blog::941:株式会社ミクシィ に行ってきた！
セ！ラミッガッ！ こんちは、くしいです。春なのに寒いですね。 季節の変わり目で風邪っぴきさんが多いので心配です。うそです。 さぁさぁ、今回は超有名企業に行ってきたよ。 やー、すごいね。インターネットすごいね。ビックリ。 「ちょっちオフィス見せてくんにゃい？」って言いながら続けてたら こんなところに行けちゃうんだもの。すごいわー。 そんなカンジで、今回は株式会社ミクシィさんに行ってきました。 株式会社ミクシィ は、Webな人の転職サイト『Find Job !』を運営していたり ソーシャル・ネットワーキング サービス『mixi』を運営していたりする インターネットのキラ星のような企業でございます。よ。 昔は社名が違ったんだけどmixiがあまりに人気なので社名にしたんだよ。 で、国内最大規模のmixiを知らない人はいないと思うのだけど、知らん！て人は ここらへんをご参照くださいね。 →mixi
Total Variation Minimization 2 - タンタン的思考
今日はA2BCモデルを実装した．思ったよりも簡単に出来たが，パラメータはこれであってるのかな． まずはROFモデル計算のおさらい．u=f-PG(f)という写像を使って骨格画像uを計算します．PGが写像関数で，内部にpという変数を隠し持っています．だから，正確には写像を使ってpを計算します．v=λdiv(p)によって，テクスチャ画像vが得られます．そして，u=f-PG(f)=f-v=f-λdiv(p)によって，骨格画像uが得られます． さて，この計算方法をA2BCモデルに適用します．まず，u0 = v0 = 0で初期化します．次に，v1 = PG(f-u0)，u1 = f - v1 - PG(f-v1)を繰り返し計算します．ここでも先と同様にpvとpuという変数を隠し持っています．したがって，fの代わりにf-u0を代入し，pvを計算します．さらに，v1=μdiv(pv)によってテクスチャ画像
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