第1回 OpenSocialの世界へようこそ！ | gihyo.jp
皆さんは普段mixiやgooホーム、MySpace、OpenPNEなど何らかのSNS（Social Network Service）を利用していますか？ これらのSNSは、昨年から今年にかけて、大きな変革を遂げようとしています。今までのSNSは、運営者と利用者という2つのアクターのみが存在する世界でしたが、今後は一般の多くの開発者に関しても、SNSの世界に積極的に参加していくことができるようになります。その原動力となる規格こそが、OpenSocialです。 この連載では、Google API Expert ProgramにてOpenSocialを担当する北村英志、田中洋一郎が、具体的なOpenSocialアプリケーションの開発方法を皆さんにご紹介していきます。本連載の最終回を読み終える頃に、読者の方々が自らOpenSocialアプリケーションを開発できるようになっていることをゴールとしまし
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
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