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妨害に負けず、個々が判断できる群ロボット(動画) | WIRED VISION
前の記事 浮遊する感覚：ロールスロイスの電気自動車、試乗レビュー 誰もが書籍アプリを作れる『Push Pop Press』 次の記事 妨害に負けず、個々が判断できる群ロボット(動画) 2011年5月10日 IT コメント： トラックバック (0) フィードIT Olivia Solon 一緒に行動する他のロボットと相互交信しなくても、個々の判断で様々な隊形を作ることができる群ロボット・システムを、ジョージア工科大学のTed MacDonald氏が作成した。ロボットたちに、自分たちの位置についてのあらかじめ定義されたメモリや事前知識は入っていない。 上の動画では、15台の『Khepera』ロボットが、同じ情報に基づいてそれぞれ個別に決定を下し、試行錯誤しながら動き回って、自分たちに命じられた隊形を作り上げている。[Khepera(ケペラ)は、スイス連邦工科大学のマイクロ・エレクトロニクス研究
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。
HowGoogleEarthReallyWorks - Google Earth の <ほんとの> 仕組み
HowGoogleEarthReallyWorks - Google Earth の <ほんとの> 仕組み 目次 この文書について Google Earth の <ほんとの> 仕組み パート1 終幕: 3D の仮想地球を描画する 基本 より良いフィルタリングを持ち込む さあ本題に入ろう Google Earth の <ほんとの> 仕組み この文書について RealityPrime > How Google Earth [Really] Works の日本語訳です。 推敲添削歓迎: 誤訳、タイポ、不統一、そのほか ... 有名サイト HowStuffWorks.com の記事 "How Google Earth Works" を読んだら, この記事が "それがどれだけスゴいか" や "その使い方" を書くだけで "それが(ほんとは)どんな仕組みで動いているのか" を説明していないこと
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