開催概要 - コンピュータビジョン・拡張現実感に関する普通じゃない勉強会 2.0
概要 † コンピュータビジョンや拡張現実感という技術は，かつてはとても高価やカメラやコンピュータを必要とし，一部の研究者の手によって研究が進められてきたわけですが，いまや安価で高性能なWebカメラやPC，そしてさまざまなライブラリの存在によって，DIY感覚で誰でも参戦できる時代がやってきました．そのような背景から，アマチュアから本職の方までごちゃまぜでユニークな作品発表や技術談義をやるべくこの勉強会が生まれました．昨年8月に第1回を開催し，電脳コイルやARToolKitを中心とする話題で盛り上がりました（前回の勉強会サイト）． 第2回となる今回は「VR→AR→?R」をメインテーマに，次世代のARや，ARの次に来るかも知れないモノのエキセントリックなアイデアを募集します．「マーカの上にただCGを出すのにはもう飽きた！！」という方の挑戦をお待ちしています． ↑ 開催日・会場 † 2009年6
テキストからの評判分析と 機械学習
テキストからの評判分析と 機械学習 鍜治伸裕 東京大学 生産技術研究所 講演の前に • 想定している聴衆 – 評判分析について専門的なことを知らない – 機械学習（ML）の素養を持っている • 講演の内容 – 評判分析という分野の解説 – 評判分析における ML の適用事例の紹介 • お断り – 自然言語処理(NLP)の話に特化 – ML を使っている論文を私の好みで選んで紹介 評判分析を概観する 評判分析はこんな技術 • 例： Yahoo!ブログ検索における「VAIO」の検索結果 肯定的評判と否定的評判の 書き込み数を集計して表示 肯定的な書き込みと否定的 な書き込みを分類して提示 背景: CGMの出現 • CGM – Consumer Generated Media のこと – 例えば Amazon に投稿されたレビューやブログなど – 一般人が作成，発信するコンテンツである点がポイン
英語のプレゼンのこつ（理工系用） - Ockham’s Razor for Engineers
今アメリカ音響学会に参加していて、色々な方のプレゼンをガンガン聞いてます。で、いろいろこれはつかえる、と思ったことがあるのでメモしておきます。自分用のメモなので、あまりまとまってません。使うのは、中学生レベルの英文法だけでよい。英語発表の典型的な英語の使いまわしがあるから、ただそのテンプレいくつか覚えて、口語でひたすら喋ればいい。途中で「あー」とか「えー」とか言わない。タイトルの直後のスライドに、outlineを用意する。outlineのスライドで、「こういう問題があって、これを使ってこーゆー結果がでたので、ここまで紹介します」と5行ぐらいだらだら書いて、それを一気に喋って、聴衆に概要を頭にいれてもらう。図が主体のスライドでは、とにかく問答無用で最初にThis is a picture(figure) of ほげほげ.と言う。図は左からみるのか、上から見るのか説明する。重要で面白い結果、強
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
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