Perlでアニメ顔を検出＆解析するImager::AnimeFace - デー
というのを作ったので自己紹介します。 2月頃から、コンピュータでアニメ顔を検出&解析する方法をいろいろ試しつつ作っていて、その成果のひとつとして、無理やり出力したライブラリです。 はじめに はじめにざっとライブラリの紹介を書いて、あとのほうでは詳細な処理の話を僕の考えを超交えつつグダグだと書きたいと思います。 Imager::AnimeFaceでできること Imager::AnimeFaceは、画像に含まれるアニメキャラクター的な人物の顔の位置を検出し、さらに目や口など顔を構成する部品位置や大きさの推定、肌や髪の色の抽出を簡単に行うことができるライブラリです。 これらが可能になると、 画像から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 動画から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 自動的にぐぬぬ画像が作れる 自動的に全員の顔を○○にできる 顔ベースのローカル画像検索 など、最新鋭のソリューシ
Aho Corasick 法 - naoyaのはてなダイアリー
適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
芸能人の相関関係を探ってみるスクリプト - download_takeshi’s diary
ちょっとした実験をしてみました。芸能人の相関関係を機械的に探索してみます。 具体的には「○○というタレントと関係が深い芸能人は？」といった、芸能人にフォーカスした類似検索みたいな実験です。 技術的には「潜在的意味インデキシング」（Latent Semantic Indexing）といった手法を使います。 これは普通は自然言語処理の世界で使われるテクニックですが、なにも言語だけでなく他のデータ素材でも面白い結果が得られるかもしれないので、やってみようという試みです。 以下に大まかな手順をまとめます。 wikipedia から有名人のリストを抽出 それらの有名人リストについて、一人ずつ「誰と関連が深いか」を集計。具体的には有名人個々のwikipediaのページ中に、先ほど抽出しておいた人名リストとマッチする人名がどれだけ掲載されているかをピックアップしていきます。 上記の方法で有名人の間の相関
協調フィルタリング
協調フィルタリング 渡辺 崇文, 廣安 知之, 三木 光範 ISDL Report No. 20071019004 2007年 9月 19日 Abstract レコメンデーションサービスのための手法として，協調フィルタリングがある．協調フィルタリングは，ユーザの嗜好情報を元に各ユーザ間の類似度を計算し，その類似度に基づいてユーザの嗜好を推測するシステムである．協調フィルタリングは，Amazonのお勧め機能に採用されていることで有名である． 本報告では，協調フィルタリングについて，その背景や関連概念，応用されているサービス等について調査を行った． 1 はじめに レコメンデーションサービスを提供する際に使用される手法として，協調フィルタリングがある．協調フィルタリングは，ユーザの嗜好情報を元に各ユーザ間の類似度を計算し，その類似度に基づいてユーザの嗜好を推測するシステムである． 本報告
Wikispaces
We are sorry, but the site you are looking for no longer exists Wikispaces was founded in 2005 and has since been used by educators, companies and individuals across the globe. Unfortunately, the time has come where we have had to make the difficult business decision to end the Wikispaces service. We first announced the site closure in January 2018, through a site-wide banner that appeared to all
GT Nitro: カーレーシング・ドラッグレーシングゲーム - Google Play のアプリ
GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
ヒープ - Wikipedia
親要素が常に2つの子要素より大きくならない（またはその逆）構造になっている。 挿入、削除がO(log n)で可能。探索は。 ルートが常に最小（または最大）要素となっているので、ルートの削除を繰り返すことで、ソートを行うことができる。 このときの計算量は。(ヒープソート) 木の高さの低い方（または深さの浅い方）から、また同じ高さでも左または右のどちらかに要素を寄せた木構造を作る。深さ の要素がすべて使われるまで、深さ の要素は作成しない。要素の添字を 1 から開始すると、要素 の親は 、子は および となる（添字を 0 から開始すると親は 、子は と である）。 後述する手順に従って操作すれば、データの出現順序に関わらず、このような構造を容易に維持できることがヒープの利点である。 構造の節で述べたように、任意の要素に対する親要素と子要素は添字の計算で特定することができる。また要素が存在するか
クラスタリングによる迷路作成アルゴリズム
はじめに クラスタリングアルゴリズムにより、解くと絵が浮かび上がる 迷路を作成する方法を紹介する。 クラスタリングとは ウェブのリンク情報や、mixiの友人関係など、ネットワークの性質を 知りたいことがよくある。このとき、ネットワークの性質として このネットワークにおいて任意に選んだ要素Aと要素Bはつながっているか？ このネットワークは全体がつながっているか？ つながっていないとしたらいくつのグループに分かれるか？ 要素数最大のグループはどれか？ などの情報が欲しくなる。このような解析をするときに 必要となるのがクラスタリングである。 クラスタリングとは、同値関係のリストが与えられたときにグループ分けを することである。たとえば、 友達の友達は友達である と定義すると、友人関係は同値関係を作る。 その上で、 A君とB君は友達 C君とE君は友達 B君とD
ハフマン符号化法
ハフマン符号化法は文字だけで説明したので、この場で読むことが出来るようにいたします。 ファイル圧縮技術 －ハフマン符号化法の紹介－ LHAってソフト、知ってますよね。ファイル圧縮ソフトです。たとえばフロッピーディスク２枚分のデータを、フロッピーディスク１枚に納まるようにしてしまいます。 なぜそんなことができるのでしょうか。 LHA付属のドキュメント・ファイルを読んでみます。 吉崎 栄泰「ＬＨＡ取り扱い説明書」Ver.2.13 1991/07/20 NIFTY-Serve SDI00506 の 「0. はじめに」には >>アルゴリズムを動的ハフマン法から静的ハフマン法に変更したので、・・・・ という一文が書いてあります。 ハフマン法って何だろう。きっと、ものすごい数学的技術を使っているんだろうな・・・と思っていたときに、たまたま読んだのがＡ・Ｋ・デュードニー「チューリング・オムニバス 第１巻
サポートベクターマシンとは サイエンスの人気・最新記事を集めました - はてな
SVM : Support Vector Machine パターン認識などに使われる分類器の一種。 マージン最大化（Tikhonov正則化）が特徴。 基本的には線形分類器だが、カーネル関数を使って非線形分類に対応する。 カーネル関数を使った手法は、多次元への写像を行いつつ計算量がおさえられることから、次元数が多い問題にも適用しやすく、用いられることが多い手法になっている。 ただし、サポートベクターマシンは学習過程でサンプルデータのすべての組み合わせについての計算を行うため、サンプル量が多いと学習に時間がかかる。 実装方法にはSMO法などのアルゴリズムがある。 このタグの解説についてこの解説文は、すでに終了したサービス「はてなキーワード」内で有志のユーザーが作成・編集した内容に基づいています。その正確性や網羅性をはてなが保証するものではありません。問題のある記述を発見した場合には、お問い合わ
音楽シャッフル・クイズ - Whitebell::HatenaBlog
結城浩さんの日記（http://www.hyuki.com/d/200510.html#i20051020）から。 ミルカさん風に書いてみようか。 void shuffle(int music[], int size) { int i; for (i = 0; i < size; i++) { int r = random(0, size); int m = music[i]; music[i] = music[r]; music[r] = m; } } このコードで配列を正しくシャッフルできるか、というのが今回の問題だね。配列の長さを示す変数sizeには条件があって、size>=3だね。 一般的な例を考える前に、簡単な例として配列の大きさが3の場合で考えてみようか。長さが3の配列の並び方は何通りあるんだろう？ 最初の要素は3つの中から選ぶから3通り、2個目の要素は1個へって2通りから選べ
TinySegmenter: Javascriptだけで実装されたコンパクトな分かち書きソフトウェア
TinySegmenterはJavascriptだけ書かれた極めてコンパクトな日本語分かち書きソフトウェアです。 わずか25kバイトのソースコードで、日本語の新聞記事であれば文字単位で95%程度の精度で分かち書きが行えます。 Yahoo!の形態素解析のように サーバーサイドで解析するのではなく、全てクライアントサイドで解析を行うため、セキュリティの 観点から見ても安全です。分かち書きの単位はMeCab + ipadicと互換性があります。 デモ 日本語の文章を入力し、解析ボタンをクリックしてください。 ダウンロード TinySegmenterはフリーソフトウェアです. 修正BSDライセンスに従って本ソフトウェアを使用,再配布することができます. Download TinySegmenter version 0.2 使い方 <script type="text/javascript" src
Dynamic Programming による類似文字列マッチの実装例
Dynamic Programming による類似文字列マッチの実装例 2007-01-22-4 [Programming][Algorithm] 「Modern Information Retrieval」(8.6.1 p.216) での Dynamic Programming (DP) の解説のところのアルゴリズムを 素直に Perl で実装したみた。 さらにマッチ箇所取り出しロジックも実装してみた。 # DP はいわゆる「類似文字列検索（あいまい検索）」に使うと 便利なalgorithm。 実は、大学院でも前の会社でも、PerlやらC++やらで実装して使ってた。 単純ながら使い勝手もよく、まさに現場向きかと。 grep 式に頭から見ていくので計算量的にはイマイチなのだが、 転置インデックス検索などで範囲を絞ってから適用すれば実用上問題ない。 ■定義みたいなの Q1. 二つの文字列 "
Schwartzian transform - Wikipedia
This article includes a list of general references, but it lacks sufficient corresponding inline citations. Please help to improve this article by introducing more precise citations. (February 2024) (Learn how and when to remove this message) In computer programming, the Schwartzian transform is a technique used to improve the efficiency of sorting a list of items. This idiom[1] is appropriate for
[を] 転置インデックスによる検索システムを作ってみよう！
転置インデックスによる検索システムを作ってみよう！ 2007-11-26-5 [Algorithm][Programming] 転置インデックス[2007-06-17-6]による検索システムの実装は パフォーマンスを無視すれば意外と簡単です。 それを示すために Perl で簡単な検索システムを作ってみました。 検索方式は転置インデックス(Inverted Index)、 ランキングには TF-IDF[2005-10-12-1] を用いました。 検索対象ファイルは一行一記事で以下のフォーマットとします。 [記事ID][SPC][記事内容]\n 記事IDは数字、記事内容は UTF-8 の文字で構成されるものとします。 以下のようなサンプル test.txt を用意しました。 1 これはペンです 2 最近はどうですか？ 3 ペンギン大好き 4 こんにちは。いかがおすごしですか？ 5 ここ最近疲れ
![[を] 転置インデックスによる検索システムを作ってみよう！](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/af37977ee866988286b95e74fff98500a190545c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fchalow.net%2Fimages%2Ftcl-logo-25.png){kind=logo}
ブルームフィルタ - Wikipedia
この項目では、確率的データ構造について説明しています。画像にぼかし効果を付加する画像フィルタについては「川瀬のブルームフィルター」をご覧ください。 ブルームフィルタ（英語: Bloom filter）は、1970年に Burton H. Bloom が考案した空間効率の良い確率的データ構造であり、あるデータが集合の要素である（集合に含まれている）かどうかの判定に使われる。ただし判定は正確ではなくて、含まれていないのに含まれていると誤って判定すること偽陽性（false positive）の可能性がある。しかし含まれているものを含まれていないと誤判定すること偽陰性（false negative）はない。なお集合に要素を追加することはできるが、集合から要素を削除することはできない（ただし、拡張をした counting filter であれば削除もできる）。集合に要素を追加していくにつれて偽陽性の
ゲーマーでなくても仕組みぐらいは知っておきたいアルゴリズムx40
高校生の時、数学の先生がこう言いました。 ゲームなんて、開発者が作ったルールの上で遊ばれるだけだ。 と。 その時、ゲーマーな自分はこう思いました。 ゲーマーは、開発者が作ったルールの上で遊ばれたい。 と。 というわけで、普段何気なくプレイしているゲームには、どのようなルール（アルゴリズム）があるのか。それを知るために、いろいろなゲームのアルゴリズムなどを解析しているページへのリンク集を作りました。 ほとんどのゲームのアルゴリズムは正式に発表されていないので、ユーザーの手による逆解析だったり、大学の研究による真面目な考察だったりします。（リンク先には、一部アルゴリズムと呼べないものも含まれています） 各種ゲームのプログラム解析 ドラクエ、FF、ロマサガのプログラム解析 DQ調査報告書（リンク切れ） ドラクエの物理ダメージ計算式は本質的にどれも同じだが、細かい部分で微妙に違う RPG INST
はてなのCAPTCHAは簡単に破れる
CAPTCHAをご存知でしょうか。 スパム防止のために歪んだ文字とかを入力させる、アレのことなのですが、 はてなのCAPTCHAの強度が妙に低く思えたので検証してみました。 CAPTCHAというのはいわゆる逆チューリングテストという奴で、 人間には可能だが機械には処理しにくいことをさせることで、 ロボットによる操作を弾こうというものです。 たとえば、Gmailのユーザ登録には以下のような画像が表示され、 表示されている文字を入力することが求められます。 CAPTCHAの強度 例えばスパムを送るために大量のGmailアカウントを得ようとしてる人がいたとします。 手作業でGmailを登録するのは骨が折れる。 そこでプログラムによる機械化を試みることになるわけです。 その際、障壁となるのがこのCAPTCHAなのです。 この画像から正解である文字列"vittac"を得ることは機械には難しい。 プロ
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Amazon.co.jp: 集合知プログラミング: Toby Segaran (著), 當山仁健 (翻訳), 鴨澤眞夫 (翻訳): 本
Algorithms with Python