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。
はてなのCAPTCHAは簡単に破れる
CAPTCHAをご存知でしょうか。 スパム防止のために歪んだ文字とかを入力させる、アレのことなのですが、 はてなのCAPTCHAの強度が妙に低く思えたので検証してみました。 CAPTCHAというのはいわゆる逆チューリングテストという奴で、 人間には可能だが機械には処理しにくいことをさせることで、 ロボットによる操作を弾こうというものです。 たとえば、Gmailのユーザ登録には以下のような画像が表示され、 表示されている文字を入力することが求められます。 CAPTCHAの強度 例えばスパムを送るために大量のGmailアカウントを得ようとしてる人がいたとします。 手作業でGmailを登録するのは骨が折れる。 そこでプログラムによる機械化を試みることになるわけです。 その際、障壁となるのがこのCAPTCHAなのです。 この画像から正解である文字列"vittac"を得ることは機械には難しい。 プロ
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