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概要 近年、自称作曲家・佐村河内守氏と外見の酷似した人物が増加し、彼らと佐村河内氏とを自動的に見分けるシステムの開発が望まれている。一方で、佐村河内氏は作曲時と謝罪会見時で大きく外見的に変化することが知られており、佐村河内氏を見分けるシステムはそのような変化に頑健である必要があるため、実現は容易ではない。本プロジェクトでは、高度なコンピュータ技術を活用し、佐村河内氏を適切に見分けるシステムを開発する。 背景 自称作曲家・佐村河内守氏が世間を賑わせている。佐村河内守氏が引き起こした様々な問題のうちもっとも厄介なものは、「佐村河内守氏にそっくりな人物が多すぎる」ということである。たとえば、ミュージシャンの Revo 氏は知らない人に「あなたのCDはもう二度と買いません」などと言われるなどの風評被害を訴えており、漫画家のみうらじゅん氏についてもタクシー運転手から「佐村河内さんでしょ？」と執拗に問
概要 画像補完技術とは画像の欠損部分をそれらしく埋め合わせる技術のことをいう。この技術は古くから職人技として知られ、傷んだ写真の修復や写真からのトロツキーの除去などに広く用いられてきた。 近年では画像補完を自動的に行う技術の発展が目覚ましい。Hays らは、風景画像の欠損部分に合う画像を風景画像データベースから検索することで、風景画像の一部をまったく違う（しかし見た目には自然な）風景画像へと置き換えることに成功している。このような外部画像データベースを用いる手法は一種の「脳内補完」として機能しているといえる。 ところで、一般に「脳内補完」の主要な適用先は着衣状態の無着衣化である。彼らの手法のうち、風景画像データベースを裸体画像データベースへと置き換えることで、着衣画像の裸体化が行えることが期待される。 本プロジェクトでは上記着想の実装を行い、その実験結果を示す。 なお、本プロジェクトページ
あの人の研究論文集 Vol.3 No.2(2012 年 12 月) 大規模 AV 画像データベースと類似顔画像検索を用いた AV 検索システム AV Search System Using Large Scale AV Face Database By Similar Face Matching ぱろすけ @parosky0 東京大学大学院 情報理工学系研究科 (〒113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1, parosky.g@gmail.com, twitter id: parosky0) Abstract: This paper proposes novel content based adult video retrieval system. The system is based on similar face matching. The database contains
皆様、 Twitter やら facebook で数カ月前に爆発的に拡散された以下の問題をご存知でしょうか。 ご存知の方が多いでしょうね。単に、イコールの左側の4つの数字の丸の数の合計がイコールの右側に等しい、それだけですね。とても簡単な問題です。ちなみに僕は解けませんでした。 これについて、昨日このようなエントリが投稿され、話題になっています。 プログラマが解くのに1時間かかるという問題が普通にプログラマな方法で5分で解ける話 http://d.hatena.ne.jp/nowokay/20120410 こりゃあ炎上するでしょうねえ。だって、プログラマも何も関係なく、ふつうに問題を解いているのですから。 先ほどのエントリでは、イコールの左側の数値は変数であり、それを足しあわせたものが右側の数値である、としています。たとえば、 0->a, 1->b, 2->c, 3->d, 4->e, 5
序論 画像から肌色領域を検出する必要は、様々な場面で生じます。たとえば指や腕などをうまく切り分けることができればジェスチャーの認識が容易になります。肌色領域検出によって画像から人を検出するタスクも難易度が下がるでしょう。肌色領域検出は水玉コラを自動生成に役立つなど、愉快なアプリケーションも多くあります。 というわけで本記事では画像から肌色領域の検出をする手法を提案し、その実装を示し、実験により性能を検証します。 修士論文書かなきゃなあと思いながらブログを書くと、構成が自然と論文風になってしまいますね。 関連研究 関連研究を述べます。Elgammal による肌色検出のチュートリアル [Encyclopedia of Biometrics, 2009] では、肌色領域の検出の方法について説明しています。そこでは、あらかじめ「こういう色が肌色です」と定義しておいて、それをもとに画像から肌色領域を
皆様こんにちは。今日も元気に自分を見つめ直していますか？ 自分を見つめ直す手段として、過去の自分の発言を見返すことは有用だと考えられます。たとえば、Twitter を使っている方ならば、その過去ログを用いることが考えられるでしょう。Twitter の過去ログはライフログとして機能し、それを用いることにより、過去の出来事のみならず、考え方、感じ方、ふとした着想、などなどを読み取ることができます。しかしながら、過去のツイートを全部見返すのは非常に面倒ですね。たとえば僕のアカウントはトータルで4万ツイート以上あります。これは非常にめんどい。 Twitter は情報量多くてだるいよね問題については、従来「再生核 Hilbert 空間を用い、脱ベイズ確率主義に立脚したあまりだるくないツイッター」などの試みが行われてきましたが、今なおその面倒さを軽減する手段については十分とはいえません。本記事では、過
先日、ニコニコ超会議＆ニコニコ学会と合わせて「闇のニコニコ学会β ～欲望のプレリュード～」というイベントが開催されました。僕は光栄にも講演者として呼んでいただき、「闇と欲望とコンピュータビジョン」というテーマで発表を行いました。この記事ではその発表資料と発表原稿を晒します。 内容は主に過去の研究の紹介で、「佐村河内そっくりさん識別」「顔画像を用いた AV 検索」「画像補完による衣服の除去」の3本です。ついでに「欲望駆動開発」を提唱し、その有用性を主張しつつ皆様におすすめしました。 発表はかなりうまくいったと思います。皆様にたくさん笑っていただけて良かった。場の雰囲気が適度にゆるかったのが良かったですね。皆様のおかげです。ありがとうございました。いろいろとあれな発表でしたが聞いていただけて嬉しかったです。 さて、発表資料はこれです。 とりあえず面白ければいいやと思ってあれな記述もたくさん入れ
あの人の研究論文集 Vol.4 No.2 (2013 年 12 月) 画像補完技術による衣服の除去 Clothes Removal by Image Completion ぱろすけ @parosky0 東京大学大学院 情報理工学系研究科 (〒113 東京都文京区本郷 7-3-1, parosky.g@gmail.com, twitter id: parosky0) Abstract: This paper proposes a novel method to remove clothes in images. When an image and a mask image of clothes to be removed are specified, the system automatically clips and fills up the specified region. The
2016-07-23 ポケモン GO で拡張現実の可能性にやっと気付いた 2016-07-16 Evernote から Dropbox に乗り換えたら確かに快適になった 2016-01-02 10の指針 (1) 2015-12-30 英語の勉強は楽しい 2015-12-26 ジムに行く服装を揃えるまでの Tips 2015-12-25 相模湖のイルミネーションに行きました 2015-12-24 [2015年] Amazon で買って良かったものベスト10 2015-12-23 ウェブサイトのシステムを markdown ベースに刷新しました
Google Reader の終了に伴って Freedly に移行して以来、未読をためてしまうことがなくなった。Freedly に固有の機能などを活用しているわけではないので、これは純粋にデザインとユーザインターフェイスの力ということになる。これは不思議な経験だった。 先日 MacBook Air を購入して、初めて Mac をまともに使い始めた。数日間だけ触った印象に過ぎないのだけれど、もしかしたら Feedly を使い始めたときと同じような変化がまた起こるのではないかと期待している。 今さら言うまでもないことなのだけれど、Mac はクールだ。 僕はどちらかといえばクールさには疎く、クールなものを見分ける力に乏しいと思っているので、とりあえずはクールだとよく言われるものをクールなのだと思い込むことにしている。 クールなものを扱う人間はクールだ。ということは今 MacBook Air で
全国の駅の位置をデータとして持っていると、スマホアプリに最寄りの駅を探す機能を搭載できたりして便利ですよね。 我が国では国土交通省が国土数値情報ダウンロードサービスを展開しており、いろいろなデータを無料で手に入れることができます。ここでは、配布されている駅データを拾ってきて使いやすい形に変換します。 これは以前に書いた記事「国土数値情報から全国の駅の緯度・経度を抽出」と内容的には同じなのですが、前回の記事は説明が一切なくあまりにも不親切なので丁寧に書きなおすことにしました。以前のものより新しいデータが扱え、かつシンプルになっています。 鉄道データのダウンロードページに行きますと、アンケートに答えて利用規約に同意すれば鉄道データの zip ファイルをダウンロードができます。 アーカイブの中身ですが、ファイル形式は dbf と shp と shx となっています。これは専用のソフトを用意しなけ
By Robert McDon. 昨年に顔画像をもとに似た顔の人が出ている AVBy Robert McDon. 昨年に顔画像をもとに似た顔の人が出ている AV を検索するツールを公開しまして、先日には論文『大規模 AV 画像データベースと類似顔画像検索を用いた AV 検索システム』を公開しましたが、さらには今回、それについて UT Startup Gym というところで講演（←偉そう！）をしてきました。発表資料とともに少し報告致します。 UT Startup Gym とは、UT (= the University of Tokyo) の学生が中心となって発足した、ウェブサービスを通してスタートアップするための勉強会です。これまで僕と直接の関わりはなかったのですが、某ツールがそこそこをヒットしたのをきっかけとして今回は声をかけていただき、半年に一度の学生講演をさせていただくこととなりました
By Robert McDon. 昨年に顔画像をもとに似た顔の人が出ている AVBy Robert McDon. 昨年に顔画像をもとに似た顔の人が出ている AV を検索するツールを公開しました。そのツールは大変好評を博し、いろんなところで話題になってなかなか嬉しかったのですが、今回はそれを論文にした件の報告です。 あの人の研究論文集というものがありまして、そこではネタ系の文章が学術論文の体裁をもって多数掲載されています。これは僕も投稿する他ないではないか、というわけで昨年の12月に投稿しました。すると査読を無事に通過し、昨年末発行の論文集に掲載されました。コミケで販売されたのですが、どうやら完売に近いらしく、確認を取ったところ Web で無料で公開しても良いとのことだったので、今回ここで本論文を無料で公開します。 さてさて。 [ダウンロードはこちら。] タイトルは『大規模 AV 画像データ
byby hellojenuine. 2012年はいろいろ考えさせられた年だった。 じゃあ2011年は考えさせられない年だったのかといえば、やっぱり昨年の1月くらいには考えさせられる年だったと思っていたのかもしれない。その真偽はもはや知りようもない。 このようにして得たものを失い続けているのかもしれない。勿体無いことだ。だから、今年の分は書き留めて置こうと思う。 まず、忘れないうちに、目指すべき方向として辿り着いたものを3点列挙する。 リアルでの存在感を高めること スペシャリストを目指すこと 振る舞い方に気を遣うこと 以上が新年の抱負である。なんて単純で些細なものなんだろう。 もちろんこれらが正しいとは限らない。おそらく間違っているし、あるいは間違っているべきだろう。完全に正しい方針なんてものを見つけてしまったら、その時点で半ば人間として完成してしまったようなものだ。完成なんてありえないし
byby hellojenuine. 「誰もお前の抱負になんか興味ねーよ」という言説が広まっている昨今、皆様いかがお過ごしでしょうか。確かに僕も知らない誰かの新年の抱負とか一切興味ないですし、2012年がどんな年であったとしても桶屋が儲かる程度の関係性しか感じないのですが、それでもやはりこういう記事を書きます。それは専ら自分のためです。 そもそもこのブログの記事のほとんどは自分のためのものじゃないですか。というか、人はまず自分のために文章を綴るのではないですか。人を第一に置くほど立派にできてはいないのではないですか。 昨年は久々に良い年でした。成長を感じました。 卒論に追われた1月、なんとか体裁を整えて提出。友人らと共に戦った経験は貴重なものでした。卒論提出日の朝5時の三四郎池が凍りついていたことはしばらく忘れないでしょう。未だに何と戦っていたのかわかりませんし、あれは全員が経験すべき戦い
byby Steys おそらくは半年くらい前、大学の同じ学科のとても仲の良い友人は、僕について、「ぱろすけは普通の東大生になってしまった。」とコメントした。 直接言われたわけではない。まあ、直接言いづらかったわけではなく、特に機会がなかっただけなのだろう。それはともかく、その言葉を知ったとき、僕は少なからず悲しくなった。おそらく彼は、まともでない僕を高く評価してくれていた。普通の東大生になってしまった僕に何の価値があるというのだろうか？ 彼も普通の東大生ではなかった。というか、彼こそ普通ではなかった。その部分を僕は尊敬していたし、一種の憧れすら抱いていた。彼と比べてしまえば僕なんて本当に真っ当でつまらない人間だ。 おそらく僕らは、お互いの普通でない部分のうち尖った部分にそれぞれ価値を見出し、意識的か無意識的かはともかく、何かを高め合っていたのだろう。 先日の忘年会で久しぶりに彼ときちんと話
By RobertBy Robert McDon. 最近いろいろやってましたが、邪悪なツール、遂に完成しました！！ 顔画像をもとに似た顔の人が出ている AV を検索します。検索対象の顔画像は35万枚です。使い方としては「この画像、AV 女優なんだけど誰だかよくわかんない」「このアイドルに似た人が出てる AV を探したい」など考えられます。「Facebook で流れてきた画像をとりあえず放り込む」「卒業アルバム」などはいろいろアレなのでやめましょうね！！ というわけで今回はこのツールを配布します。 もともとは Python で Ubuntu 向けに書いたんですけど、ちゃんと Windows 版も作ったのでそれで。 まずは起動します。 ふつうに起動すれば良いですね。 とりあえず画像を選べと言われます。 画像を選びます。今回は紗倉まなの DMM のサンプル画像を選びました。（リンク先18禁サイト
By Robert McDon. 皆様こんにちは！ 先日の記事『16万タイトルの AV の ID を dmm から集めた』の続きです。前回は IDBy Robert McDon. 皆様こんにちは！ 先日の記事『16万タイトルの AV の ID を dmm から集めた』の続きです。前回は ID を集めたので、今回はそれを元に画像をもりもりとダウンロードします。 画像の処理とかにトライするのはまた後日。今回の記事はダウンロードまでです。 大量のデータを用いれば何か出てくるかもしれないという期待、楽しいですね。 そういえば前回の記事について「ビッグデータ」という言葉を絡めてコメントをいただきましたが、正直この程度ではビッグデータでも何でもないと思います。レコード数16万というのはデータベースとしてはたぶん特に多くもないほうです。また、今回ダウンロードした総データ量は107GBですが、一般にビッグ
By RobertBy Robert McDon. 皆様こんにちは！ 今日は、「大規模AVサンプル画像認識」プロジェクトの第1回として、その下準備としての素材集めの話について書きます。これはもちろん何か悪事を働くためのプロジェクトではなく、コンピュータの活用によるユートピアの実現へ向けての第一歩と捉えていただければ幸いです。 さて僕は、画像処理や画像認識に関して、少しだけ知識があります。画像処理とは主に画像を処理して別の画像を吐き出すことで、たとえばフィルタをかけて色を変えたりぼやけさせたり、そういうようなことをしています。画像認識とは人工知能に比較的近い分野で、もう少し高度なことをします。たとえば、画像から顔を検出したり、写っているものが何であるか判定したりします。 画像認識では、近年、ネット上の大規模データを活用して何か賢いものを作ろうという話が多くあります。そのようなアプローチはアカ
気づいたら7月が終わってたんですがこれが相対論的効果ですかね。 4月が8本、5月が17本、6月が7本でした。そして今月は、驚きの3本！ 東京大学制作展なるイベントで1週間ほど吹き飛んで、そのあとレポートで1週間吹き飛んで、論文の書き直しやって、体調崩して1週間吹き飛んで、まあこんなもんですよね。 反省しています。 さらには、今月は「知能情報論に関する一流学会・一流雑誌の論文を3本以上読め」ってレポートに関連して読んだものしかないんですね。だったらレポート自体をブログに乗っければいいんですよね。 なので以下は実際に提出したレポート（を一部改変したもの）です。恥ずかしいですね。 知能情報論に関連する，一流雑誌もしくは会議の英語論文を三本以上読んで， その論文の概要 それらの論文を貫く考え方 をA4 で4ページ以内にまとめよ。 対象とする論文の選出 今回は、自分自身の知識領域を広げるため、自分の
こんにちは。 東大のミスコンの出場者が発表され、特設サイトも開催されましたね。 僕の Twitter のタイムラインでは「去年の諸国さんのがよかった」という声が飛び交ってますが、それはともかく、華々しい場ですし、ミスコン出場に憧れる方も多いのではないでしょうか。あるいは、自分の嫁を東大のミスコンに出場させたい、という需要もあるでしょう。 今日は、そんな需要に応えます。 そもそものきっかけは、Twitter で見かけたこの画像でした。 よく見てください。6人目が増えています。 素晴らしい発想だと思いませんか。でも画像をいちいち編集するのはなかなか手間です。となると、これを手軽に実現できたら良いと思いませんか。 ゆえにスクリプトを書きました。 まず、ミスコンのサイトを開いて下さい。 そして、ここに新メンバを加えます。 お使いのブラウザが Chrome, IE の方は以下を、ブラウザのアドレスバ
こんにちは。著作権の概念が崩壊しつつある昨今、皆様いかがお過ごしでしょうか。 自分の著作物を丸パクリされること、あんまりないと思ってたんですけど、ちょっと先日自分もそういう目に遭いまして、しかも対象がこのブログの記事だったものですから、ここにその事実を報告したいと思います。生きづらい世の中が到来してますね。 最近の話題でいえば、日刊サイゾーの記事が NAVER まとめに丸ごと転載された件がありますね。僕は当該記事は日刊サイゾーのほうで読みました。NAVER まとめは近寄らないことにしているのでしばらく問題については知らなかったのですが、いやしかし、なかなかひどいですね。 しかしまあ、きちんとした組織の大ヒット記事なら転載騒ぎになることもあるだろう、とは想像がつきます。もちろんそれが許されるべきかは別問題として。しかしね、弱小個人ブログの記事までターゲットになるとは、この時はちらりとも思わな
YouTube 上の動画をちょっと解析したくなりまして、となると動画ファイルがほしくなるわけなんですけど、巷のダウンロードソフトがどれもうまく使えなかったりあるいは使いづらかったりしたので、自分で何とかやり方を見つけ出しました。これはその知見をシェアするための記事です。 YouTube からは、flv ファイルや mp4 ファイルがダウンロードできます。しかしそのダウンロードの是非を巡っては議論がありますね。そもそも、サイト上での再生がストリーミングなのか、あるいはダウンロードなのかについても。それらの議論についてもここでは触れません。 さてそもそも、どのように動画の URL を探すか？ 巷には正解を得る方法がいくつかあります。たとえば firefox アドオンの「DownloadHelper」があり、Chrome 拡張の「Youtube Downloader」を使うなどの手もあります。こ
「僕がアルファツイッタラーになる為にやった事」を試したらフォロワーが300人減った件 By ぱろすけ on 10月 27th, 2011 ちょうど1時間くらい前にやってたことまとめ。 僕は、様々な実験台として twitter bot を持っています。詳細は以前の記事「 アルファついったらは作れる！ GAE/Pythonで作る、初めてのアルファついったらー http://www.parosky.net/wordpress/?p=149 」をご参照ください。 さてさて。僕の bot である @parosky1 は、基本的なフォロワー増加機能しか持っていませんでした。ところが今日、「僕がアルファツイッタラーになる為にやった事 」という記事に、あるふぁついったらを目指すためのやり方が書かれてるのを発見したのです。 まあ、実際にやってみるしかないですよね。 アカウント運営開始後のアルファ化の行動
2012年3月に言語処理学会の年次大会で発表されましたこちらの論文、ここ最近ちょっとだけ自然言語処理、機械学習界隈で話題になっていたのですが、皆様ご存知でしょうか？ 論文まとめサイトと化しつつある我がブログ、まあ取り上げますよね！ ポケモン論文は、実のところ数多くあります。cinii で検索するとけっこうありますね。しかしながら理系的なアプローチは珍しく、卒業論文「ポケモンつなげるもん♪ ―最長しりとり問題を整数計画法で解く―」だけが突出して有名です。この論文は、停滞した情報系ポケモン論文業界に一石を投じるものであります。 この論文、最初タイトル見たときは「どこのFランだよｗｗｗ」と思ったのですが、Last Author である荒牧英治先生は自分と同じ大学の自分と同じ建物にいらっしゃることが分かり、急に真顔になりました。 さてさて内容です。 タイトルは『音象徴の機械学習による再現：最強のポ
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