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AlgorithmとCalculateとGraphicsに関するkujooのブックマーク (5)

  • 標準画像データベース[神奈川工大 信号処理応用研究室]

    神奈川工科大学 情報学部 情報工学科 信号処理応用研究室 (Signal Processing Application Laboratory) [www.ess.ic.kanagawa-it.ac.jp] 標準画像/サンプルデータ(Standard Image/Sample Data) → 画像ダウンロード (Image Download) PSRN計算プログラム SSIM計算プログラム ACPI による Bayer パターンからカラー画像を生成するプログラム その他プログラム 標準画像/サンプルデータStandard Image / Sample Data 種々の画像処理手法の性能を比較するには,同じ画像に対して行う必要があります. そこで以下のような画像を標準として用い,種々の画像処理との比較検討に使っています.

  • 声優さん共演関係など解析 - web系な備忘録

    2013年夏アニメの声優さん共演グラフ http://t.co/2CT5pUibMW— Shino, F. (@sn_f) 2013, 8月 5 主に夏にやっていた実験なんですが、こんなつぶやきを残したまますっかり放置していたので、なんとかまとめました。 手っ取り早く見たい人はこちらをクリック! suino.info - 2013年夏アニメ データ収集 .lain - for Anime & Manga Geeks こちらのサイトのアニメデータベースをクロールさせていただきました。クロールというと図書館のあの事件(クローラ作者の逮捕とエンジニアの不安――“librahack事件”まとめ - はてなブックマークニュース)を思い出してしまうわけで、勝手にやって何かあったらまずいので事前に許可をいただき、5秒に1回のゆっくりペースで取得させていただきました。 管理人さん、ご快諾いただきありがとう

    声優さん共演関係など解析 - web系な備忘録
  • 写真に基づく3D空間構築手法の到達点 - A Successful Failure

    一昔前は実世界の建築物を元にウォークスルー可能な3D空間を構築しようと思ったら、まず各部屋の形状を計測器を用いて計測し、その計測結果に基づいて人手でモデル化し、領域ごとにテクスチャを貼り、照明を設定して……と気の遠くなるような作業が必要だった。3D空間の構築は極めてコストの高い作業だったが、近年では2次元画像(実写写真)に基づいた3D空間の構築手法が長足の進歩を遂げており、以前に比べれば極めて低コストに3D空間を構築する事が可能となっている。 【告知】Twitterはじめました。@LunarModule7です。 興味のあるかたはフォローくださいとしばらく宣伝。 今ではバラバラに撮影した写真から、全自動で3D空間を構築し、内部を自由にウォークスルーできるようになっている。ワシントン大学とMicrosoft Reseachが2009年に発表した研究*1は現時点における集大成とも言えるものとなっ

    写真に基づく3D空間構築手法の到達点 - A Successful Failure
    kujoo
    kujoo 2010/01/05
    フォト・ゲート・ウォーク
  • 中央値の物理的な説明 - Radium Software

    statpics - A Pearl: a Balanced Median Necklace 数学の概念を説明するのに,物理的な「たとえ」を使うことが,たまにあると思う。 例えば平均値の概念は,上の図の (a) のように「物理的なバランスが取れる点」として説明することができる。数直線を棒とし,値の点に等しい質量の重りを付けたときに,バランスを取ることのできる支点の位置が,平均値を表しているわけだ。 それでは中央値(メディアン)はどのように説明することができるだろう。平均値が「棒のバランス」だったのに対して,中央値は「滑車のバランス」で説明することができる。上の図の (b) のようにループ状の紐に重りを付けて,滑車にぶら下げたときに,最も下に位置する点が中央値となる。 この「滑車のバランス」は,左右の紐に同じ数の重りがあることによって得られる。どちらか片方からひとつの重りを選んで,それを極端

    中央値の物理的な説明 - Radium Software
  • TopCoder Marathon Match 54 - chokudai’s Labo blog(仮)

    問題図を書いて説明したい、なんかうまくかけないwこんな感じで、n*n個の4色に塗られたタイルが与えられるので、入れ替えと回転を行うことによって、こんな感じに隣り合う色同士をできるだけ多く一致させる。一致率(隣り合う辺の数2*n*(n-1)に対しての、同じ色になっている数の割合)がそのままスコアになる。最大1一辺のタイル数N:8〜20、色数C:10〜30最初に考えるべきこと単純な入れ変えの場合二つを選んで入れ替え、だと、せいぜい50%程度止まりなんじゃないかな?と思います。SA(焼きなまし法)をしても6割乗るか、じゃないかな?となると、複数を選んで入れ替え、ってなります。自分は二つ入れ替えでの点数が伸びないのを予想したところで思考停止しちゃったけど、複数入れ替え、って発想があったみたいです。2回目のマラソンで学んだはずなのにこの発想が出なかったのは反省。(おまけ、Hungarian法の場合)

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