『火垂るの墓』に対するロジャー・エバートのレビュー - A Successful Failure
1年前のエントリ「『火垂るの墓』に対する最も参考になる米Amazonレビュー」は多くの関心を集めた。最近でも「日本視覚文化研究会」で再度取り上げられるなどアクセスが続いている。一方、1年前556だった米国Amazonのレビューは1年を経た現在581までその数を伸ばしており、高評価を維持している。日本のAmazonにおいても米国に比べれば数は少ないが良いレビューが集まってきている。 実ははてなブックマークのid:saike氏のコメントで知ったのだが、『火垂るの墓』に関しては米国で最も著名な映画評論家の一人であるロジャー・エバート（Roger Joseph Ebert）が自サイトにおいてレビューを掲載している。心情に訴えるという面では米Amazonレビューの方が優れている面もあるが、『火垂るの墓』に対する著名海外映画評論家による専門的で論理的かつ客観的な評価が良く分かる素晴らしいレビューなので
ドラゴンクエストのトーラス世界 - A Successful Failure
fj.rec.games.videoあたりでさんざんネタになった話だが、最近ふと思い出したので紹介しておくことにしたい。 初期の頃のドラゴンクエストやFinal Fantasyでは、世界が2次元平面マップ上に表現されていた。矩形型のマップは上辺にさしかかると同じX座標の下辺にワープし、同様に左辺にさしかかると同じY座標の右辺にワープするようになっていた。この挙動はゲーム的に極めてわかりやすいが、地球をメルカトル図法で平面にマップした場合にはこのような挙動にはならない。メルカトル図法において、たとえば右上にさしかかると左上あたりから出てこなければおかしい。 上辺と下辺、左辺と右辺でワープすると言うことは、ドラクエ世界では図1*1の上辺Aと下辺B、左辺Cと右辺Dが繋がっていると考えられる。そこで上辺Aと下辺Bを繋げてみると、図2のように円筒状となる。 ここでさらに左辺Cと右辺Dを繋げてみると、
英語の時制シーケンスまとめ - A Successful Failure
英語文法において時制は最も厄介なルールの一つだ。特に複数の出来事の前後関係を含意するシーケンスは、正確に使うには訓練が必要だろう。"Sequence of Verb Tenses"では、そのルールをロジカルに一覧にしている。とても有用な表なので、以下に紹介したい。 主節の動詞が過去形もしくは過去完了形以外の場合には、従属節の動詞の時制は何でも利用することができて、その時制の通りの意味を表す。しかし、主節の動詞が過去形もしくは過去完了形の場合には、従属節の動詞は、過去形もしくは過去完了形でなくてはならない。例外は従属節が一般的真実として広く知られていることを表現するときである。 In the 1950s, English teachers still believed that a background in Latin is essential for an understanding o
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
小学生が学ぶビジュアル言語ビスケットがすごい - A Successful Failure
情報処理10月号では、『特集 未来のコンピュータ好きを育てる』としてコンピュータに魅力を感じる人材を育成する試みを紹介している。とても面白い特集となっているので、送付されてきたまま袋から出さずに放置してある人は是非一読する事を薦めたい。 小中学校における情報科学教育は世界的に重要視されつつある。ACMのモデルカリキュラムでは、第8学年（中学2年生）までにコンピュータ操作、デジタル化、情報の表現、問題解決などを履修し、第9-10学年で、コンピュータの構成、アルゴリズム、抽象化、数学との関連などの情報科学を学ぶ事を提言している。 ところが、現在の日本の情報教育は文字入力やWeb情報探索など、コンピュータの利用法に関する教育に終始し、情報科学をはじめとする情報技術の原理・仕組みに関してはほとんど重要視されていない。一方、韓国の情報教育 ━初・中等学校情報通信技術（ICT）教育運営指針と改訂中・高
顔画像処理技術の研究動向と応用事例 - A Successful Failure
情報処理に2ヶ月連続で顔画像処理技術のサーベイが掲載されている*1,*2。サーベイ著者らの研究業績紹介にやや偏っている印象があるが、興味深く、有用なサーベイとなっているのでポイントだけ整理してまとめておく。なお、最近話題になったモノを中心に元論文にはない複数の項目を追加している。 顔画像処理技術 顔検出 画像の中から漏れなく誤りなくリアルタイムで顔の位置を検出する技術。動画処理時にはトラッキングも必要。 ViolaとJonesによるHaarタイプの特徴量を用いた高速顔検出手法*3をベースとして多くの改善手法が提案されている。 顔特徴点検出 顔の性別、年齢を含めた属性推定や個人識別を行うために、顔の各器官の特徴点の検出を行う技術。 多種特徴点抽出に対応したCootesらのActive Shape Model(ASM)やActive Appearance Model(AAM)が有名*4。拡張・
いよいよ実世界にタッチするiPhoneアプリまとめ その2 - A Successful Failure
本エントリでは前回に引き続き、iPhoneアプリケーションのうち、特に実世界とのインタラクションを有するものについて紹介する。カテゴリとしては、拡張現実(Augmented Reality)、コンテキスト・アウェアネス(Context Awareness)、位置依存サービス(Location Dependent Services)などが該当するだろう。前回をご覧になっていない方はまず下記エントリからご確認いただきたい。 いよいよ実世界にタッチするiPhoneアプリまとめ - A Successful Failure AR系アプリはツールキットの充実化などで今後もますます増加するものと考えられるが、本エントリは全ての網羅を目的とするものではなく、中でもキラリとアイデアが光るものを中心に取り上げていきたい。 GolfScope：ピンまでの距離を計測 GolfScopeは光学式のゴルフスコープを
ウェアラブルディスプレイの安全性 - A Successful Failure
Engadgetによれば、ワシントン大学の研究チームが、コンタクトレンズ型のディスプレイを開発したという。 ワシントン大学のニュースリリース"Contact lenses with circuits, lights a possible platform for superhuman vision"によれば、レンズを開発した電子工学科Babak Parviz助教授は、この技術はわくわくするような未来へのささやかな第一歩であるとし、安全性を確かめることが重要だと述べている（右図はプレスリリースより引用）。 プロトタイプには、ディスプレイ用の赤色LEDと電子回路が組み込まれたが、残念ながらまだ実際の表示はなされていない。レンズは20分間ウサギに装着されたが、特に問題は生じなかったという。理想的には通常のコンタクトレンズと同様にレンズの着脱が簡単に行え、違和感が生じないようになることだとParv
いよいよ実世界にタッチするiPhoneアプリまとめ - A Successful Failure
携帯電話は常に電源が入ったネットワーク接続デバイスであり、常時ユーザが持ち歩くと言う点において、ウェアラブルコンピューティング(Wearable Computing)で語られてきたユースケースを徐々に実現しつつある。特にiPhoneはGPS/コンパス/加速度などの各種センサに加え、アプリケーション開発自由度の高さから、現時点で最も開発アクティビティの高いデバイスであると言える。 本エントリではiPhoneアプリケーションのうち、特に実世界とのインタラクションを有するものについて紹介する。地図と連動して単純に現在位置から最寄りの施設やその施設のクーポン、イベント等を検索して提示するようなアプリ、単に音声を録音したり、音声コマンドを認識して動作するアプリは多く存在するが、本エントリでは扱わない。ここではiPhoneに搭載されているセンサを一工夫して実世界を認識し新たなサービスを提供するアプリに
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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