング 技術 技術-Technology SLoMo: A General System for Legged Robot... 2024-01-22 何気なく取った動物や人物の映像から脚式ロボット向けに動きを転送する為のフレームワーク『SLoMo: A General System for Legged Robot Motion Imitation from Casual Videos』が公開されています。 続きを読む CG制作 チュートリアル チュートリアル-Tutorial Recognizing Baking Errors - 初心者が見落としがちなテ... 2024-01-22 CGキャラクターアーティストのWelly Chang氏（@TuxedWhale）が初心者が見落としがちなテクスチャ＆法線のベイクのエラーと解決方法をメモしたドキュメント「Baking E
画像認識ライブラリ | ラボ | ギャップロ
最新の画像認識ライブラリV2をご利用ください。 画像認識ライブラリは、iOS と Android に対応したライブラリです。 このライブラリを利用すると、画像認識機能をアプリへ簡単に組み込むことができます。 特徴 わずか十数行のコードでカメラの起動から画像認識までを実装することができます。 被写体の回転、遠近、ゆがみ等を考慮した画像認識が行えます。 カメラ以外から入力した画像に対しても画像認識を行うことができます。 画像認識に必要な特徴量データを生成する Mac アプリケーションが付属しています。 認識可能なものについて 本ライブラリで認識可能なものは次のとおりです。 認識対象は平面であること ポスター、パッケージ、写真、雑誌の表紙などが該当します。 認識対象は複雑な絵柄であること 標識や記号、境界線が曖昧な色合いの画像は認識できない場合があります。 動作確認環境 本ライブラリは下記の環境
「綺麗ごと」を真に受けるな！ 「キラキラワード」が日本をダメにする（横山信弘） - エキスパート - Yahoo!ニュース
「キラキラネーム」はともかく「キラキラワード」とは読みづらい名前や、常識的に考えがたい言葉を用いた珍しい名前を「キラキラネーム」と呼ぶそうです。感覚的に「キラキラ」しているような名前が多いからでしょう。リクルーティングスタジオはこのほど「２０１３年のベスト・オブ・キラキラネーム」を発表しました。２０１３年の１位は【泡姫（ありえる）】、２位は【黄熊（ぷう）】、３位は【姫星（きてぃ）】とのことです。 キラキラネームはともかくとして、私は現場に入ってコンサルティングしている身です。目標を絶対達成させるために企業の支援に入っています。すると、どうしても気になることがあります。それは世の中にあふれる「綺麗ごと（きれいごと）」のキャッチコピー。小さな労力で大きな成果を手に入れたい、楽してお金儲けしたいという「射幸心」を煽るコピーが多すぎて、人を迷わせます。勘違いさせるのです。私はこれを「キラキラワード
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前線で負傷した兵士を病院に搬送するウクライナ軍の機動避難部隊/Yasuyoshi Chiba/AFP/Getty Images （ＣＮＮ） ウクライナの議員らは１３日、戦場の状況は開戦時よりもはるかに悪化したとの認識を示し、米国に防空システムや戦闘機の供与を要請した。 オレクサンドル・ウスティノバ議員は米首都ワシントンのジャーマン・マーシャル財団での会合で記者団に対し、現在の前線は「地獄」の様相を呈していると説明。「我々は開戦当初に比べはるかに多く人員を失い続けている」と述べた。 またウクライナの有力な市民社会活動家、ダリア・カレニウク氏は「ソ連製兵器ではこの戦争に勝てない」と述べ、理由として、ロシアが保有するソ連製装備品の方がはるかに多いこと、ソ連製兵器の弾薬を入手できる場所がないこと、ロシアは兵員数で大幅に勝っていることを挙げた。 ウスティノバ氏も、「戦況が変わった」ことからソ連時代の
これから投資を始める人へ 株式価値の測り方（収益編、配当利回り、PER等） - FX初心者向けまとめ解説（株式投資もあるよ）
株式投資を始めようと思った際、何を基準に銘柄（企業）を選んだら良いかわからない、という方が多いのではないかと思います。 とりあえず、投資雑誌（ZAIみたいなやつ）を買って推奨銘柄を買う、みたいなやり方を否定しようとは思いません。 ただし、こうしたやり方は、株式投資で収益を上げるための技術向上という観点からは効率的とは考えられません。 株式を評価するための基準を持って、それに基づいて売買の判断を行い、そのフィードバックを次回の判断に活かす。これを繰り返して行くことでこそ株式投資の技術向上が図れると考えます。 そのための基準になる株価評価方法を書きたいと思います。今回は特に収益面からの評価に限定します。 長めなので書きたい項目を並べておきます 1.決算短信とは 2.配当利回りとは 3.PER（株価収益率）とは 4.PERと配当利回りの関係 1.決算短信とは 決算短信というものがありまして、企業
結局、青い鳥だった。 - 要となる智を継ぐもの
2001年時点でPER1倍以上だった銘柄を紫色、PBR1倍以下且つ、その後の資本成長率が50%の銘柄を赤色、100%以下を青色でプロットした。サンプル1300銘柄中、赤色は155銘柄。全体からみれば赤色は1割程度だが、見ての通り、時価総額の上昇率が他に比べて半端ない。例えば、実数値として下記の様なデータが取れる。 時価総額が500%以上上がった企業は全体で9銘柄あり、その内5銘柄は低PBR&高資本蓄積銘柄だった。実に過半数を占める。 時価総額200%以上に占める割合も63銘柄中31銘柄が低PBR&高資本蓄積銘柄であり、これも約半数を占める。 また、低PBR&高資本蓄積銘柄のうち、2割が時価総額3倍超となった半面、それ以外の銘柄のそれは5%にとどまる。 さらに、時価総額の成長率が0%以下だった銘柄は全体では52%を超えたものの、低PBR&高資本蓄積銘柄は14%にとどまった。 スクリーニングに
iOS開発で使って便利だったオープンソースライブラリ
追記： ※この記事は、「既にアプリ開発者である人」がより生産性を上げれることを願って書いた記事になります。 よく理解してない方がこの記事を参考にして「これを使ったら簡単になるらしいよ」という解釈をするための記事ではありません。 利用すれば便利になる「かもしれない」というものであることを理解しておいてください。 アプリの開発は早く、その上クオリティ高く完成させるのが良いと思います。 自分で、便利クラスなどを作成している人も多くいるとは思いますが、 iOSはオープンソースなライブラリが充実しているので、できるだけ利用をして 早く確実に開発を終わらせちゃいましょう。 ライセンスはそれぞれを参照して確認してください。 ARCへの対応有無もよく確認してみましょう。 ※見出しタイトルがリンクになっています。 SDWebImage インターネット経由で画像を取得し、UIImageViewへ表示するとき、
「定価」の呪い 2
A地点で100円で買える商品をB地点へ持っていくと200円で売れるとき、A地点で商品を大量に買ってB地点で売るのは、正当な経済行為だ。濡れ手で粟の大儲け、と見えるが、さにあらず。A地点では需要が増えて価格が上がり、B地点では供給が増えて価格が下がるので、結局は手間賃くらいの価格差となる。 さらに時間が経つと……価格が上がったA地点で商品の生産が増え、次第に価格が下がって100円へ復帰していく。それにつれてB地点の価格も下がっていく。仮に手間賃が20円なら、120円へと近付いていく。 ネットでは、A地点とB地点がすぐそばのように見えるので、「不労所得」を得ているとして、転売屋は倫理的に批判される。しかし本来、市場の需給関係から導かれる価格が「定価」と乖離していることを明らかにする転売屋は、有意義な存在のはずだ。 もし商品の生産と価格の変更が瞬時に可能なら、生産者は現在の売れ行きを見て柔軟に生
生化夜話 第47回 美しすぎる相関性が生んだ思い込み - 乳酸と筋肉疲労
実績ある過去。そして新たな始まりへ。 GEヘルスケア ライフサイエンスはCytiva（サイティバ）となりました。『プレスリリース（英語）はこちらから』 まずは、ちょっとした頭の体操です。 観察された事実1：多量の物質Xが存在する場合、症状Yは重度である 観察された事実2：少量の物質Xしか存在しない場合、症状Yは軽度である 導かれる結論：Xを減らすことで症状Yを軽減することができる さて、この結論は正しいでしょうか？ 正しいかもしれませんし、間違っているかもしれませんね。物質Xが症状Yの原因である可能性もありますが、それとは逆に症状Yの結果として生成されたのが物質Xである可能性もありますし、全く別の原因Zがあって、XとYはともにその結果かもしれないのです。 全貌が明らかになっていない系について、得られた相関性だけで解釈してしまうと、間違った結論に達してしまうことがあります。 しかし、それでも
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海外の番組が日本の新幹線技術を特集
AR Drone fly with PTAM - YouTube
テクノロジーが紡ぐ世界 - jstshingi.jp
http://www.nakl.t.u-tokyo.ac.jp/~masuda/papers/gcad2010.pdf
http://bunken.rtri.or.jp/PDF/cdroms1/0004/2009/0004005151.pdf
もの作りのための機械設計工学
100521777.pdf (自動運転システム－展望と課題－)
http://www.eiseisokui.or.jp/ja/pdf/seminar_01/01.pdf
OpenCV.org
ソニー、物体認識と空間認識を組み合わせたAR技術「SmartAR」
http://kabooo.net/archives/35713916.html