Web上の膨大な写真からローマを1日で構築する方法 - A Successful Failure
前回、『写真に基づく3D空間構築手法の到達点』としてバラバラの写真から3D空間を構築する手法について取り上げた。コメントで言及された人もおられたが、MicrosoftはPhotosynthとして、同様にStructure-from-Motion (SfM)を用いて写真をつなぎ合わせ、インタラクティブにブラウズできるPhotosynthを公開している。 Photosynth Overhead View on Vimeo Photosynth + Bing Maps on Vimeo 現在、研究レベルではWeb上にアップされた不特定多数のユーザによる膨大な写真から街一つを再現するプロジェクトが推進されている。その名も"Building Rome in a Day"（ローマを一日にして成す）だ。下の動画はFlickr検索された画像から生成された3Dモデルを示している。本エントリでは、論文*1に基
Spatial envelope
Modeling the shape of the scene: a holistic representation of the spatial envelope Aude Oliva, Antonio Torralba International Journal of Computer Vision, Vol. 42(3): 145-175, 2001. PDF Abstract: In this paper, we propose a computational model of the recognition of real world scenes that bypasses the segmentation and the processing of individual objects or regions. The procedure is based on a very
1/1000の圧縮率を目指す次世代動画像圧縮技術の行方 - A Successful Failure
現在最高の圧縮効率を誇るAVC/H.264は1GbpsのフルHDTVを10Mbps以下に圧縮できる。1/100以上の圧縮率ということになるが、次世代beyond HDTVの8k4kの空間解像度、60〜300fpsの時間解像度、マルチスペクトルの色表現、10〜16bit/pelの画素値深度、複数視点を考えると情報量は16〜200Gbpsとなるため、ビットレートを100Mbpsまで許容したとしても、圧縮率をさらに10倍は引き上げる必要がある(1/1000以上)。 上記の要求に対し、短期的には従来のAVC/H.264で用いられている動き補償予測とDCTを組み合わせたMC+DCTの枠組みを維持し、改良を積み重ねて圧縮率向上を図るアプローチが取られるが、長期的には従来の枠組みに囚われない新たなブレークスルーが必要となる。本エントリでは、情報処理6月号の解説*1より、画像圧縮技術のブレークスルーの萌芽
Computational Photography - CSCI-GA.3033-012
Semester: Fall 2013. Time and Location: Thursday 5:00-6:50pm, Room 1221, 715 Broadway. TA: To be decided Instructor: Rob Fergus Office hours: Thursday 4-5pm, Room 1226, 12th floor, 715 Broadway. Overview Computational Photography is an exciting new area at the intersection of Computer Graphics and Computer Vision. Through the use of computation, its goal is to move beyond the limitations of conven
Locally Linear Embedding (LLE) Homepage
Jump to: A detailed tutorial description of the algorithm. References and links to LLE publications and (p)reprints. Gallery of example pictures and animations. LLE code page. Some notes and pointers to related work. Sam T. Roweis............ roweis at cs dot toronto dot edu ...... www.cs.toronto.edu/~roweis/ Lawrence K. Saul......... lsaul@research.att.com.......... www.research.att.com/~lsaul/
The Lasso Page
The Lasso Page L1-constrained fitting for statistics and data mining The Lasso is a shrinkage and selection method for linear regression. It minimizes the usual sum of squared errors, with a bound on the sum of the absolute values of the coefficients. It has connections to soft-thresholding of wavelet coefficients, forward stagewise regression, and boosting methods. A simple explanation of the las
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連立１次方程式ライブラリ
/* linear.c */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include "sslib.h" void gausei(double a[], int l, int m, int iter, double eps, double x[]) { int i, j, k; double ay, def, *p, *q, *r, sum, w, y; if(l < m || m < 2 || iter < 1 || eps <= 0.) { fprintf(stderr, "Error : Illegal parameter in gausei()\n"); return; } for(i = 0, p = x; i < m; i++) *p++ = 0.; k = 1; do { def = 0.; for(i = 0, p = x; i <
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http://www.cgg.cvut.cz/members/cadikm/color_to_gray_evaluation/
http://www.ceremade.dauphine.fr/~peyre/cs-tv/
Bregman Iterative Regularization and Bregman Methods
Link Coasters - Your Link Building Partner
http://audioswitch.blogspot.com/2009/06/color-coherence-vector.html
SL0 Algorithm
Texture Synthesis
http://matlabserver.cs.rug.nl/cgi-bin/matweb.exe
Efros and Leung Texture Synthesis
GPSR
http://lts2www.epfl.ch/~jacques/index.php?n=LJ.Codes