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。
富士フイルム、顔検出技術をWebアプリに APIも公開 - ITmedia News
富士フイルムは1月15日、顔検出技術を使ったアプリケーションを体験できるサイト「顔ラボ」をオープンした。第1弾として、写真から顔を検出して加工できるWebアプリを公開。画像から顔の位置を指定してくれるAPIも、28日に公開する予定だ。 顔検出技術は、コンパクトデジタルカメラ「FinePix」などに搭載した技術。複数の顔が入った画像から1秒足らずで顔の部分だけを切り出し、被写体の顔に自動的にピントを合わせたり、顔色を補正したりできる。横向きや斜め向きの顔でも検出できる精度が売りだ。 顔ラボでは、同技術をネット上のアプリケーションに応用し、トラックバックやコメントでユーザーから意見を募って技術の向上に役立てたり、新たな活用法を探る。 ブログに載せる顔写真にぼかし 「顔シークレット」 まずは、ユーザーがアップロードした画像から自動で顔を検出し、顔にぼかしをかけたり、横線で目を伏せたりといった加工
辞書不要の形態素解析エンジン「マリモ」とは − ＠IT
2007/08/15 検索サービスを提供するベンチャー企業のムーターは8月1日、辞書を必要としない形態素解析エンジン「マリモ」の提供を開始した。従来、形態素解析では品詞情報を含む日本語辞書を用意するのが常識だったが、マリモでは、そうした辞書を不要とした。新技術のアプローチと特性について、開発元のムーターに話を聞いた。 統計処理で単語部分を推定 形態素解析とは、与えられた文を、文法上意味のある最小の単位（形態素）に区切る処理。「今日は晴れています」なら、「今日（名詞）／は（助詞）／晴れ（動詞）／て（助詞）／い（助詞）／ます（助動詞）」と分ける。検索エンジンをはじめ、さまざまな自然言語処理の場面で必要となる基礎技術だ。 形態素解析を行うには、あらかじめ品詞情報が付加された数十万語からなる辞書を用意する必要がある。また、新語や造語、専門用語に対応するには、個別に人力で単語を登録する必要がある。
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