Pictriev - 顔検索エンジン
正面顔画像をアップ ロードしてください。画像ファイルの形式 は jpg (JPEG)で、サイズは 200K 以下にしてくだ さい。 顔認識技術を使用してウェブ上から似た顔を見つけてみ てください。結果は画像の質や解像度によって異なることがあります。信頼で きる結果を得るためには、できるだけ鮮明で大きいサイ ズの画像をアップ ロードしてください。目と目の間の間隔は８０ピクセル以上） 複数の類似した顔画像が検出さ れた場合 、Pictrievはそれぞれの顔画像の結果を 表示します。顔を選ぶためには四角形のところをクリックしてください。類似した顔の参照画像はサムネイル として表示されます。 他の顔画像やサムネイルをクリック することにより検索基準を変えることができます。Pictrievに関するご意見、ご質問等がありましたらメールでお気軽にお寄せ下さい。
C++: マルチコアCPUを利用した並列化による高速な階層的クラスタリング
比較的データ数の多い階層的クラスタリングを行う必要があり、手元にあるRで処理を始めたのだが思ったよりも遅かった。そこで、マルチコアCPUを利用した並列化で高速化することにした。RでもGPGPUを使って高速化したプログラムがあるようなのだが、すぐに使える高性能GPUを用意できなかったし、それに、TBBライブラリを使った並列化は手間も時間も掛からないので作ってしまった方が良いと判断した。 尚、このプログラムで作成したクラスタデータのデンドログラム描画や閾値による区分けについては一つの記事で書くには大きすぎるので、記事を分けて、「Python: 階層的クラスタリングのデンドログラム描画と閾値による区分け」に回すことにする。 まずは、「集合知プログラミング」にPythonによる階層的クラスタリングのソースコードが載っていたのでそれをC++で書き直した。アルゴリズム自体はそれほど複雑なものではないの
Rと系統樹(1)
同一祖先を持っていることを前提としている系統内の個体の子孫関係の推定結果を樹木の枝分岐の形式で示すグラフを系統樹と言う。その例としては、生物種や遺伝子などの進化関係を樹木状に表現したものがあげられる。系統樹の枝分かれは系統の分岐を示し、枝の長さは進化の程度や時間経過を表す。子孫は枝分かれする各ノードを最も近い共通祖先とする。系統樹の嚆矢はドイツの生物学者エルンスト・ヘッケル (Ernst Haeckel)であると言われている。 系統樹は生物学で主に研究・応用されていると思われがちであるが、人文科学の分野でも研究・応用が進められている[1][2][3]。それは、多くの文化現象(言語、写本、民俗など)、あるいは文化遺物が、同一の祖先から時間の流れとともに進化・変化したと考えられるからである[4][5]。近年、進化の視点で系統樹の手法を用いた工業製品の分析に関する研究が見られるようになっている
NCDで何でもクラスタリング
正規化圧縮距離という概念がある。英語では Normalized Compression Distance、略してNCDという。 この概念は情報の距離を測るメジャーとして使うことができる。 では情報の距離とは何か。それはデータの類似度で測る距離である。 データXとデータYという2つのデータがあったとき、XとYの類似度を考えてみよう。 類似度すなわち「似ている度合い」を距離に見立て、XとYが似ていれば「近い」、そしてXとYがかけ離れたデータであって全く似ていなければ「遠い」というわけだ。 NCDでは、データの類似度を計算するために、そのデータが持つ情報量を使う。 NCDの凄いところは、基本的にデータの情報量のみに依存しているので「その対象は何でも構わない」という点にある。 すなわち、テキスト文書だろうが、画像や音楽のデータだろうが、はたまたDNAシーケンスだろうが、システムログだろうが、データ
Preferred Infrastructureの夏期インターンに行ってきました - kisa12012の日記
8月の上旬から9月の下旬までの2ヶ月間、Preferred Infrastructure(PFI)の夏期インターンに参加してきました。 今回のインターンを振り返りつつ、ブログ記事を書きたいと思います。 PFIでのインターン PFIのインターンでは、インターン生1人1人が各自に定めたテーマに沿って開発を行うというスタイルをとっており、この点で講義や課題形式で行われるインターンとは大きく異なるところだと思います。 2ヶ月間のインターン中に、一定の成果を出すことが目標となります。 各自が取り組むテーマは、インターン生のバックグランドやPFIの事業分野を前提とした上で、インターン生の希望に合わせて定められます。 例として、PFIで現在提供しているソフトウェアを改良するために、今取り組むべき問題を解決する、またはPFIで過去に開発したライブラリを利用して、新しいソフトウェアやサービスを創り上げる事を
perlで高速な類似検索エンジンを構築できるようにしてみた - download_takeshi’s diary
すみません。タイトルはやや釣り気味です。 類似検索エンジンというか、そのアイデア程度の話なんですが、以前から考えていた類似検索エンジン風のネタがあったので、ちょっとperlで書いてみたので、そいつを晒してみます。 Luigi https://github.com/miki/Luigi 類似検索なのでLuigi。ルイージとか読みたい人はそう読んじゃっても良いです。（冷） 考え方と仕組み 類似文書の検索、となりますと一般的には超高次元での空間インデックスとかが必要になります。 昔からR-TreeやSR-Treeなど、いろいろと提案されていますが、より高次元になると「次元の呪い」によりパフォーマンスが出なくなる、なんて言われていますね。 そこで最近ではLSHに代表されるような、より高度な「近似」型のインデキシング手法が人気を集めているようです。 で、今回考えたLuigiも実は近似型のインデッ
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Face Research ⇒ Students ⇒ Topic 3: Are attractive faces only average?
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