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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。
使って分かったAndroidとiPhoneの違い - ＠IT
5月末から6月にかけて、米国出張で2週間ほどAndroid端末を使う機会があった。使ってみると、同世代のスマートフォンとして競争相手であるiPhoneとの違いにいくつか気付いた。ここでは、私が気付いた両者の違いをざっくり主観を交えてまとめてみたい。 Android端末とiPhoneは、ケータイ、あるいはスマートフォンという文脈で考えれば、違いより、むしろ似ているところのほうが多い。両者とも、主にPC向けとして進化したモダンなOSとWebブラウザを搭載していて、タッチパネルを生かしたUIも同様だ。アプリケーションプラットフォームが開放されており、個人でもアプリ開発が可能という点も同じだ。Windows MobileやSymbian OSでも個人開発者によるアプリ開発は不可能ではなかったが、SDKの入手のしやすさや取っつきやすさ、ポータル的なマーケットの有無など違いは大きかった。iPhone向
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