3日で作る高速特定物体認識システム (7) 最近傍探索の高速化 - 人工知能に関する断創録
3日で作る高速特定物体認識システム (6) 線形探索を用いた特定物体認識（2009/11/22）のつづきです。今回がこのシリーズの最終回です。 前回の線形探索は遅すぎるので最近傍探索を高速化します。これで表題の高速特定物体認識システムができあがります。高速化にはいくつかの方法がありますが、物体モデルデータベースをなんらかのデータ構造にあらかじめ格納しておくというのがポイントです。今回は、資料でも述べられているkd-treeとLocality Sensitive Hashing (LSH)という手法を試してみます。kd-treeは木構造、LSHはハッシュでデータを構造化（インデキシング）します。kd-treeは、厳密な最近傍を求めますが、LSHは近似最近傍検索と呼ばれ、厳密な最近傍は求められない代わりに計算を大幅に高速化できます。 資料では、ANN (Approximate Nearest
Shopping smarter with Google Shopper
15 comments: Adam said... I'm thinking that this new app will help when I'm at used book stores looking for rare books and vinyl records to resell. Feels like an enhanced goggles. thanks!! February 18, 2010 at 9:51 PM GoodMachine said... doesn't google goggles already do this? February 18, 2010 at 10:59 PM MatthewOstman said... So, probably a silly question, but considering that this basically see
３次元手ぶれ補正（知覚補正付き） - potasiumchの日記
（ちょっと遅ればせながら）今年のSIGGRAPHで発表された手ぶれ補正アルゴリズムは面白いと思った。素人が撮ったぶれぶれのビデオを後からソフトウェア的に修正してくれるというもの。ウィスコンシン大学とアドビ社の共同研究。 Content-Preserving Warps for 3D Video Stabilization Feng Liu, Michael Gleicher, Hailin Jin and Aseem Agarwala SIGGRAPH 2009 枠組みとしては、まずビデオ動画から特徴点抽出を行い、３次元的なカメラの動きの情報を得る。そこからカメラが理想的な（ぶれぶれでない）軌跡をたどったとしたら見えたであろう景色を再構成するべく、画像を局所毎にリマッピングしよう、というもの。ただし単純に再構成だけを考えてリマッピングすると情景自体が変わる部分（被写体が動いて隠蔽箇所が変化
Q(uine)R(uby) code - まめめも
RubyKaigi でこっそり (?) 発表したものを再掲。 読み込んでみる *1 。 $ java -classpath classes example.QRCodeDecoderCUIExample quine-ruby-code.png > quine-ruby-code.rb [Success] quine-ruby-code.png Processed 1 images in 1050ms (1050 images/sec) OK: 1 NG: 0quine-ruby-code.rb はこんなの。 #!ruby # Q(uine)R(uby)code (C) Y.Endoh 2009 eval s=%q(X=(0..7).map{|i|1<<i};W=116;m=(1..w=117).map{[]};B=999.times{|i|X<<( X[-4]^X[-5]^X[-6]^X[
工学ナビの中の人の研究と周辺 あのマーカレスARの研究がついにソース公開！
昨年のISMAR'07でベストペーパーに輝いたGeorg Klein氏の論文 「Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces」の ソースコードがついに公開になりました！ masayashi君ヨカッタネ！ 『攻殻機動隊』『電脳メガネ』どころではない拡張現実感技術の現在 | 王様の箱庭 Parallel Tracking and Mapping for Small AR Worspaces 一度は「ソース公開の話はなかったことに」みたいな展開がありましたが， オックスフォード大学直属の会社との間で権利の整理ができたようで， 非商用ライセンスの下でソースを利用することができます． Georg Klein Home Page http://www.robots.ox.ac.uk/~gk/ ソース配布ページ http://www.robo
CAPTCHA破りサービス登場？ | スラド セキュリティ
ストーリー by nabeshin 2008年02月08日 16時11分 毛をちらばせるだけでなく、もっとぐにょぐにょに 部門より ITmediaの記事によると、「Live Mailのキャプチャを破るボットが登場、不正アカウントを大量取得」とのこと。「スパマーが開発したボットがCAPTCHAを解読している」と書かれているが、読み進むと「(ボットは)CAPTCHAの変形文字を入力するところまで来ると、CAPTCHA破りサービスに画像を送って読み取らせ、テキストを受け取る仕組みになっている。」とあるので、ボットが直接解読しているわけではないようだ。 タレコミ人としては、この「CAPTCHA破りサービス」がどのようなものか気になるが、OCRソフトのような物でノイズを消去しているのだろうか。3回に1回程度の成功率ということである。
拡張現実感 - potasiumchの日記
ああこれはすごい。 特徴点の抽出・３次元再構成・追跡があまりにもうまく行っているので、（そしてそれはヒトにとっては意識下で行われる当然の処理なので）特徴点が画像に同期して動いていくのがごく当たり前のことのように思えてしまう。でも本当はこれをリアルタイムでやるってすごいことだよな・・・。論文（注：PDF）をチラ見すると、使っているのは Core 2 Duo 2.66GHz の Linux マシンらしい。*1 これ Google Maps Street View と組み合わせたら、あっという間に大黒市の出来上がりではないか。（ただ Street View のデータが動画で撮られているのか静止画の組み合わせなのかにもよるのかも。上の論文では optic flow の情報を３次元再構成に使っているっぽいので、静止画だとするともう一度撮り直さないといけない？ あるいはこの技術と組み合わせるか。） 著
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TechCrunch | Startup and Technology News
A Picture is Worth a Thousand Locksmiths, Computer Scientists Say