リアルタイムに映った自分の映像で好きな服を試着できるデジタルスペース
「デジタルスペースであなたに夢の1着を!」ということで、リアルタイムでカメラに写った自分の映像を使って自由自在に好きな服を試着でき、なおかつ360度くるりとまわって似合うかどうかをチェックできるというシステムがグランフロント大阪のアクティブラボ内のデジタルファッション株式会社のブースで体験可能となっており、これが自宅でも実現できればかなり画期的なことになりそうです。 実際にどのようなことができるかというのは以下のムービーを見ると分かりやすいです。 リアルタイムでカメラに写った自分の映像を使って自由自在に好きな服を試着 - YouTube 右奥に映っているのが試着済みの状態、くるりと回転すれば動きに合わせて服も動き、スカートの裾などもちゃんと揺れてます モーションコントローラーで操作が可能なので、スムーズに試着の切り替えが可能 服は3Dなのでちゃんと身体や動きにフィット くるりん 実際に体験
監視カメラ映像というビッグデータ、人混みから顔認証で「あなたの顔」を見つけ出す
駅の改札を通る人たちの動く映像から人の顔だけを識別し、しかも性別と年齢を自動推定している。青色が男性、赤色が女性、数字が年齢を示す。顔認証技術を持つグローリーが駅に許可を得て実験した時のもの グローリーの顔認証技術は、セキュリティ業界関係者の間で評価が高い。システムに顔写真を登録すると、人混みの映像の中からでも、簡単に本人を見つけ出せてしまう。厳重な入退館管理が求められるビルなどでは、特に重宝される。 認証精度は99.99％以上といい、顔が似ている「他人」と間違える確率が非常に低いのが特徴だ。この他人識別率が顔認証の技術力の高さを測る、1つのバロメーターになっている。 一口に顔認証といっても、デジタルカメラなどに搭載されている「人の顔かどうか」を判別する簡易的なものから、それこそ本人かどうかを識別するものまで、幅広いのが実情である。 その点、グローリーは本人照合の一本に絞って、技術開発を続
テレビ操作がさらに快適に。パナソニック新・ビエラの認識機能は粒ぞろい！
テレビ操作がさらに快適に。パナソニック新・ビエラの認識機能は粒ぞろい！2013.04.04 22:00Sponsored パナソニック新・ビエラの機能紹介記事、第2弾でございますよ。 前回はテレビのホーム画面を自分仕様にしてしまう｢マイホーム｣という機能をメインにご紹介しました。詳しくは記事を見ていただくとして、マイホームをざくっと一言で言ってしまうと、テレビのホーム画面に好きなアプリや機能を置いて、自分仕様にしてしまおうというもの。あれ、同じ事2回言った...？ というわけで、第2弾はVIERAの機能をもうちょっとご紹介します。今回は顔認識、音声認識、タッチペンです。 顔機能認識でマイホームへ移動！ まずは顔認識機能を。 新・ビエラのフラグシッププラズマモデル｢VT60｣は小型カメラが内蔵されてます。このカメラを使い、人の顔を認識させて、その人のマイホームを開くことができるんですが、これ
アイトラッキング（視線計測装置/視線カメラ）世界No.1
研究者たちは、人間の行動を解読するためにアイトラッキング（視線追跡・視線計測）を使用しています。私たちの技術が提供するデータは、発見を可能にし、以前は解決できなかった問題の解決に役立ち、発見を検証します。
自動車の周囲を監視して運転者を支援 ―― 人とくるまのテクノロジー展（自動車技術展）2008【安全編】
「人とくるまのテクノロジー展（自動車技術展）2008」では，「環境」と並んで「安全」に関するエレクトロニクス技術の展示が多かった．安全を確保する技術は大きく，二つに分かれる．「衝突事故発生時の安全技術」（パッシブ・セーフティ）と，「衝突事故が起こらないようにする安全技術」（アクティブ・セーフティ）である． パッシブ・セーフティの代表は，シートベルト（自動ロックあるいはプリテンショナ機能付き）とエア・バッグだ．いずれも，四輪車には標準的に装着されるようになっている．このため，安全に関する最近の開発努力はアクティブ・セーフティに移行してきた． ●ステレオ・カメラと画像処理で前方の状況を認識 こういった状況を反映し，今回の「人とくるまのテクノロジー展」ではアクティブ・セーフティに関する展示が非常に多く見られた．なかでも衆目を集めていたのが，富士重工業が出展した安全運転支援システム「EyeSigh
スマートフォンで高精度なOCR化を――サンワダイレクト、OCR用ノート「KYBER SmartNote」とOCR用マーカー「KYBER SmartMarker」を発売
サンワサプライは、スマートフォン向けのOCR用ノート「KYBER SmartNote」とOCR用マーカー「KYBER SmartMarker」を、それぞれ同社直販サイト「サンワダイレクト」にて9月10日より発売する。 両製品は、スマートフォンで専用アプリ「KYBER」を利用して手書き文字撮影、データするためのノートおよびマーカーで、「KYBER SmartNote」は、専用のノートに書かれた文字を、「KYBER SmartMarker」は専用の蛍光マーカーでマーキングした部分の文字をそれぞれOCR化する製品となっている。いずれも、OCR化は専用サーバーにアップして行う仕組みで、サーバー側ではO-RIDが開発した高精度なOCRソフトで文字化を行う。専用ソフト「KYBER」はiOS向けとAndroid向けがそれぞれ無料で用意され、App Store、Google Playからそれぞれダウンロー
InterVideo PhotoAlbum アルバム写真を自動分類 [CG・画像加工] All About
InterVideo PhotoAlbum アルバム写真を自動分類撮った写真をすぐに取り込んで、人物や、室内、室外など自動的に分類して整理してくれるソフトがあったらなぁ…と思うことがありませんか？ 今回は便利な「自動分類機能」を搭載のアルバムソフトをご紹介します。 撮った写真をすぐに取り込んで、人物や、室内、室外など自動的に分類して整理してくれるソフトがあったらなぁ…と思うことはありませんか？ 写真をパソコンに取り込みまではするのですが、その先の整理まではなかなか手が回らなくて…。 そんな方におすすめ！ 実はある程度まで自動的に分類してくれるアルバムソフトがあるんです。 今回は、このユニークな「自動分類機能」を搭載している「InterVideo PhotoAlbum（インタービデオ フォトアルバム）」（windows版）をご紹介します。 アルバムソフトを使い始めようという方にも、とても使い
![InterVideo PhotoAlbum アルバム写真を自動分類 [CG・画像加工] All About](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8f530daf3cb408d6b6a0ba6f38ed7ccece36cffc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimg.aacdn.jp%2Faa%2Fcommon%2Fogp300_300.png)
「写り込み」はどこまでOK？ 文化庁、改正著作権法の新規定を解説
写真やビデオ撮影の際に背景に著作物が写り込んだ場合、著作権侵害に当たらないとする規定などを盛り込んだ改正著作権法の解説ページを文化庁が公開。 文化庁はこのほど、6月27日に公布された改正著作権法の内容を解説するページを公開した。改正著作権法では、写真やビデオ撮影の際に背景に著作物が写り込んだ場合、著作権侵害に当たらないとする規定などを盛り込んでおり、同ページでは、具体例を挙げて解説している。 著作権侵害に当たらない例として、写真撮影時、意図した被写体だけでなく、背景に小さくポスターや絵画が写り込んだ場合や、街中で流れていた音楽がたまたま録り込まれた映像を、放送やインターネット送信する場合などを挙げている。 改正著作権法では、録画機器などの技術開発の際、映画などの著作物を録画する行為や、クラウドサービスのサーバ処理速度を高めるため、データを大量複製する行為も著作権侵害に問われないと規定。例え
iPhoneをかざすだけで書き込んだ予定を同期できる手帳「Cal-Sync スポイト」を使ってみた
予定の管理にはスマートフォンを使っているけれどスケジュールを素早くメモをするには手書きの手帳の方が便利という人は少なくないはずですが、そんな人のために手書きの予定を素早くiPhoneに読み込める様に作られた製品が「Cal-Sync スポイト」です。 TOP of Cal－sync スポイト http://www.cal-sync.jp/ 今回はA5サイズ（左）とB6サイズ（右）を購入。 ◆Cal-Sync SPUIT B6 GR X0013（税込2100円 ） 合成皮革を使用した淡いグリーンのカバー。 裏面は以下の通り。 iPhone 4Sと大きさを比較するとこんな感じ。 表紙と裏表紙には名刺などが挟めるポケット付き。 内側は以下の通り。 この部分にもレシートなどを挟むことが可能。 年間カレンダーは以下の通り。 1年を1見開きで見渡して重要な予定を書き込めるようにもなっています。 月ごとの
第3回 オブジェクト検出してみよう | gihyo.jp
第1回、第2回と画像認識の基礎とOpenCVについて紹介してきました。第3回目の今回は、いよいよ本連載の目玉であるOpenCVを使ったオブジェクト検出に挑戦してみます。 オブジェクト検出の仕組み 基本原理のおさらい オブジェクト検出のプログラムを書き始める前に、そもそもどんな仕組みでオブジェクト検出を行っているのかを理解しましょう。 第1回では画像認識の原理として、学習フェーズと認識フェーズがあることを説明しましたが、OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムもこの流れに従います。つまり、画像から特徴量を抽出し、学習アルゴリズムによってオブジェクトを学習します（詳しくは第1回を参照してください）。 図1 画像認識の流れ OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムは、Paul Violaらのオブジェクト検出の研究［1］をベースに、Rainer Lienhartらが
HoG vs Haar-like feature ベンチマーク - コンピュータビジョンの日々
OpenCVのサンプルとしても公開され、すっかり有名になった Haar-like特徴量と AdaBoost分類器を用いた顔認識手法だが、現在最先端の画像処理研究では、HoGという特徴量が注目されている。 HoGは、"Histogram of oriented Gradient"の略で、直訳すると、「方向づけられた勾配のヒストグラム」ということになる。つまり、入力画像の勾配（微分画像）を求め、それを局所領域ごとに勾配方向で区間分割してヒストグラムを取ったものを特徴量としようとする手法である。 これは2005年にNavneet DalalとBill Triggsによって提唱された新しい手法で、Haar-likeよりも分別能力が高そうだということで、盛んに研究されている。 私も今、HoGを使った物体認識処理を試作しているところであるが、データ空間として線形分離しやすいらしく、SVM(サポートベク
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404 NOT FOUND - MANTANWEB（まんたんウェブ）
http://www.jst.go.jp/shincho/program/kadai/anzenanshin_h22_07.html
製品情報 ｜ アイトラッキング｜ナックイメージテクノロジー
TechCrunch | Startup and Technology News
撮影した虫の写真をアップすると名前や特徴を教えてくれる虫解析アプリ「虫判定器」が登場
他言語の看板を瞬時に英訳する『Word Lens』Android版が登場 | ライフハッカー・ジャパン
NEC、大量の映像から同一映像を瞬時に見つけ出す技術