» ロシア軍隊格闘術『システマ』に1日入門してきた / 奥深き「システマ式呼吸法」がマジでスゴい! 特集 以前、「ロシア軍隊格闘術『システマ』の紹介ムービーが達人すぎてヤバい / 気づいたら死んでるレベル」という記事をお伝えした。ロシアに伝わるガチすぎるほどに実戦的な格闘術「システマ」がとんでもなくスゴイといった内容だ。さすがはロシア。おそロシア、である。 だがしかし……実はシステマは日本でも習うことができるという事実をご存知だろうか? 本場ロシアのシステマ本部から公式団体として認可されているのは『システマジャパン』(大阪ではシステマ大阪)。一体どのような練習が行われているのだろうか? システマを紹介したからには体を張って調査するしかないだろう。ということで行ってみた。たのもう! 場所は高田馬場の戸山公園。週に2回は、公園の敷地内で屋外練習をしているのだ。インストラクターは屈強な外国人が2
ドコモのポータブルwifi「BF-01B」(バッファロー製) 3G回線をWifiで使うことが出来、複数のスマートフォンで使用すれば、 通信費の節約も出来る。(筆者もスマートフォン4台はBF-01Bで運用) しかし、当たり前というか、BF-01Bはドコモのsimロックがかかっているため、 他キャリアのsim(ソフトバンクやイーモバイル)は使うことが出来ない。 バッファローのポータブルwifiは、同じ筐体で数種類あり、 ① DWR-PG (別名:無印) ドコモのsimロックあり ② BF-01B (NTTドコモ) ドコモのsimロックあり ③ PWR-100d (NTT東日本) ドコモのsimロックあり ④ PWR-100f (NTT東日本) ※ simフリー と分かれている。③と④はフレッツ利用者向けのレンタル品だが、 大人の事情で、当初はsimロックありとsimフリーの両タイプが提供されて
早く実現してほしい! AR機能でなくしものの場所を特定してくれる「The Finder」2011.11.28 19:00 これ、実現したら絶対に欲しい! 家の鍵やリモコンなど小物類がどこに行ったかわからなくなってしまい、「部屋の中にはあるはずなんだけどな~」なんて探し回っているものぐさ太郎の皆さん(自分含む)に朗報ですよ! こちらは「The Finder」というガジェットのコンセプトデザインなのですが、なんとAR(拡張現実)機能を使ってそうした「なくしもの」の場所を教えてくれるという優れものなんです。 使い方は簡単! なくしたくない持ち物にあらかじめ電波に反応するタグをつけておき、なくしたら上記の写真にあるかっこいいガジェットを使って電波を発信! するとタグがそれに反応し、「ここから3メートルのところにあるよ~」みたいな感じで教えてくれるわけですね。 ありそうでなかったこのアイデア、AR技
日本コンピューティングシステムではお客様のご予算、ご使用用途に合わせて自由なカスタマイズが可能で、お客様一人ひとりのご要望に合わせて弊社営業より最適な構成をご提案致します。 お問い合わせフォームよりお気軽にお問い合わせください。 また、弊社ホームページよりお見積りのご依頼を承ります。 弊社ホームページ掲載のご希望の製品ページ内の「お見積り」ボタンを押下し、お見積りフォームを開きます。 ご希望のシステム構成を選択し、お客様情報を明記の上、送信してください。 ご依頼内容を確認後、通常3営業日以内にお申し込みメール宛に弊社営業よりお見積りを返信いたします。 以下を明記の上、お問い合わせください
この記事ではKinectを使った空間の3D復元について紹介します。 Kinectは毎秒30フレームで前方を撮影し、RGB画像と深度画像を出力します。このRGB画像に対し特徴点抽出を行い、前後のフレームの特徴点をトラッキングし、深度画像と組み合わせてカメラ座標系において特徴点がどのように移動したかを求めます。カメラの視界内部の物が動かないとすれば、フレーム間の特徴点の移動がすべてカメラの移動によるものとみなせるため、各時点でのカメラの位置と向きの変化が求められます。それを積み重ねて、補正を行い絶対座標系内のカメラの位置と向きを求め、カメラ座標系内の各画素の座標と組み合わせることで空間を復元します。 3D復元のデモビデオです。復元の過程を16倍再生して表示しています。映像内では復元された空間を2cm角のボクセルの集まりとして表現しています。 左側はKinectから得られたRGB画像であり、緑の
ニュース一覧 プレスリリース 2020.09.15 モルフォがプロモーションパートナーの映画『スパイの妻』が第77回ヴェネチア国際映画祭で「銀獅子賞」(監督賞)を受賞 IR情報 2020.09.11 2020年10月期 第3四半期報告書 IR情報 2020.09.11 2020年10月期 第3四半期 決算補足資料 IR情報 2020.09.11 特別損失の計上および通期業績予想の修正に関するお知らせ IR情報 2020.09.11 2020年10月期 第3四半期決算短信〔日本基準〕(連結) NEW SoftNeuroは、様々なディープラーニング・フレームワークを用いて行われた学習結果を活用して、多くの環境上で高速に動作します。 NEW Morpho Pose Estimatorは、ディープラーニングを用いており、人体や動物などの姿勢を高い精度で正しく推定します。 事業概要 採用情報 先輩達
顔認証は入出国管理や国民IDなど国家レベルでのセキュリティのほか、企業での端末ログオンや入場管理、決済、おもてなしなど、様々な用途で使われています。
顔認証は入出国管理や国民IDなど国家レベルでのセキュリティのほか、企業での端末ログオンや入場管理、決済、おもてなしなど、様々な用途で使われています。
東芝REGZAのCMに福山雅治が登場していることが話題になっているが、そこでアピールしているのが、2008年の秋冬モデルのREGZA ZH7000/Z7000/FH7000に搭載した超解像技術。 “超”の響きがややセンセーショナルだが、この“超解像”というキーワードは、採用第一号の東芝が考えたものではなく、画像電子学会などの映像系学術界で用いられる一般技術用語である。だから、ソニーやシャープからも独自の超解像技術を採用した製品が出てくる可能性もあり、実際、東芝も独自の超解像技術に対し「レゾリューション・プラス」というブランド名を付けている。 では、この「超解像」とはどんなテクノロジーなのか。今回の大画面☆マニアでは、この「超解像技術」にスポットをあてた。 ■ 解像度変換技術と超解像技術の違い 超解像技術の本質を解説する前に、ここにきて、超解像技術が急激に注目されるようになったのか、その理由
この項目「粒子フィルタ」は途中まで翻訳されたものです。(原文:en:Particle Filter 15:26, 20 September 2007) 翻訳作業に協力して下さる方を求めています。ノートページや履歴、翻訳のガイドラインも参照してください。要約欄への翻訳情報の記入をお忘れなく。(2007年10月) 粒子フィルタ(りゅうしフィルタ、英: particle filter)や逐次モンテカルロ法 (ちくじモンテカルロほう、英: sequential Monte Carlo; SMC)とは、シミュレーションに基づく複雑なモデルの推定法である。1993年1月に北川源四郎がモンテカルロフィルタの名称で[1]、1993年4月にN.J. Gordonらがブートストラップフィルタの名称で[2]同時期に同じものを発表した。 この手法はふつうベイズモデルを推定するのに用いられ、バッチ処理であるマルコフ
今日はパーティクルフィルタの実験をしました。 パーティクルフィルタは推測器の1つです。詳しい説明はこちら モーショントラッキングや、その他もろもろに利用されているようです。 パーティクルフィルタのサンプルコードに、昨日のRGB→HSV変換コードを加えて、 好きな色相の物体を追跡できるようにしてみました。 ソースコードはもう少し整形してから掲載します。 ではまた。
ニュース一覧 プレスリリース 2020.09.15 モルフォがプロモーションパートナーの映画『スパイの妻』が第77回ヴェネチア国際映画祭で「銀獅子賞」(監督賞)を受賞 IR情報 2020.09.11 2020年10月期 第3四半期報告書 IR情報 2020.09.11 2020年10月期 第3四半期 決算補足資料 IR情報 2020.09.11 特別損失の計上および通期業績予想の修正に関するお知らせ IR情報 2020.09.11 2020年10月期 第3四半期決算短信〔日本基準〕(連結) NEW SoftNeuroは、様々なディープラーニング・フレームワークを用いて行われた学習結果を活用して、多くの環境上で高速に動作します。 NEW Morpho Pose Estimatorは、ディープラーニングを用いており、人体や動物などの姿勢を高い精度で正しく推定します。 事業概要 採用情報 先輩達
顔検出AF(あるいは顔認識AF)は2006年頃からデジタルカメラに搭載されはじめた、人物の顔を検出してピントを合わせる技術・機能。2007年は人物が動いているシーンでも、検出した顔を追いかけて自動的にフォーカスを合わせたり、複数の顔を同時に検出する機能を持つ機種が多数登場した。 -こちらもご覧ください- ・「デジカメならでは」の活用法を分かりやすく提案 - ITmedia デジカメプラス Computer Weekly日本語版+セレクション 生体認証技術「顔認識」の基礎知識 知っておきたいリスクとその軽減策 ユーザー認証や本人確認の手段として「顔認識」技術の活用が広がっている。同技術を活用する際のリスクと、それを軽減するための対策を紹介する。(2024/3/18) わき見&居眠り運転をAI顔認識で検知 ナビタイムのドラレコアプリ「AiRCAM」に新機能 ナビタイムジャパンは、AI/AR搭載
NECは5月31日、ATMや自動販売機などを利用する人の年齢・性別を推定できる、カメラ一体型超小型センサーの試作機を開発したと発表した。同センサーを各種機器に組み込むことで、利用者の年齢・性別に応じた最適な商品・サービスを提案したり、統計データを商品開発/サービス向上に役立てられる。 従来の年齢・性別推定システムは一部の自動販売機などに組み込まれていたものの、大がかりなシステム基盤が必要なため、組み込める機器が限られるという問題があった。新開発のセンサーは、年齢・性別を推定するソフトを超小型チップに実装することで、従来型の約100分の1のサイズ、約50分の1の低消費電力(同社試算)を実現。これまで組み込みが難しかった機器へもシステムを搭載できるという。 NECは今後も同センサーの開発を進める。データセンターとの連携によりデータマイニング機能を持たせたクラウドサービスとして、2011年度の商
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やじゅ@わんくま同盟-静岡支部 システムエンジニアを対象によりよいアプリケーションを作成する上で必要な知識および経験を紹介します。 やじゅ デジタル・デザイン・ラボラトリーな日々 twitter MSMVP Microsoft MVP for Visual Basic (January 2010 - December 2012) リンク わんくま同盟 書庫 2015年12月 (3) 2015年11月 (1) 2015年10月 (1) 2015年9月 (1) 2015年8月 (1) 2015年7月 (1) 2015年6月 (1) 2015年5月 (2) 2015年4月 (2) 2015年3月 (1) 2015年2月 (2) 2014年12月 (13) 2014年5月 (1) 2014年4月 (2) 2014年2月 (1) 2014年1月 (3) 2013年12月 (5) 2013年10月 (
2024/04/24 ニュースリリース 公益財団法人 立石科学技術振興財団 2024年度助成金贈呈対象決定 2024/04/23 ニュースリリース オムロン、「SX銘柄」に初認定 2024/04/23 お知らせ オムロン、国連グローバル・コンパクト主催の会議で意見交換 2024/04/22 お知らせ ゴールデンウィーク休業期間中のお知らせ(4月27日~5月6日) 2024/04/18 お知らせ 東京都の冊子にオムロンの「ニューロダイバシティ雇用」が事例として紹介 2024/04/17 お知らせ オムロン サイニックエックス、機械学習分野における世界トップレベルの国際会議「ICLR 2024」に研究論文が採択 2024/04/08 ニュースリリース オムロン、「半導体チップレット向け高精細・高速インラインCT型X線自動検査技術の確立」が「第53回 日本産業技術大賞 文部科学大臣賞」を受賞 2
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
今回は、単なる思考のメモ。 前回注釈で次のように書いた: 顔画像を(Violaらが使った)24×24=576画素を要素とした576次元の高次元ベクトルと考えると、Haar-likeフィルタはこの高次元空間を高次元超平面で区切る作用を持つ。あらゆる画像が存在する576次元空間の中の顔が占める部分だけを凸包で包む――正確にはadaBoostを使うことで凸でない超平面で包んでるけど。このシンプルさ――というかアバウトさ加減――がViolaらの方法の汎化能力(学習した顔以外の顔画像も顔として検出できる)の高さの秘密だと思う。 この解像度24×24画素572次元の高次元ベクトル空間(画像状態空間)は、とてつもなく広い。 色深度8ビットであらわされるモノクロ空間でも(2^8)^572(≒1.4×10の1387乗)個の状態がありうる。 全宇宙のハドロンの総数なんかこれにくらべれば“塵芥(ちりあくた)”程
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
【テノリエイゴより重要なお知らせ】2019年9月13日 テノリエイゴは全てのブラウザでご利用できるようリニュアールを実施します。尚、本リリースに伴うサービス停止は御座いませんので通常通りご利用頂けます。今後とも宜しくお願い致します。
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