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。
iPhotoの顔認識機能は、ネコの顔でもオッケー
アップルがMacWorld 2009で発表した、新iPhotoの顔認識機能は、果たしてネコの顔も認識してくれるのでしょうか？ アップル曰く｢人の顔にしか使えない｣とのことですが、MacLifeがテストしてみたところ、ネコの顔でもバッチリ大成功、誤差は人の顔の場合と同じくらいの数パーセント程度だったそうです。愛するペットの写真を撮りまくっている方には朗報ですね。 [MacLife] Andrea Wang（MAKI／いちる） 【関連記事】 ・カッパ橋風デコスイーツなiPhoneケース ・癒し系な相棒をお探しなら｢iPhone型USBメモリ｣がオススメです。 ・猫を積み上げて遊ぶiPhoneアプリ｢つみネコ｣ ・iPhoneのファームウェアが2.2.1になりました ・バカすぎる携帯電話ハンズフリーキットを、大真面目に発売
オープンソースの視線認識エンジン·Opengazer MOONGIFT
こういった技術がオープンソース化されるのは素晴らしいことだ。コンピュータはキーボードとポインタデバイスを使って操作するのが当たり前になっている。だがこれは今後も続くだろうか。いや、マルチタッチシステムに代表されるようにもっと自由に操作できるようになるはずだ。 目線でポインタデバイスを制御する その一つの可能性として視線はじゅうぶん可能性がある。既に体が不自由な人のためにも利用されているが、Opengazerはそれをオープンソースとして提供している。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはOpengazer、Linux向けの視線認識エンジンだ。 OpengazerはWebCamを使って顔を映し出す。そしてその視線の動きに応じてポインタデバイスを移動させることができる。画面の範囲は決して狭くなく、それでもきちんと認識して移動するのが凄い。 デモ動画はUbuntu上で動作しているようで、現在
工学ナビの中の人の研究と周辺 あのマーカレスARの研究がついにソース公開！
昨年のISMAR'07でベストペーパーに輝いたGeorg Klein氏の論文 「Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces」の ソースコードがついに公開になりました！ masayashi君ヨカッタネ！ 『攻殻機動隊』『電脳メガネ』どころではない拡張現実感技術の現在 | 王様の箱庭 Parallel Tracking and Mapping for Small AR Worspaces 一度は「ソース公開の話はなかったことに」みたいな展開がありましたが， オックスフォード大学直属の会社との間で権利の整理ができたようで， 非商用ライセンスの下でソースを利用することができます． Georg Klein Home Page http://www.robots.ox.ac.uk/~gk/ ソース配布ページ http://www.robo
Motion Detection Algorithms
Download demo - 118 Kb Download source - 172 Kb Introduction There are many approaches for motion detection in a continuous video stream. All of them are based on comparing of the current video frame with one from the previous frames or with something that we'll call background. In this article, I'll try to describe some of the most common approaches. In description of these algorithms I'll use th
第3回 オブジェクト検出してみよう | gihyo.jp
第1回、第2回と画像認識の基礎とOpenCVについて紹介してきました。第3回目の今回は、いよいよ本連載の目玉であるOpenCVを使ったオブジェクト検出に挑戦してみます。 オブジェクト検出の仕組み 基本原理のおさらい オブジェクト検出のプログラムを書き始める前に、そもそもどんな仕組みでオブジェクト検出を行っているのかを理解しましょう。 第1回では画像認識の原理として、学習フェーズと認識フェーズがあることを説明しましたが、OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムもこの流れに従います。つまり、画像から特徴量を抽出し、学習アルゴリズムによってオブジェクトを学習します（詳しくは第1回を参照してください）。 図1 画像認識の流れ OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムは、Paul Violaらのオブジェクト検出の研究［1］をベースに、Rainer Lienhartらが
Use Your Illusion - ぼかし画像認証 - Radium Software
Use Your Illusion: Secure Authentication Usable Anywhere - Usable Security 上の画像，何の画像に見える？ 答えはこれ。 何も知らずにこの画像を見せられても，何の画像かはまったく分からないと思う。でも，ひとたび答えを知ってしまえば，なんとなく何の画像かを思い浮かべることができるようになる。 こんな感じで，「知っている人には確実に答えが分かる」「知らない人には絶対に答えが分からない」という条件を作り出すことができれば，それを認証の仕組みに応用することができるかもしれない ― このアイデアを実際に利用した認証メカニズムの一例が "Use Your Illusion" だ。 上のリンク先のサイトでは，携帯端末上での実装を想定したデモを体験することができる（ただし，自前の画像をアップロードする機能は動かなくなっている模様）。
Web2.0時代の画像補完技術 － ＠IT
2007/08/29 1万枚の写真を使ってできないことで、200万枚の写真ならできることがある。それは熟練したPhotoshopの使い手が1時間かかってやる写真加工の作業を、コンピュータ処理で自動化してしまうこと――。8月初頭に米国サンディエゴで開催された画像処理技術の祭典、SIGGRAPH 2007で発表されたシーン補完技術は、何百万枚もの写真をネットで集められるWeb2.0時代の画像処理技術だ。 写っている邪魔な対象物を自然に置換 「数百万枚の写真を使ったシーン補完」と題した論文と、その成果を発表したのは、カーネギーメロン大学のジェームズ・ヘイズ（James Hays）氏とアレクセイ・A・エフロス（Alexei A. Efros）氏。この補完技術のアイデアは、元となる写真に似た構図や配色の写真を、ネット上で集めた膨大な数の写真データベースから探し出し、元の写真の消したい部分、あるいは復
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TechCrunch Japanese アーカイブ » TC50: 画像を渡すと類似画像を見つけてくれる、日本発画像検索エンジンGazopa
TechCrunch Japanese アーカイブ » TechCrunch50日本勢の活躍（3）GazoPa
Motion detection using a webcam
[ヅラド] Javaで顔認識プログラムに挑戦
Flash & Server Side object/face recognition : Wichers Laboratories Inc.
画像処理の初心者にオススメの本を教えてください． - 画像処理を勉強したいのですが，おすすめの本はありますか？どなたか知っていれば是非... - Yahoo!知恵袋
http://staff.aist.go.jp/kenji.iwata/lavatube/