Two Dimensional Morphing using the Extended Gaussian Image
Introduction Abstract Morphing techniques that have been developed to progressively transform one two-dimensional image to another are usually pixel based and morph a source to a target by interpolating pixel values based on constraints specified by the user. In this work, we are using a model-based approach to propose a solution to morphing a two-dimensional polygon into another. Our model of an
パーリンノイズを理解する | POSTD
この記事の目的はKen Perlinの改良パーリンノイズを分かりやすく分析し、お伝えすることです。記事内のコードはC#で書かれており、自由にご利用いただけます。最終形のみを見たい方は、こちらから最終的なソースをご確認ください。 パーリンノイズは手続き的なコンテンツ生成によく使われる、非常に強力なアルゴリズムです。ゲームや、映画などの視覚媒体に特に有用です。パーリンノイズの開発者であるKen Perlinは、この最初の実装でアカデミー賞を受賞しました。彼が2002年に発表した改良パーリンノイズについて、私はこの記事で掘り下げていきます。パーリンノイズは、ゲーム開発においては、波形の類や、起伏のある素材、テクスチャなどに有用です。例えば手続き型の地形（Minecraftのような地形はパーリンノイズで生成できます）、炎のエフェクト、水、雲などにも使えます。これらのエフェクトのほとんどが2次元、3
スペクトラルクラスタリングの話 - おいしいお米の話
Machine Learning Advent Calendar 2012に参加させていただきました，@yonetaniryo と申します．現在，博士後期課程2年で，コンピュータビジョン・パターン認識に興味があります．最近，クラスタリング手法の一つであるスペクトラルクラスタリングについて勉強する機会があったので，今回はそれを紹介しようと思います． 2013 1.24 いただいたコメントをもとに，図を一部更新しました． はじめに 本記事のモチベーション 本記事では，「スペクトラルクラスタリングについて何も知らない」人を「スペクトラルクラスタリングとは何かを大雑把には知っている」状態に持っていくことを目標にしています．具体的には，文献[1]の最初の方を紹介します． 本記事で扱う範囲 データのグラフ表現〜スペクトラルクラスタリングのアルゴリズム を扱います． 本記事で扱わない範囲 Normali
ページランク - Wikipedia
ページランク (PageRank) は、ウェブページの重要度を決定するためのアルゴリズムであり、検索エンジンのGoogleにおいて、検索語に対する適切な結果を得るために用いられている中心的な技術。Googleの創設者のうちラリー・ペイジとセルゲイ・ブリンによって1998年に発明された[1][2]。名称の由来は、ウェブページの"ページ"とラリー・ペイジの姓をかけたものである。 PageRankはGoogleの商標であり、またPageRankの処理は特許が取得されている[3]。ただし、特許はGoogleではなくスタンフォード大学に帰属しており、Googleはスタンフォード大学から同特許の権利を独占的にライセンスされている。なお、同大学は特許の使用権と交換にGoogleから180万株を譲渡されているが、その株式は2005年に3億3,600万ドルで売却された[4][5]。 PageRankの動作概
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Jenn 3d
HITS Algorithm - Hubs and Authorities on the Internet
あるSEの検索エンジン最適化日記 [SEO]:Jon Kleinberg の HITS アルゴリズム - livedoor Blog（ブログ）
