画像圧縮アルゴリズム (10) 算術符号化
Range Coder復号化処理による数直線の変化は、以下のようになります。 復号化の場合、数直線は常に0からRangeまでの範囲になります。符号が数直線上のどこに位置しているのかをチェックして、Rangeを復号化されたデータが持つ範囲に変換するところは、やはり算術符号化での処理と本質的に変わりありません。 処理方法は以上になりますが、ここでいくつかの問題を解決する必要があります。まず一つは、符号化と復号化での計算で使用している変数Range / Sizeが0になる可能性があるということで、このときはRangeを計算した結果が0になってしまうため、処理を続けることができなくなります。よってRangeの取り得る最小値は、データのサイズより大きくなければなりません。Range / Sizeが0になった場合、サンプル・プログラムでは単純にエラー終了しています。Rangeの最小値はサンプル・プログ
Weighted Voronoi Stippling
I've been teaching computers to stipple. It's fun stuff. Stippling: The production of continuous graduations of light and shade through the use of small, discrete dots or strokes. In painting the technique is more commonly called pointillism. New! You can now download executables and source code. An example of a corn plant stippled with 20000 simulated dots of ink. An example of a corn plant stipp
Research - Image Inpainting 画像修復 - Surface Completion 三次元欠損修復
論文誌 河合 紀彦，佐藤 智和，横矢 直和: "テクスチャの明度変化と局所性を考慮したパターン類似度を用いたエネルギー最小化による画像修復", 電子情報通信学会論文誌, Vol.J91-D, No.9 pp. 2293-2304 ,Sep. 2008. (pdf file) (正式なのは信学会のページから) レター論文 河合 紀彦，佐藤 智和，横矢 直和: "画像修復における定性的・定量的評価法に関する考察", 情報科学技術フォーラム(FIT) 情報科学技術レターズ, Vol. 6, pp. 245-248, Aug. 2007. (pdf file) 国際会議 Norihiko Kawai, Tomokazu Sato and Naokazu Yokoya: "Surface Completion by Minimizing Energy Based on Similarity
最上の日々2005年10月12日 - 哺乳動物のトランスクリプトームの総合的解析による「RNA新大陸」の発見
▼ 上の文章の中では、なるべく中立になるように注意して書いたから言い切って無いけど、個人的には脳は計算的にかなり浅いと思っている。 そして、計算的に有限の深さしか持っていないのは不都合だからそこに逐次実行機能を付け加えてチューリング完全になるように進化した。この逐次実行機能が我々の意識だと考えている。 脳と知能について論じる時、有限の計算的深さしか持たないけど巨大な計算力をもつ部分と、限られた並列性しか持たないが無限の深さを実行可能な逐次部分とを区別して論じなくてはならない。 それが出来ていない事が、脳と知能についての議論が大抵迷走し、実現が不可能なような気がする理由なのだ。 例えば誰かが、脳の働きの一部にズバッと単純化した力強いモデルを提示すると必ず、それで説明できない例を持ってきてモデルを無効化しようとする議論をする人がいるのだけど、そう言うのは僕から見ると大抵、前者の人は前者の機
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