iPhone XのFace IDを、Pythonとディープラーニングで再現する方法 | POSTD
iPhone Xの新しいロック解除メカニズムのリバースエンジニアリング 全Pythonコードはこちら。 新しい iPhone X で議論の的になった機能と言えば、新規ロック解除方式で、Touch IDの後継である Face ID でしょう。 ベゼルレスのスマートフォンを実現してきたAppleは、端末を簡単かつ素早くロック解除できる新たな方式を開発する必要がありました。競合他社が指紋認証を採用し続ける中、Appleは別のポジションのメーカーとしてスマートフォンのロック解除方式を刷新し、変革を起こす決断をしました。それは、単に見るだけで認証されるという機能です。進化した（そして驚くほど小さい） 深度センサ付きカメラ が前面に埋め込まれているおかげで、iPhone Xにはユーザの顔面の3Dマップを生成する能力があります。さらに、ユーザの顔写真を 赤外線カメラ でキャプチャするため、環境の光や色彩
機械学習／Deep Learningの仕事が増える2017年、ソフトウェアエンジニアがFPGAを学ぶべき理由
ソフトウェアエンジニアがFPGA（field-programmable gate array）を使うハードルがさらに下がってきている。クラウドサービスでFPGAを活用できたり、Pythonで記述したニューラルネットワークをFPGAに高位合成できる研究成果が出てきたりしているのだ。 ソフトウェア開発者の立場でFPGAに取り組むイベント「FPGAエクストリーム・コンピューティング」を主宰する佐藤一憲氏、FPGAの高位合成によるディープラーニングについて研究している東京工業大学の中原啓貴氏（中原研究室）、そしてFPGAベンダーであるザイリンクスの神保直弘氏が、急激に常識が変わりつつあるFPGAの動向を語り合った。 本稿では座談会の中から、ソフトウェアエンジニアにFPGAや高位合成が求められる現状、そして、今後どのようなツールを使うべきか、ソフトウェアエンジニアがFPGAに取り組む際の課題などにつ
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