機械の代わりに人間が学習入門 - #tokyowebmining 9 - 木曜不足
本日 1/16(日) にニフティさんにて開催された 第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 にのこのこ参加してきました。主催の @hamadakoichi さん、運営の @doryokujin さん、講演者、参加者、そして会場を提供して下さったニフティさん、各位ありがとうございました。 前回参加したときに、はまださんに「機械学習の全体像を話して」という無茶振りされて、うーん直球でそれにぶつかるのはさすがに難しすぎる。いろいろ考えてみて、そっちの専門じゃあないエンジニアが機械学習を学ぶには、という話にさせていただいた。 資料はこちら。 機械の代わりに人間が学習入門 from Shuyo Nakatani 前半はパワポの画面切り替えを駆使したちょいとした仕掛けがあったんだけど、slideshare にすると全く意味が無くなってしまうので、バッサリ削除。内容はあんまり変わってないので大丈
本物と見違えるような画像補間を実現するパスフレームワーク手法 - A Successful Failure
SIGGRAPH2009で発表された"Moving Gradients: A Path-Based Method for Plausible Image Interpolation"という論文*1では、2枚の連続する入力画像を与えると、その間のフレームを極めて自然に補間生成する新たな手法を提案している。 図1 図1は両端の入力画像A, Bから間の3フレームを生成した例を示している。生成する補間フレーム数は任意で何枚でも生成可能であり、極めて自然な補間が実現できている。この例の驚くべきところは、制約条件を有する複雑で柔らかな局所変形を含む自然な補間画像が、全自動で生成されている点である。モーフィング処理では対応点を一点一点指定する必要があるが、ここで必要なのは2つの画像を選択するだけだ。 生成される補間画像の品質は素晴らしく、またアイデアもシンプルで興味深いので、原論文を参照して本手法の概要
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