論文の著者順に秘められた謎 - A Successful Failure
論文には多くの著者名が並んでいる場合が多い。素粒子系の論文となると共著者が何百人と並ぶものも珍しくないが、共著論文の特徴についての調査結果によれば、最大の共著者数は2006年には2,512人に達したという。次がその論文だ*1。 The ALEPH Collaboration, the DELPHI Collaboration, the L3 Collaboration, the OPAL Collaboration, the SLD Collaboration, the LEP Electroweak Working Group, the SLD electroweak, heavy flavour groups: Precision Electroweak Measurements on the Z Resonance,Phys.Rept.427:257,200 総302ページの論文でな
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
写真に基づく3D空間構築手法の到達点 - A Successful Failure
一昔前は実世界の建築物を元にウォークスルー可能な3D空間を構築しようと思ったら、まず各部屋の形状を計測器を用いて計測し、その計測結果に基づいて人手でモデル化し、領域ごとにテクスチャを貼り、照明を設定して……と気の遠くなるような作業が必要だった。3D空間の構築は極めてコストの高い作業だったが、近年では2次元画像（実写写真）に基づいた3D空間の構築手法が長足の進歩を遂げており、以前に比べれば極めて低コストに3D空間を構築する事が可能となっている。 【告知】Twitterはじめました。@LunarModule7です。 興味のあるかたはフォローくださいとしばらく宣伝。 今ではバラバラに撮影した写真から、全自動で3D空間を構築し、内部を自由にウォークスルーできるようになっている。ワシントン大学とMicrosoft Reseachが2009年に発表した研究*1は現時点における集大成とも言えるものとなっ
いよいよ実世界にタッチするiPhoneアプリまとめ - A Successful Failure
携帯電話は常に電源が入ったネットワーク接続デバイスであり、常時ユーザが持ち歩くと言う点において、ウェアラブルコンピューティング(Wearable Computing)で語られてきたユースケースを徐々に実現しつつある。特にiPhoneはGPS/コンパス/加速度などの各種センサに加え、アプリケーション開発自由度の高さから、現時点で最も開発アクティビティの高いデバイスであると言える。 本エントリではiPhoneアプリケーションのうち、特に実世界とのインタラクションを有するものについて紹介する。地図と連動して単純に現在位置から最寄りの施設やその施設のクーポン、イベント等を検索して提示するようなアプリ、単に音声を録音したり、音声コマンドを認識して動作するアプリは多く存在するが、本エントリでは扱わない。ここではiPhoneに搭載されているセンサを一工夫して実世界を認識し新たなサービスを提供するアプリに
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
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