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。
おそらくはそれさえも平凡な日々: Akamaiが想像以上に物凄かった件 in Akamai勉強会
続きというか、お詫びを書きました。 文章を多少修正しました。技術的な点は色々誤りがあると思いますので、あまり信用しないでください。詳しくはgeekpageさんがじきに書いてくださるはずです。 入口にあった、Akamaiサーバーがリアルタイムに捌いているトラフィックを可視化した地球儀が映ったモニター。アメリカが早朝なのでトラフィックは850Gbpsと少な目(笑) それでもアメリカのバーの長さは凄い やすゆきさんという方が、Blogでひっそりと告知していたのが、IT勉強会カレンダーに載っていて、それを目ざとく見つけて行ってきた次第。募集枠5人とかだったので、焦って申し込んだら、実際そんなに募集は来なかったみたいで意外。僕なんか「Akamai」って書いてあっただけで飛びついたのに。内輪に近いノリだったてのもあると思うけど、案外「Akamai」には訴求力が無いのかね。まあ、インターネットの裏の支配
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