画像の「透かし」が自動できれいに消せることをGoogleが実証、「もっと効果的にするにはあと一手間必要」
写真を販売しているサイト(ストックフォトサイト)では、販売中の写真のサンプルをそのまま転用されることがないように、はっきりとわかる「透かし」を入れていたりします。しかし、現在用いられているような「透かし」は、コンピューターアルゴリズムを用いて簡単に除去可能であることをGoogleが示し、もう一手間加える必要性を説いています。 Research Blog: Making Visible Watermarks More Effective https://research.googleblog.com/2017/08/making-visible-watermarks-more-effective.html これは、Googleが「CVPR2017(コンピュータービジョンとパターン認識のカンファレンス)」の中で「On The Effectiveness Of Visible Watermark
もし先輩女子エンジニアが『アルゴリズム』を図解で教えてくれるとしたら -
2014年7月30日より8月27日まで開催した、paizaオンラインハッカソン（略してPOH![ポー！]）Lite「天才火消しエンジニア霧島 もしPMおじさんが『丸投げ』を覚えたら」ですが、どのような解法が有ったのでしょうか。 今回もPOH恒例の「解説図解」を、天才火消しエンジニア霧島が解説するとしたら、という体で書いてみたいと思います。(特に文体とか変えませんがｗ 最後に霧島壁紙DLが有るので是非最後までお読みください。) ■どのような高速化ステップがあるのか？ 今回の問題ですが、実行時間に大きく影響する計算量別にみたアプローチでは、すべての組み合わせを出して、人数を満たして一番安い組み合わせを見つける全探索[計算量はO(2^N)]と、動的計画法[計算量はq = max(q_i) としてO(Nq) ]（やり方によってはO(NM)）による2種類があります。 また全探索を改良し、効率的な枝刈
コンピュータを進化させてきた偉大なるアルゴリズムまとめ
By Kai Schreiber IT技術の進化のスピードには目を見張るものがありますが、それを支えているのはアルゴリズムと呼ばれる処理方法(技術的アイデア)です。さまざまなアルゴリズムの中でも、コンピュータの進化に革命的な影響をもたらしたとされる偉大なアルゴリズムは以下の通りです。 Great Algorithms that Revolutionized Computing http://en.docsity.com/news/interesting-facts/great-algorithms-revolutionized-computing/ ◆ハフマン符号(圧縮アルゴリズム) Huffman coding(ハフマン符号)は、1951年にデービッド・ハフマン氏によって開発されたアルゴリズム。頻出頻度の大小によって対戦するトーナメントツリーを考えて、ブロックごとに0と1の符号をもたせる
貧弱環境プログラミングのススメ――柴田 淳 － ＠IT
私の「プロの開発者」としてのキャリアは、同年代の開発者よりちょっと長いと思います。当時、読者からの投稿プログラムを掲載している雑誌がありました。そこに最初に送った短いゲームプログラムが採用されたのです。 中学生のころの話です。自分の作ったプログラムで最初にお金を稼いだのはそのときです。初めてパソコンを買って、1年たたないくらいの時期の出来事でした。 その後縁があって雑誌の編集部に遊びに行き、定期的にお邪魔しては、プログラムを作って掲載してもらうようになりました。中学生にとって、かなりいいお小遣い稼ぎになったように記憶しています。 当時のマシンは非力で、開発環境もいまほど充実してはいませんでした。多くのゲームがPCに付属していたBASICというプログラミング言語を使って作られていました。当時のBASICは機能があまり豊富でなく、かつ処理速度に問題がある場合が多く、ちょっと凝ったことをしようと
1/1000の圧縮率を目指す次世代動画像圧縮技術の行方 - A Successful Failure
現在最高の圧縮効率を誇るAVC/H.264は1GbpsのフルHDTVを10Mbps以下に圧縮できる。1/100以上の圧縮率ということになるが、次世代beyond HDTVの8k4kの空間解像度、60〜300fpsの時間解像度、マルチスペクトルの色表現、10〜16bit/pelの画素値深度、複数視点を考えると情報量は16〜200Gbpsとなるため、ビットレートを100Mbpsまで許容したとしても、圧縮率をさらに10倍は引き上げる必要がある(1/1000以上)。 上記の要求に対し、短期的には従来のAVC/H.264で用いられている動き補償予測とDCTを組み合わせたMC+DCTの枠組みを維持し、改良を積み重ねて圧縮率向上を図るアプローチが取られるが、長期的には従来の枠組みに囚われない新たなブレークスルーが必要となる。本エントリでは、情報処理6月号の解説*1より、画像圧縮技術のブレークスルーの萌芽
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CPUに適度に間違わせることで節電する技術
