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。
2009-07-01
自分も相当なJavadoc厨と自負しておりますので，内容をあらためねばと超上から目線で立ち読みしてきたら，{@code}タグやら@{literal}タグなど，知らないタグが書いてあって，恥ずかしい思いをしたでありますの巻。 慢心はいけませんね。:-P 今までJavadocの書き方といえば「How to Write Doc Comments for the Javadoc Tool」くらいで，とっても良いこと書いてあるのに読んでくれる人は少なくて悲しい思いをしたもんだが，日本語で解説してある本書がでたから，もう安心だね。遠慮して「再入門講座」ってあるけど「再」は余計だよね，つーか，みんなJavadocナメ過ぎ。あれは，相当デキる子なんですよ。 思い返せば，うんこなJavadoc（を作っているプロジェクト）に対する不満は山のようにあるが，そんなの書いてもしようがないので，「Javadoc，よく
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長文日記
