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2009年6月30日のブックマーク (2件)

  • JavaScriptの最適化について、code.google.comの記事の適当訳 - それ図解で。・・・tohokuaikiのチラシの裏

    GoogleがWeb全体のスピードアップにいよいよ格的に着手, 一社だけではできないと強調 からリンクのあった、 http://code.google.com/intl/ja/speed/articles/optimizing-javascript.html が日語かと思ったら日語じゃなかった・・・・。 いやー、意外とというか文字列については、全然知らんかった。 Closureって便利だし、「おぉ〜俺って使ってるジャン」みたいな気になれるからついつい使っちゃうんだけど、高コストなのね・・・・。反省。 ということで、超適当翻訳。どっかの誰かが書いてるかも。 前おき 著者: Google Chromeエンジニア Gregory Baker, Software Engineer on GMail & Erik Arvidsson 推奨される経験:JavaScriptの実践的な知識 クライ

    JavaScriptの最適化について、code.google.comの記事の適当訳 - それ図解で。・・・tohokuaikiのチラシの裏
  • 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。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。

    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
    kei-s
    kei-s 2009/06/30
    『論文によれば当初1万枚の画像データベースで試した時には生成画像の品質は失望させられるものだったが、データベースを200万枚まで増やすと品質が飛躍的に向上したという。』データ重要