memcachedを超える成果も、Interopで若手技術者がクラウドを支える技術を競う
「日本でゼロからクラウドを生み出すムーブメントを作り出したい」（実行委員長 門林雄基氏）---“クラウドを支える技術”の開発力を競う「クラウドコンピューティングコンペティション」が2009年6月11日、Interop 2009の会場で開催された（写真1）。企業や大学・大学院の研究者、そして高校生を含む若手エンジニアが、新しいアイディアと技術力で作り上げたクラウドコンピューティングの基盤ソフトウエアを披露した。 クラウドコンピューティングコンペティションは、奈良先端科学技術大学院大学の門林雄基准教授らの呼びかけで実現したイベント。若手のエンジニアがP2P（ピア・ツー・ピア）技術や分散データ処理技術といったクラウドコンピューティングの基盤技術を開発し、その成果を競う。検証環境として、情報通信研究機構（NICT）が運用するクラスタ環境「StarBED」のコンピュータを最大1000台まで使用可能で
エラー｜【早稲田塾】大学受験予備校・人財育成
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顔画像処理技術の研究動向と応用事例 - A Successful Failure
情報処理に2ヶ月連続で顔画像処理技術のサーベイが掲載されている*1,*2。サーベイ著者らの研究業績紹介にやや偏っている印象があるが、興味深く、有用なサーベイとなっているのでポイントだけ整理してまとめておく。なお、最近話題になったモノを中心に元論文にはない複数の項目を追加している。 顔画像処理技術 顔検出 画像の中から漏れなく誤りなくリアルタイムで顔の位置を検出する技術。動画処理時にはトラッキングも必要。 ViolaとJonesによるHaarタイプの特徴量を用いた高速顔検出手法*3をベースとして多くの改善手法が提案されている。 顔特徴点検出 顔の性別、年齢を含めた属性推定や個人識別を行うために、顔の各器官の特徴点の検出を行う技術。 多種特徴点抽出に対応したCootesらのActive Shape Model(ASM)やActive Appearance Model(AAM)が有名*4。拡張・
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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