シャディさんに、見てる人のユーザー属性がわかる機能を導入してみました : ロケスタ社長日記
Webコミュニティとかを作っているロケットスタートという会社の代表取締役をやっています。いつもがんばっています。 いやはや、最近の僕のテーマが「発信をしていない普通の人の感情を、きちんとデータとして可視化して、ユーザーの意思決定のためのものとして活用したい」というのがあるのですね。 で、ユーザーローカルさんという、アクセス解析の素敵な企業があるのですが、そこの機能を使わせてもらって、ECやギフト通販で有名なシャディさんに導入をしてみました。 こんな感じで見れます。 何がわかるの？ リョウコ・ウエムラリョウコ・ウエムラ アクリルニューマイヤーひざ掛け シャディ のケースで話します。 わかるのは、まずユーザーの性別の推測情報です。男女で出すことができます。 次は、ユーザーの年齢の推測情報です。 ユーザーの地域もわかります。 が出るようになっています。 どうやっているの？
Visual Wordsを用いた類似画像検索 - 人工知能に関する断創録
類似画像検索システムを作ろう（2009/10/3） 3日で作る高速特定物体認識システム（2009/10/18） に続くOpenCVプロジェクト第三弾です。今回は、上の二つをふまえてカラーヒストグラムではなく、局所特徴量（SIFTやSURF）を用いた類似画像検索を試してみます。局所特徴量はグレースケール画像から抽出するため、カラーヒストグラムと違って色は見ていません。画像の模様（テクスチャ）で類似性を判定します。 実験環境は、Windows 7、MinGW C++コンパイラ、OpenCV2.0、Python 2.5です。EclipseでMinGWを使う方法はEclipseでOpenCV（2009/10/16）を参照してください。Visual C++にはないディレクトリスキャン関数を一部使っているのでVisual C++を使う場合は、少しだけ修正が必要です。 Bag-of-Visual Wor
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