データ改変を伴っていても瞬時に違法コピー動画を発見できる映像識別技術をNECが開発
NECが、インターネット上で違法にアップロードされたコピー動画を瞬時に自動検出可能な映像識別技術を開発したそうです。 YouTubeなど動画共有サービスの普及によって、映像のプロではなくても簡単に動画を広く公開することができるようになった昨今ですが、そこで問題となっているのは自分の著作物ではないのに勝手にアップロードされている違法コピー動画。対策としては目視確認や、コンテンツに電子透かしを埋め込んでおくなどの手法がありますが、膨大な量になると対策が難しく、また、短くカットされたり改変されたりすると発見が困難でした。 しかし、今回開発された技術では、単なるコピーだけではなく、データ改変が伴っていても高速・高精度に検出が可能になっているとのこと。 詳細は以下から。 瞬時に違法コピー動画を発見できる映像識別技術を開発(2010年5月7日): プレスリリース | NEC この技術では、オリジナルの
画像処理・理解・マルチメディアのブックマーク
■ はじめに 筆者の出身は画像処理・画像理解の分野であり，博士論文では人工知能的手法を用いた画像認識・理解を扱った．現在でもその興味は変わらないが，最近は，映像メディアの解析，映像メディアの取得，構築，利用に関する研究に力を入れるようになってきた．本稿では，このようなスタンスで，画像解析からマルチメディアまで，有用だと思われるリンクを並べてみた． ■ 画像計測・処理・認識・理解のコミュニティ □ 国内学会・会議 活発に情報発信が行われており，一つ一つを本稿で紹介する必要はないのだが，多くの研究会や分科会があり，網羅的に調べようとすると手間がかかる．そのため，筆者が関係しているもの，また，良く目にするものをリストアップしてみた．しかし，全てを網羅しているわけではないことに注意されたい． 電子情報通信学会: http://www.ieice.org/ PRMU(パターン認識と理解)研究会(ht
3日で作る高速特定物体認識システム (5) 物体モデルデータベースの作成 - 人工知能に関する断創録
3日で作る高速特定物体認識システム (4) 特徴点のマッチング（2009/11/2）のつづきです。 今回は、高速特定物体認識システムの物体モデルデータベースを作成してみます。クエリとして与えた画像が何かはこの物体モデルデータベースを検索することで認識できるようになります。特定物体認識では、クエリとして与えた画像が物体モデルデータベースにあらかじめ登録されていないとまず認識できません（局所特徴量を用いるので多少のスケール変化や回転などには対応できますが）。忘れてしまった方は物体認識システムの構成（2009/10/18）を参照してください。 画像データセットの準備 自分で撮影した画像を登録できるようにしてもよかったのですが、大量の画像を撮影するのは面倒なのでおなじみのCaltech101の画像セットを用いて物体モデルを作成します。 類似画像検索システムを作ろう（2009/10/3）の画像データ
実験用イメージデータセットの収集 - lonerの日記
研究室では、これまでGeneric Object Recognition用のデータセット(多量のアノテーション済の画像ファイル)としてCorel Image Dataを使用していたわけなんですが、商用画像というのと、Corel社が販売を止めてしまったということもあってか、他のデータセットも試してみようと検討中。候補になっているのは、以下。 Caltech101(Caltech256)。その名の通り、California Institute of TechnologyでFei-Fei Li等によって集められたカテゴリ分けされた画像セット。カテゴリを決め、Google Image Search+人力で探した画像。このデータの問題点は、フォアグランド・オブジェクトにだけ、しかも1つのオブジェクトにしかキーワードが付いてない。ライセンスも不明。 The PASCAL Object Recognit
MNISTをSURFを使ったbag of keypointsで - デー
とにかく早く動かす欲で半分くらい想像でやってしまったので、誤りがあれば指摘などなど。 SURFとは！ SURFは回転とスケールに不変な特徴点検出アルゴリズムで、keypoints(点の位置とスケール)とdescriptor(正規化された勾配のヒストグラム)を得ることができる。 このdescriptorsを画像の局所的な(画像パッチの)特徴ベクトルと考えると、画像に含まれるSURF Descriptorの集合を(十分大きければ)画像のidentificationとすることができる。 大まかな内容 MNISTの学習データからSURF Descriptorを抽出する ベクトル量子化のためのコードブックを作成する 抽出したSURF Descriptorをk個にクラスタリングする 各クラスの重心をコードベクトルとし、クラスをvisual-wordという単語の単位にする 画像をグローバルな単語の集合と
(前回〜10/25) - デー
破滅してる。欲を出していろいろよくしようと思ったけど、まじめに考えるといろいろありすぎてちょっとヤバイ。 まあこれは勉強のチャンスであるので、もう少しやってみようと思う。 考えが変わったところ 本人率にこだわっていたけど、これは教師ありでやるべきだし、教師データは今地道に作っている（昨日がんばって60人分のラベル付き顔[髪型]画像各人100〜130枚作った。もとデータはあと150人分あるので健全な精神と引き換えに教師データを作る）ので、それができてからやろうと思った。 類似検索は、本人とかどうでもよくて、人間の感覚で似てると思うのを表示するようにしようと思う。この感覚は心理的には少し難しくて、たとえば知っている同じキャラ(本人)ならあまり似ていないシーンの画像でも似ていると強く思ってしまうことがあるので、「顔が似ている」といったことは書かなくて、「髪形のみ似ている」とか「魂の色が似ている」
3日で作る高速特定物体認識システム (2) SIFT特徴量の抽出 - 人工知能に関する断創録
3日で作る高速特定物体認識システム (1) 物体認識とは（2009/10/18）の続きです。 今回は、画像からSIFT (Scale-Invariant Feature Transform) という局所特徴量を抽出するところを作ってみようと思います。 SIFT特徴量の抽出 まずは、局所特徴量の代表ともいえるSIFTを試してみます。OpenCVにはSIFTを抽出する関数がなかったのでRob Hess氏がC言語で実装したライブラリを試してみます。内部でOpenCVを使っているので事前にOpenCVのインストールが必要です。実装はOpenCV 1.1でされているみたいですが、2.0でもちょっと手直しすると動きました。Rob Hess氏のホームページからSIFT Feature Detectorのzip版を落とします。 （注）Hess氏のサイトが更新されたようで現在はGitHub上のOpenSIF
3日で作る高速特定物体認識システム (1) 物体認識とは - 人工知能に関する断創録
情報処理学会の学会誌『情報処理』の2008年9月号（Vol.49, No.9）に「3日で作る高速特定物体認識システム」という特集記事があります。OpenCVを用いた面白そうなプロジェクトなのでレポートにまとめてみようと思います。3日でできるかはわからないけど。 残念ながらこの記事はPDFを無料でダウンロードすることができません（CiNiiでオープンアクセス可能になったみたいです）。なので会員以外で元記事が読みたい人は図書館でコピーする必要があるかも・・・また、2009年9月号の人工知能学会誌にも物体認識の解説「セマンティックギャップを超えて―画像・映像の内容理解に向けてー」があります。こちらも非常に参考になりますが同様にPDFが手に入りません・・・。他にもいくつかわかりやすい総説論文へのリンクを参考文献にあげておきます。 物体認識とは 物体認識（object recognition）は、画
3日で作る高速特定物体認識システム
3日で作る高速特定物体認識システム 黄瀬浩一，岩村雅一 （大阪府立大学） １．システム構成 ２．システムの作成 ２．１ 特徴抽出モジュール 利用するプログラム A C implementation of SIFT by Rob Hess 環境設定 OpenCV 全体のページ インストールの方法： 例えばこのページ． Visual Studio(2005, or 2008) 設定の方法： 例えばこのページ． 参考文献 藤吉先生による日本語の解説： 分かりやすい． Wikipedia： リンクが豊富． Lowe教授のページ： 本家．手軽に試せるプログラムもある．Matlabバージョンは非常に簡単． ２．２ 物体モデル 物体モデルといっても特別な仕掛けがあるわけではなく， <物体ID> <特徴ベクトル（128個の数字)> が特徴ベクトルの個数だけ並んだ１つのファイルです． x行目は，特徴ベクトル
404 | Page not found | University of Salford, Manchester
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パターン認識、イメージ分析技術の研究開発プロジェクト“PRImA”（英国）
英国・サルフォード大学が中心となり、世界レベルで運用できるパターン認識、イメージ分析の技術開発を目指すプロジェクトPRImA（Pattern Recognition and Image Analysis）が進行中です。なお、これはIMPACTプロジェクトの一部でもあります。英国図書館（BL）は、両プロジェクトに積極的に参加しており、大規模デジタル化における国際協力の重要性をアピールするプレスリリースをこのほど発表しました。 PRImA http://www.cse.salford.ac.uk/prima/index.php International collaboration steers future of mass digitisation （2009年7月1日付けBLのプレスリリース） http://www.bl.uk/news/2009/pressrelease20090701.
アニメ顔の色情報に基づいた画像検索のデモ - デー
Imager::AnimeFaceを使ったちょっとした応用例として画像検索のデモを作りました。 Imager::AnimeFaceを知らない方は Perlでアニメ顔を検出＆解析するImager::AnimeFace - デーを参照してください。 ウェブサービスとしてではなく、デモやサンプルの意図で作っていて、方針としては、 Imager::AnimeFaceで得られる情報以上のことは考えない 難しいことは無視して簡単に作る(コーディング1日〜2日で作れる程度) です。Imager::AnimeFaceから得られる色情報はオマケみたいなもので、検索に使うには情報量が少なすぎる気がしますが、これくらいはできるよ！というデモになります。 この記事ではデモと同等のものを実装するに必要なアルゴリズム(DB作成と検索)について簡単に説明します。注意として、この記事ではPerlで解説しますが、デモの実装
Imager::AnimeFaceのページ
Perlから(も)使える静止画を対象としたアニメ顔検出ライブラリです。※Ruby版もできました。 ここは主に技術的な内容について紹介するページになっています。 ライブラリの使い方や機能の紹介は Perlでアニメ顔を検出＆解析するImager::AnimeFaceにあります。この記事は僕自身が書いてます。 （画像はヤスヒロさん撮影の写真) もくじ アニメ顔検出とは？ Imager::AnimeFaceとは？ より詳しい説明 デモ ダウンロードとインストール アニメ顔検出とは？ アニメ顔検出とは、無作為に提示されたひとつの画像データの中に存在する全てのアニメ顔の位置を見つけることです。多様なアニメ顔をひとつの顔クラスとし、画像上のさまざまな領域について『顔』と『顔以外』に正確かつ高速に分類する問題になります。 多くの場合、1枚の画像には0～20個程度の顔しか存在していません。これに対して顔以外
物を見せると名前を言ってくれるケータイ(動画) | WIRED VISION
前の記事 “新幹線風デザイン”の電気自動車『Peapod』発売 「水」をテーマにした読者写真8選：画像ギャラリー 次の記事 物を見せると名前を言ってくれるケータイ(動画) 2009年4月17日 Priya Ganapati 音声会議やビデオ会議用のシステムを手がける米iVisit社が、携帯電話をバーチャルな目にして視覚障害者を支援できる、興味深い技術を公開している。 『SeeScan』(PDF)と呼ばれるこの技術では、携帯電話のカメラを物体に向けると、その物体をリアルタイムで識別できる。携帯電話のカメラをたとえばコカコーラの缶や、シリアル『Froasted Flakes』の箱やシャンプーのボトルに向けると、ほぼ瞬間的にその商品名が大きな音声で読み上げられるのだ。 こうしたコンセプトは、コンピューターが生成したデータを現実世界と融合させる「拡張現実」として知られる分野で、最近ではこの分野に注
どんなデジカメでも顔認識できる術 :: デイリーポータルZ
最近のデジカメはけっこうな確率で顔認識機能がついている。撮ろうとしている景色から顔らしきものを見つけてそこにピントを合わせてくれるのだ。 人が動いても、顔と認識した四角がつつつーと追いかけていって大変おもしろい。 だが、僕のカメラにはついていない。気に入っているカメラなので不満ではないが、あの機能はちょっと楽しげだ。 でも大丈夫。顔認識機能を追加する方法を発見したのです（我ながらよくある始めかた！）。（林 雄司）
Object and Concept Recognition for Content-Based Image Retrieval
Department of Computer Science and Engineering University of Washington This reseach is funded by the National Science Foundation under grant nr. IIS-0097329, Project Report Ground Truth Database Object Recognition Demos Project Summary With the advent of powerful but inexpensive computers and storage devices and with the availability of the World Wide Web, image databases have moved from research
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1年で70億枚の顔写真をスキャンしたFace.comが顔認識APIを無料で一般公開
http://www.sabamiso.net/yoggy/tdiary/?date=20090323
Scene Summarization for Online Image Collections
Scalable landmark recognition using EXTENT - Multimedia Tools and Applications