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平成18年の夏季競馬(6月17日(土))から、収得賞金の取扱いと競走条件区分の名称を変更し、『勝った馬が同じ競走条件(クラス)に留まらず昇級する』ことを基本とした分かり易いルールを導入いたします。 旧ルールでは、勝っても昇級せずに同じ競走条件に出走できるケースが見られましたが、新ルールではそのようなケースがほとんどなくなります。なお、4歳夏季競馬で出走できる競走条件が下がる、いわゆる「降級」する仕組みは引き続き残ります。 レースで1着(重賞の場合は2着も)となった場合に収得賞金として算入する額については、レースの競走条件毎に定めます(下表1参照)。なお、同着の場合でも、算入する額は同じとし、旧ルールのように同着頭数で割ることはありません。 (表1) 競走条件と収得賞金に算入する額 4歳馬は、4歳春季競馬が終了し夏季競馬が始まる前に、それまでに獲得した収得賞金額を半分にし、そ
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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