AppStore新着アプリを効率的にチェックする
先週はずっとSkypeでdonpyさんと話をしてました。というのも、donpyさんのAppCheck復活の悲願に対し、私自身、何としても貢献したかったから。本業がある中で、定番エントリーを欠かさずに投稿する大変さ。それは同じbloggerとして痛い程に分かるし、思うようにいかない苦しさが心に負荷を掛けていくのも事実なのです。 でも、donpyさんは言いました。 更新が大変なんじゃない。編集が大変なんだ。同じ時間を掛けるならば、私はもっとアプリを探し、自分のアンテナに引っかかったアプリをたくさん読者に伝えたい。私のはレビューじゃないけど、この紹介をきっかけに少しでも読者がアプリに興味を示し、そしてアプリを各々の目線でレビューしてもらいたい。私は、それを見るのが幸せ。 私自身の挑戦が始まりました。微力ではありますが、深夜の活動。AppStore新着アプリを紹介するRSSを探す数々の旅。色々とグ
detectFace(); - 顔検出Webサービス
画像が入力されると、 まず最初に画像の中から人間の顔らしき領域(顔の候補)を検出して、 大まかな位置とサイズを決めます。 次に、顔の候補から左右の目と思われる領域を特定して、 大まかな位置とサイズを決めます。 両方の目が検出された場合にはさらに詳細な分析を行って、 顔を構成する特徴的な部分、特徴点の位置を特定します。 このWebAPIでは、50個の特徴点を扱っています。 50個の特徴点には、それぞれを区別するために便宜上の名前が付けてあります。 どの部位にどの点が対応するかについては、右の図をご覧下さい。 入力画像から顔候補を検出する動作は、 内部的なパラメータを調整することで大きく変化し、 主に敏感さと実行速度の間にトレードオフがあります。 人物が一人だけの証明写真のような構図が多いと仮定できるならば、 検出もれは多くなりますが、処理時間を短くすることができます。 逆に、長い時間をかけれ
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