構造モデルと意味モデルと事前情報を用いて視覚経験を「再構成」 - potasiumchの日記
Gallantラボの自然画像デコーディング論文第２弾。前回のカードトリック論文(Kay et al. 2008)(fMRIで記録された脳活動を解析することで、任意の120枚の自然画像のうち被験者がどれを見ていたかを当てる。)をさらに推し進めて、もう少し視覚経験の「再構成」に近づけたもの。 Bayesian reconstruction of natural images from human brain activity. Naselaris T, Prenger RJ, Kay KN, Oliver M, Gallant JL. Neuron. 2009 Sep 24;63(6):902-15. 今回の論文で採用された新しい試みは主に２つあって、一つはベイズ推定の枠組みを使って事前情報を「再構成」に組み入れたこと。もう一つは、視覚エンコーディングモデルとして初期視覚野を模した構造モデルだ
ストリートビューから３次元マップ - potasiumchの日記
Googleマップ・ストリートビュー的なデータから街の３次元マップが作れそうだと思っていたら、もうやっている人がいた。メモ。 やっているのはearthmine社というカリフォルニア州・バークレーにある企業。NASAのJPL（ジェット推進研究所）から出てきた技術（複数の画像から３次元位置情報を再構成）を使っているらしい。考えられる用途として挙げられているのは、街のインフラ管理や都市計画、災害対策や保険調査（？）など。 たしかに道幅や歩道の有無、街路樹・信号や電灯の位置等も含めた定量的な３次元位置情報があるなら、たとえば事故・犯罪が起きやすい場所に隠れた共通点を探し出す等のことが出来るようになるのかも。都市工学をやっている人にとっては宝の山に見えるのでは。身近なところではカーナビの経路設定に使うとか（車幅・車高から考えてこの道は通れないと判断する、等）。 (３次元位置情報があるので、もちろんサ
並列化メモ - potasiumchの日記
コンピュータサイエンス研究科で並列コンピューティングのセミナーがあるというので聞きに行く（ほとんど現実逃避）。印象に残った話をメモ。 自分の書くプログラムが2008年以降高速にならなくても良いという人を除き、全ての人は並列化プログラムを書く必要がある。 1980年代以降、RAM のアクセス速度は毎年 9% しか向上していない。このため CPU の処理速度との乖離が加速度的に増加している（いた）。これによる不具合を軽減するための仕組みとしてキャッシュメモリがあり、プログラムの実行速度はキャッシュのヒット率に大きく依存する。 アルゴリズムやデータサイズによってキャッシュのヒット率は異なる。更に最近の CPU はそれぞれ容量・速度の異なるキャッシュを多段に装備している。このため、どのアルゴリズムがどういうサイズの計算をするときに最適なのかはもはや誰にも予測できない。 並列化なんてしたら更に訳がわ
フラッシュ有／無の２枚の写真から３次元再構成 - potasiumchの日記 2008-08-28
また面白いことをやっている人が。凹凸のある壁面等について、同じ場面の写真を２枚撮る（１枚はフラッシュ有り、もう１枚は無し。）だけで３次元再構成が出来るという話。 Capturing 3D Surfaces Simply With a Flash Camera Wednesday, August 27, 2008 - by Daniel A. Begun HOT HARDWARE （追記：論文を読むと下のパラグラフの説明は正確ではなかった。ごめんなさい。論文へのリンクは下に。） 仕組みは単純。フラッシュ無しで写真を撮ると、手前にあるものはより明るく、奥にあるものはより暗く写る。これだけではある場所が暗いのがそういう色だからなのか奥にあるからなのかは判らないけれど、この情報とフラッシュ有りの写真で得られる実際の色の情報とを比較することで、ピクセル単位での奥行きマップ（depth map）を得る
シングルピクセルカメラ - potasiumchの日記
単一ピクセルのカメラで安価・効率的なイメージングをしようとしている人がいるらしい。 Compressive Imaging: A New Single Pixel Camera Kelly Lab, Compressive Sensing Group, Rice University （上記ページより） どうやって単一ピクセルでカメラになるのかというと、まず元画像である２次元輝度パターン X を２次元的なランダムマスクでフィルタリングする（上図のパターンで白いところは光が反射するけれど黒いところは反射しない）。フィルタリングされた光をレンズで集約して１点に集め、その輝度をシングルピクセルカメラ（つまり単一のフォトダイオード）で計測する。マスクパターンを次々に変化させ、各マスクパターンが提示された時点での輝度をそれぞれ記録する。こうして得られた輝度の時系列を Y （M x 1 行列、Mはパタ
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