detectFace(); - 顔検出Webサービス
2018.04.04 detectFace();SDKの提供を終了しました。 2015.02.09 ポストされたjpeg画像にexifのorientation情報が付いている場合、 APIがそれを解釈するようになりました。 (Flash製サンプルでは事前の処理でexif情報が削除されてしまうため、 APIはorientationを認識できません) 2011.06.12 APIに若干の機能追加を行いました。 既存のクライアントとは完全な互換性があります。 入力画像の傾向に応じて検出モードを選択できるようになりました。 詳細はリファレンスを参照して下さい。 サンプルコンテンツ「簡易サンプル」を、 APIの新しい機能を使うように変更しました。 2010.08.26 APIに若干の機能追加を行いました。 既存のクライアントとは完全な互換性があります。 特徴点毎に信頼度が付加されるようになりました。
昨日からネットで大騒ぎ "PhotoSketch"が凄い件：In the looop：ITmedia オルタナティブ・ブログ
Gizmode, CNET, Mashable と立て続けに記事になり，凄すぎると話題のPhotoSketch。 TwitterでもBuzzりまくっています。 【Twitterで旬な話題を調査できる "CrowdEye" より】 (2009年10月7日データ） それでどんなサービスかというと，ラフスケッチの情報をもとに，それに最適な画像をネットが集めてきて，しかも信じられないほど巧妙に合成写真を完成されるというものです。 開発元は Tsinghua University（清華大学）とNational University of Singaporeの共同チーム。 とにかく，まずこの動画を見てください。 PhotoSketch: Internet Image Montage from tao chen on Vimeo. つまり， ごく適当にイメージを書く。 これに名前をつける。 あとはシステ
写真に基づく3D空間構築手法の到達点 - A Successful Failure
一昔前は実世界の建築物を元にウォークスルー可能な3D空間を構築しようと思ったら、まず各部屋の形状を計測器を用いて計測し、その計測結果に基づいて人手でモデル化し、領域ごとにテクスチャを貼り、照明を設定して……と気の遠くなるような作業が必要だった。3D空間の構築は極めてコストの高い作業だったが、近年では2次元画像（実写写真）に基づいた3D空間の構築手法が長足の進歩を遂げており、以前に比べれば極めて低コストに3D空間を構築する事が可能となっている。 【告知】Twitterはじめました。@LunarModule7です。 興味のあるかたはフォローくださいとしばらく宣伝。 今ではバラバラに撮影した写真から、全自動で3D空間を構築し、内部を自由にウォークスルーできるようになっている。ワシントン大学とMicrosoft Reseachが2009年に発表した研究*1は現時点における集大成とも言えるものとなっ
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。
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
IDEA * IDEA
Index of /artoolkit
