３次元手ぶれ補正（知覚補正付き） - potasiumchの日記
（ちょっと遅ればせながら）今年のSIGGRAPHで発表された手ぶれ補正アルゴリズムは面白いと思った。素人が撮ったぶれぶれのビデオを後からソフトウェア的に修正してくれるというもの。ウィスコンシン大学とアドビ社の共同研究。 Content-Preserving Warps for 3D Video Stabilization Feng Liu, Michael Gleicher, Hailin Jin and Aseem Agarwala SIGGRAPH 2009 枠組みとしては、まずビデオ動画から特徴点抽出を行い、３次元的なカメラの動きの情報を得る。そこからカメラが理想的な（ぶれぶれでない）軌跡をたどったとしたら見えたであろう景色を再構成するべく、画像を局所毎にリマッピングしよう、というもの。ただし単純に再構成だけを考えてリマッピングすると情景自体が変わる部分（被写体が動いて隠蔽箇所が変化
Slow Feature Analysis - potasiumchの日記
神経系を模した教師なし学習の枠組みとして、Slow Feature Analysis (SFA) というのがあるらしい。これかなり良い感じなんじゃないだろうか。 感覚神経系の役割は、生存に合目的な行動を行えるように外界の状況を推定することにある。感覚器から得られる生の感覚入力自体はノイズや（視覚系なら）眼球運動などの影響で高速に（〜数十ミリ秒）変化するけど、外界の状況（特定の場所にいる、目の前に熊がいる、等。）はより低速に（〜数秒）変化する。このことから、神経系は自然感覚入力のうちの低速に変化する特徴（slow feature）を抽出するように自己組織化すると仮定し、モデル神経系に自然感覚入力を与えて学習させてみましたと。 そうすると、視覚野で見られる受容野構造や、海馬で見られる場所細胞に相当する情報表現を獲得させることができたと。さらに面白い点は、この学習則をミクロに考えるとそれは ST
ヒト網膜の転送速度は約10Mbps - potasiumchの日記
トリビア的に気になって調べたのでメモ。ヒトの網膜が視神経を介して脳に送る画像（動画）データの転送速度はだいたい 10Mbps ぐらいらしい。 Efficiency of information transmission by retinal ganglion cells. Koch K, McLean J, Berry M, Sterling P, Balasubramanian V, Freed MA. Curr Biol. 2004 Sep 7;14(17):1523-30. in vitro でパッチ電極を使ってノイズ刺激入力下の網膜神経節細胞のスパイク活動を記録。そこから情報量を計算。 How much the eye tells the brain. Koch K, McLean J, Segev R, Freed MA, Berry MJ 2nd, Balasubramania
potasiumchの日記 - 一枚の２次元画像から３次元形状を再構成
Compute 3D shape and scene from a single image Feng Han, and Song-Chun Zhu 入力（２次元画像） ↓ ３次元再構成 入力（２次元画像） ↓ ３次元再構成 これはすごい。 ベイズ推定の枠組みで、prior knowledge として物の smoothness とか空間内での stability *1を置いてやって解空間を探索したらそれらしい３次元再構成が出来ましたと。 この論文では prior knowledge は人が与えているようだけど、基本的に自然界で経験しうる感覚入力のデータをがんがん投入して prior knowledge を（データドリブンで）形成できるようにすれば、日常に出てくるような不良設定問題はだいたい解けるようになるのではないか。というか脳がやっていることというのは結局そういうことかな？ もしそうなら
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
