本物と見違えるような画像補間を実現するパスフレームワーク手法 - A Successful Failure
SIGGRAPH2009で発表された"Moving Gradients: A Path-Based Method for Plausible Image Interpolation"という論文*1では、2枚の連続する入力画像を与えると、その間のフレームを極めて自然に補間生成する新たな手法を提案している。 図1 図1は両端の入力画像A, Bから間の3フレームを生成した例を示している。生成する補間フレーム数は任意で何枚でも生成可能であり、極めて自然な補間が実現できている。この例の驚くべきところは、制約条件を有する複雑で柔らかな局所変形を含む自然な補間画像が、全自動で生成されている点である。モーフィング処理では対応点を一点一点指定する必要があるが、ここで必要なのは2つの画像を選択するだけだ。 生成される補間画像の品質は素晴らしく、またアイデアもシンプルで興味深いので、原論文を参照して本手法の概要
融けるような視点移動効果を実現する三次元再構築手法 Ambient Point Clouds - A Successful Failure
いよいよ今年もSIGGRAPHが始まる時期となった。本エントリでは、ダルムシュタット工科大学 (TUD) とマイクロソフトの合同チームによる、"Ambient Point Clouds for View Interpolation"と題されたtechnical paperから魔法のような視点補間技術を紹介したい。 まず、デモビデオをご覧いただくのが良いだろう。最初の方は既存手法の説明となっているが、目的は複数の写真をシームレスにつないで、破綻なく別視点に移動できる3次元モデルを再構築することである。02:44あたりから手法の適用結果が示されているので、まずそこを御覧頂きたい。これは、たとえばFlickrから集めてきた写真（当然カメラ位置も不明）から一切人の手を経ず全自動で生成されるのだ。 以下、論文*1に従って本手法の概要について説明を行う。本エントリで扱う図表は論文からの引用である。例に
いよいよ実世界にタッチするiPhoneアプリまとめ その2 - A Successful Failure
本エントリでは前回に引き続き、iPhoneアプリケーションのうち、特に実世界とのインタラクションを有するものについて紹介する。カテゴリとしては、拡張現実(Augmented Reality)、コンテキスト・アウェアネス(Context Awareness)、位置依存サービス(Location Dependent Services)などが該当するだろう。前回をご覧になっていない方はまず下記エントリからご確認いただきたい。 いよいよ実世界にタッチするiPhoneアプリまとめ - A Successful Failure AR系アプリはツールキットの充実化などで今後もますます増加するものと考えられるが、本エントリは全ての網羅を目的とするものではなく、中でもキラリとアイデアが光るものを中心に取り上げていきたい。 GolfScope：ピンまでの距離を計測 GolfScopeは光学式のゴルフスコープを
妄想×リアリティで垣間見た妄想と現実の境界 - A Successful Failure
8月29日に工学ナビの橋本先生（[twitter:@kougaku]）、明治大学の福地先生（[twitter:@kentarofukuchi]）のお二人を司会として、AR勉強会である妄想×リアリティが開催された。ARの第一線の開発者、功労者等が妄想全開で語る研究会は、大盛り上がりで幕を下ろした。本エントリではその一部を紹介したい。 非日常に覆われた会場 会場はお台場のTOKYO CULTURE CULTUREだったわけだが、そこはすでに妄想という名の非日常に覆われていたと言っても過言ではない。 なぜか水着姿の女性が溢れかえっている会場周辺。一体何事かと参加者からも戸惑いのTWがポストされる。 ネタを明かせば、会場の階下であるZepp TokyoでGACKTツアーが開催されており、ファイナルの当日は、「水着着用限定で、水着はビキニでヘソ出し、お腹出しマスト!!」というドレスコードが設けられた
Appleの強力な特許群はAndroid端末/電子書籍端末の脅威になるかも知れない - A Successful Failure
米Appleは2010年3月2日、台湾のHTCを特許侵害で提訴したと発表した（Apple Sues HTC for Patent Infringement）。HTCはAndroid端末の最大の供給元でありNexus Oneの開発でも知られている。HTCとしては、まったく事前通告のない突然の提訴だったようだ。 Appleは20件の特許侵害を主張しているが、内10件の特許番号が訴状で明らかにされている。請求項を確認してみたところ、その基本的で広い権利範囲に驚愕してしまった。通常、特許と言っても、概要は広くても実際に請求項を見てみれば、様々な制限がかかっていて全然怖くない事が多いのだが、挙げられた特許はどれも請求項が比較的シンプルか、ごく当たり前の構成が羅列されているだけであり、極めて強力であると考えられる。事はHTCのAndroid端末だけに限らず、SonyEricssonやSamsung等他
Adobe Photoshop CS5に実装されるPatchMatchの実力 - A Successful Failure
動画：Adobe Photoshop CS5の新機能はもはやえげつないレベル… | ◆めっつぉ：スクエニ&ガジェットニュースとしてAdobe Photoshop CS5の新機能が紹介され話題になっている。 概要を知るには動画で見るのが手っ取り早いが、本エントリではSIGGRAPH2009で発表された元論文*1を参照して、その詳細を紹介したい。 本エントリで紹介する画像は全て元論文からの引用であり、高解像度画像にリンクしている。「失業者が出るレベル」とコメントされているが、高解像度画像によりそのクオリティを確認してもらいたい。 PatchMatchの概要 Adobe Photoshop CS5の新機能は、近似画像ないし近似画像領域を発見するための無作為近隣探索アルゴリズムであるPatchMatchによって実現されている。最近隣探索(nearest-neighbor search)は先行研究で
いよいよ実世界にタッチするiPhoneアプリまとめ - A Successful Failure
携帯電話は常に電源が入ったネットワーク接続デバイスであり、常時ユーザが持ち歩くと言う点において、ウェアラブルコンピューティング(Wearable Computing)で語られてきたユースケースを徐々に実現しつつある。特にiPhoneはGPS/コンパス/加速度などの各種センサに加え、アプリケーション開発自由度の高さから、現時点で最も開発アクティビティの高いデバイスであると言える。 本エントリではiPhoneアプリケーションのうち、特に実世界とのインタラクションを有するものについて紹介する。地図と連動して単純に現在位置から最寄りの施設やその施設のクーポン、イベント等を検索して提示するようなアプリ、単に音声を録音したり、音声コマンドを認識して動作するアプリは多く存在するが、本エントリでは扱わない。ここではiPhoneに搭載されているセンサを一工夫して実世界を認識し新たなサービスを提供するアプリに
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。
顔画像処理技術の研究動向と応用事例 - A Successful Failure
情報処理に2ヶ月連続で顔画像処理技術のサーベイが掲載されている*1,*2。サーベイ著者らの研究業績紹介にやや偏っている印象があるが、興味深く、有用なサーベイとなっているのでポイントだけ整理してまとめておく。なお、最近話題になったモノを中心に元論文にはない複数の項目を追加している。 顔画像処理技術 顔検出 画像の中から漏れなく誤りなくリアルタイムで顔の位置を検出する技術。動画処理時にはトラッキングも必要。 ViolaとJonesによるHaarタイプの特徴量を用いた高速顔検出手法*3をベースとして多くの改善手法が提案されている。 顔特徴点検出 顔の性別、年齢を含めた属性推定や個人識別を行うために、顔の各器官の特徴点の検出を行う技術。 多種特徴点抽出に対応したCootesらのActive Shape Model(ASM)やActive Appearance Model(AAM)が有名*4。拡張・
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