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今のGoogleピカサは全ての写真の人物の顔を識別して「人物分け」出来るレベルなの知ってた？
Googleが提供する写真管理ソフト。 それがGooglePicasa（グーグルピカサ）という無料で使えるフリーソフトです。 現在Picasaは3までバージョンアップしているのですが、3.6から、これがまたとんでもない機能が追加されているのをご存知でしょうか？今回、サラッとアップデートして、サラッととんでもない事をやっているPicasa3の新機能をご紹介します。 どんな些細な顔でも引っ張ります。 例えば３０人くらいの集合写真とかあるとビビリます。 このGooglePicasaをインストールすると、最初はマイピクチャー辺りの全ての画像ファイルなんかを拾ってきます。 同時に、【顔】さえあれば、人物カテゴリーを勝手に作り始めます。 本当にとんでもない性能で、顔の部分だけを大小とわず、個人の顔写真アルバムが完成します。 ちょっと想像してみてください。 例えば10人くらいで飲み会があって、パシパシ2
Photoshopを凌駕するリアルタイムの動画像切り貼り処理 - A Successful Failure
Photoshop等の画像編集アプリケーションを用いた画像処理において、パッチツールを用いた画像の切り貼りは重要な操作である。パッチツールを用いた切り貼り操作では、貼り付けたパッチ画像は周囲にあわせて自動的に調整され、境界面が目立たないようになる。SIGGRAPH2009において、ヘブライ大学の研究グループが、この切り貼り操作を高速で行う手法を提案している。動画に対してもリアルタイムに切り貼り操作を行う事ができる。まずは動画をご覧頂くのが良いだろう。 本エントリでは論文*1を参照して、本手法の紹介を行う。例によって図表は論文の引用である。 【告知】@LunarModule7でつぶやいています。 興味のあるかたはフォローください。 Mean-Value Seamless Cloning (a) Source patch(b) Laplace membrane(c) Mean-value me
写真に基づく3D空間構築手法の到達点 - A Successful Failure
一昔前は実世界の建築物を元にウォークスルー可能な3D空間を構築しようと思ったら、まず各部屋の形状を計測器を用いて計測し、その計測結果に基づいて人手でモデル化し、領域ごとにテクスチャを貼り、照明を設定して……と気の遠くなるような作業が必要だった。3D空間の構築は極めてコストの高い作業だったが、近年では2次元画像（実写写真）に基づいた3D空間の構築手法が長足の進歩を遂げており、以前に比べれば極めて低コストに3D空間を構築する事が可能となっている。 【告知】Twitterはじめました。@LunarModule7です。 興味のあるかたはフォローくださいとしばらく宣伝。 今ではバラバラに撮影した写真から、全自動で3D空間を構築し、内部を自由にウォークスルーできるようになっている。ワシントン大学とMicrosoft Reseachが2009年に発表した研究*1は現時点における集大成とも言えるものとなっ
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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