グーグルのDeepMind、読唇術で人間の専門家に勝つ
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます オックスフォード大学とGoogle DeepMindの研究者らは、BBCが放映した数千時間にもおよぶコンテンツを用いた訓練によって、人の唇の動きを読み取る人工知能（AI）を開発した。このAIは人間の読唇術専門家よりもはるかに優れた成績を残したという。 BBCが所蔵するコンテンツから無作為に抽出された200本の動画を対象とするテストにおいて、人間の専門家（法廷で読唇術のスキルを提供したこともある人物）が正しく読み取れた単語の数は4分の1にも満たなかった。一方、研究者らが新たに公開したレポートによると、このAIシステムは同じ動画を対象とするテストで半数の単語を読み取ることができたという。 また、人間の専門家が誤りなく書き出すことができた単語
「頭から氷水」どう広がった？ Facebookが分析 シェアされた動画は240万本
頭から氷水を浴びる動画をSNSで公開し、難病の筋萎縮性側索硬化症（ALS）患者支援を呼び掛ける米国発のチャリティー運動「Ice Bucket Challenge」（アイスバケツチャレンジ）について、Facebook上での口コミの広がりを分析した結果を、米Facebookが公開した。 分析期間は7月1日～8月17日。Facebook上で投稿やコメント、いいね！などを通じて運動に参加した人は2800万人以上。Facebook上でシェアされた、アイスバケツチャレンジに関する動画は240万本に達したという。 口コミはボストンを中心に広がり始めたという。多くの投稿は、元ボストン大学野球選手で、2012年にALSと診断されたピート・フレイツ氏にちなんでいたという。 参加人数トップ10は、順に米国、オーストラリア、ニュージーランド、カナダ、メキシコ、ブラジル、ドイツ、フィリピン、プエルトリコ、インドだっ
形態素解析に基づくＡＶタイトルの特徴分析 - oscillographの日記
こんばんは。夜の@oscillographです。 最近DMMアダルトがAPIを公開しました。 つまり、プログラムで直接データを取得できるようになったわけです。 ということで、今回はDMMアダルト（動画）の全タイトルを取得して 形態素解析を行うことによって日本のAVタイトルの特徴を分析しよう ということになりました。 手順としては、 DMM（ビデオ）のメーカーページを「あ」～「ん」までHTMLで取得 メーカーが特定タグに囲われていたので、正規表現パターンマッチで全メーカーを取得し、メーカー羅列をテキストに保存 テキストを読み込みながら各AVメーカーごとにapiを用いてAVタイトルを展開し、全メーカーのタイトルを取得 タイトルについて形態素解析を行うことによって単語を集計 正規化（全体の数で割ることによって割合で表す） という感じでやりました。 とりあえず、集計結果です。 上位３０位を抜き出し
12万5000本のAVを研究してわかった最も多いブラのサイズ・出演数・役などはこんな感じ
By Mr. Color Chuck ポルノムービー(アダルトビデオ)のビッグデータとでも言うべき12万5000本もの作品の監督や出演者の詳細なプロフィールを収めたウェブサイトIAFD(Internet Adult Film Database)の内容を元にさまざまな傾向を分析したレポートが掲載されています。 Deep Inside - A Study of 10,000 Porn Stars | Jon Millward - Blog http://jonmillward.com/blog/studies/deep-inside-a-study-of-10000-porn-stars/ タイトルは「ディープインサイド：1万人のポルノスターとそのキャリアの研究」。 ポルノスターの男女比は男性が3割で女性が7割。 ポルノ女優には一般的に白人と言われるコーカソイドの女性が圧倒的多数で70.5パー
底辺うｐ主視点のニコニコデータ分析 - livedoor Blog（ブログ）
・長さが1分30秒～2分29秒の動画を作り、 ・金曜日または土曜日の朝３～７時台に投稿すれば、 再生数が増える・・・かも？ ※ ただし、カテゴリによっては当てはまらないことがあります。 ＜人並みの基準＞ ・うｐ１週間後で、再生95、コメ 6、マイリス 2 ・うｐ１ヶ月後で、再生160、コメ 6、マイリス 2 ・うｐ１年後 で、再生277、コメ 11、マイリス 3 ※ これは、かなり以前に調べたものなので、現在は全体的に減少していると思われます。 ～ ファイルのダウンロード ～ ・タグ分析Excelツール http://kie.nu/dnw http://kie.nu/dnI （プラスαデータ収録版） 説明ページ → http://blog.livedoor.jp/zofy_doki_p/archives/cat_50092028.html ・マイリストから再生数・コメ数・マイリス数を記録す
共感度検索のための動画アノテーション分析 : Kyushu University Institutional Repository (QIR)
近年，YouTube やニコニコ動画などの利用者投稿型の動画サービスが人気である。動画には作成者によるタイトル名の他に，視聴者による各動画へタグ付けや動画コメントが付与される。ニコニコ動画では視聴回数やマイリスト登録数等の付属情報も取得できる。これら多数の視聴者からの付加アノテーション情報は，視聴者の動画に対する共感を含むため，folksonomy として動画を特徴付けるマイニング資源に利用可能である。共感度を抽 出・定量化できれば，動画のランキング・推薦・分類に有効である。本研究では，ニコニコ動画を対象として利用者投稿型の動画コンテンツに付随するタグやコメントの分析を行った。 / A lot of movie services are provided on the web such as YouTube, and Nicovideo. Nicovideo is a poplar mov
動画トラフィックの抽出に関する研究 及び利用状況の調査への応用 大倉 圭介 平成 22 年 2 月 情報工学専攻 概 要 I 概 要 現在, インターネットの普及が進んでおり, それに伴ってインターネ
動画トラフィックの抽出に関する研究 及び利用状況の調査への応用 大倉 圭介 平成 22 年 2 月 情報工学専攻 概 要 I 概 要 現在, インターネットの普及が進んでおり, それに伴ってインターネットを流 れるトラフィックも増加している. 安定したインターネット環境を提供するため に, トラフィックの変動を把握し, ネットワークを管理する必要がある. トラフィッ ク変動を把握できれば, ネットワークの運用限界の時期を予測し, 必要に応じて 構築することができる. ネットワークの多様化とともに通信サービスも多様化し てきているため, トラフィック変動を把握することは容易ではない. 通信サービ スの多様化の一例として, インターネットにおける動画の視聴があげられる. 本 研究ではこの動画のトラフィックに着目する. 動画のトラフィックはインターネッ トトラフィックの増加の一因であると考えら
“人を棒に”置き換えるシステム開発 京大など - MSN産経ニュース
公共の場に設置された防犯カメラが撮影した人を瞬時に棒状の記号に置き換える画像処理システムを、京都大などの研究グループが開発した。 プライバシーに配慮することで、防犯カメラの映像をインターネットで公開したり、買い物客の行動を分析してマーケティングに生かしたり、多くの分野での応用が可能になるという。 開発したのは、美濃導彦京都大教授（情報工学）ら。新システムではカメラが通行人の動きを感知すると、人を棒に置き換え、事前に撮影していた無人の背景画像に重ねて表示する。 観光施設にあるカメラの活用も検討中。収集したデータをもとに来場者数を駅に掲示し、訪れた人に混雑情報を事前に知らせることも目指す。７月末から京都市内の商業施設で５カ月間の実証実験を行う。
はてなブログ | 無料ブログを作成しよう
織田信長 ぼちぼち、元気にやっています。少し薬にも慣れた...んかなぁ。相変わらず食べられないけど。朝、指がこわばって文字なんて入力できなかったけど、それはほぼなくなった。関節もどこも痛くない。薬効いてきたんやろな。 で、ブログを書こうと言う気がまた起きてきた。 …
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
週刊ニコニコランキングのマイリス・再生・コメの適切なレートを考える - ニコニコ動画ランキング分析ブログ
項目/月 6月 7月 8月 9月 10月 マイ 10位まで 17.63 17.60 19.30 20.74 20.89 100位まで 19.83 20.88 22.66 23.91 24.79 全体 21.94 23.06 24.68 26.30 28.52 再生 10位まで 1 1 1 1 1 100位まで 1 1 1 1 1 全体 1 1 1 1 1 コメ 10位まで 3.01 2.57 2.27 2.05 1.82 100位まで 3.19 2.79 2.45 2.49 2.28 全体 3.33 2.88 2.51 2.65 2.52 項目/月 6月 7月 8月 9月 10月 マイ 10位まで 5.85 6.84 8.51 10.11 11.45 100位まで 6.21 7.49 9.26 9.61 10.85 全体 6.59 8.00 9.84 9.94 11.31 コメ 10位まで
ニコニコラム‐ニコニコ動画で一番人気のカテゴリは？
ニコニコ動画で一番人気のカテゴリは？ もうさ、時報アレンジの関連動画、全部公式でいいんじゃね？ってね、コラム担当は思うんだけどね、そもそも公式かどうかって誰が決めているかわからないのでね、どうしようもないんすよね。ねぇ。 ちなみにニコニコ大会議2008冬やエンドロールでも使われた公式曲『第一楽章「創造」』の出だしも時報アレンジなんですよ。こちらの曲はニコニ・コモンズからダウンロードもできます。 さてさて、ニコニコ動画には26のカテゴリがありますが、一番動画が投稿されているカテゴリはどれなんですかね。ってなことを調べた方がいました。 ニコニコ動画のカテゴリ別動画数の現状 - longlowの日記 こちらによると1位はゲームカテゴリで全体の43.7％、2位が音楽カテゴリの15.4％、3位はアニメカテゴリの7.4％となっているそうです。ゲームカテゴリが全体の半分近くになっているんですね。こちらの
ボカロオリジナル曲ほかのデータを眺めてみた - あふひねこのにき
ボカロオリジナル曲って何曲あるのかな、というつぶやきが見えたので荒く調べてみました。データは以前取得した2008年9月7日のものです。 まずは「オリジナル」が含まれるタグが付けられた動画を抽出した上で、出現したタグを調べました。単純に「オリジナル」を対象にすると「歌ってみた」などが多く入ることが予想されますので、これを除くためです。 オリジナル曲の概算 タグ 出現数 4. ミクオリジナル曲 7050 6. リンオリジナル曲 1558 8. レンオリジナル曲 955 17. KAITOオリジナル曲 496 20. オリジナル 438 22. MEIKOオリジナル曲 406 52. オリジナル曲 164 54. VOCALOIDオリジナル曲 145 55. がくぽオリジナル曲 142 合計 11354 先頭の数字は全体の出現数順位です（以下同じ）。 タグ 出現数 9. 歌ってみた 936 13
ニコニコ動画「御三家」の分類 - 犬が眠った日
概要 「ニコニコ動画」において「御三家」と呼ばれている「アイドルマスター」、「Vocaloid」、「東方Project」を分類してみる。 以下、「アイマス」、「ボカロ」、「東方」の表記。 「御三家」について 「御三家」とは、「ニコニコ動画」において人気の高い三つジャンル、「アイマス」、「ボカロ」、「東方」のことである。その人気を示すデーターとしては、id:myrmecoleon氏の「」がある。 なお、何をもってして「人気がある」とするかという問題があると思う。上記のデーターでは、「それらのジャンルに関係のあるタグを付けられた動画の総再生数」が「人気」を示す物として採用している。 個人的には、2次創作を「人気」のバロメーターとして見たい。 誰が作っているか 企業：「アイマス」、「ボカロ」 個人：「東方」 ここでは、やっぱり「東方」をスゴイと感じる。なして、企業が作るものとタメをはれるのか。こ
rerofumiのつぶやき » nico-Tech： Nagoya Meeting 発表資料
2008/10/12 の nico-Tech： Nagoya Meeting も無事終了。 今回は展示と歓談の時間がゆっくりと取られていて「技術交流会」として良いイベントだったかと。 プレゼン資料「ただしいケンカの売り方」 for N2M (PDF 829kb) 当日の私のプレゼン資料。 「プロジェクトN」の動画で「ネギ振りが発端だったのか」と当時の事を知らない人が増えているのに気がついたので、それじゃそれ以前はどうだったのかを記録しておきたかった次第。だけれども、「ニコニコ動画が好きでニコニコ技術部に流れ着いた人」と「ニコニコ技術部が見たくてニコニコ動画に来た人」では話の理解度が違うっぽいなーと言うあたり。ちょっと反省。 当日の発表は(理解する素地があれば)どれも良かったのだけれども、一番凄かったのは超電磁Pのプレゼン。(「マルチコア時代のマルチはちゅね技術」の資料はご本人のページで公開
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