Brand Pit - 熱心な隠れたファンを見つけ出す
Brand Pitはソーシャルメディア上に投稿された 御社の商品画像を解析することによって、御社と御社のファンとの エンゲージメントを強化し、実売に結び付ける為の 革命的なマーケットリサーチサービスです。 私達の革新的な画像認識と解析技術によって御社のブランドマネージャーはファンの深層にまで触れることが出来ます。 ネットユーザーがソーシャルメディア上にアップする写真には非常に多くの商品ブランドの画像が含まれています。 本来、これらのソーシャルメディア上にアップされたブランド画像は最も効果的、かつ低コストで、ブランドの認知力を向上させるツールとして活用できるはずです。しかし、今までの技術では顧客とのエンゲージメントの強化やロイヤリティーの向上はもとより、ソーシャルメディア上に埋もれた御社の熱心なファンを発見することさえ出来ませんでした。 ブランドマネージャーの多くは途方にくれていました。
GitHub - auduno/clmtrackr: Javascript library for precise tracking of facial features via Constrained Local Models
clmtrackr is a javascript library for fitting facial models to faces in videos or images. It currently is an implementation of constrained local models fitted by regularized landmark mean-shift, as described in Jason M. Saragih's paper. clmtrackr tracks a face and outputs the coordinate positions of the face model as an array, following the numbering of the model below: Reference - Overview The li
【論文紹介】Human Behavior Analysis in Video... | DERiVE コンピュータビジョン ブログ
このサイトについて DERiVEはコンピュータビジョン、画像認識が専門のMasaki Hayashiがお送りしている、コンピュータビジョン(Computer Vision)を中心としたITエンジニア、研究向けのブログです。※「DERiVE メルマガ別館」は2015/9月で廃刊致しました、 今回は以下の論文を紹介します。Social Signalの認識のなかでも「ビデオサーベイランス」のものをまとめた、サーベイ論文です。 Marco Cristani, R.Raghavendra, Alessio Del Bue, Vittorio Murino: Human Behavior Analysis in Video Surveillance: a Social Signal Processing Perspective http://profs.sci.univr.it/~cristanm/P
Engadget | Technology News & Reviews
The Polaris Dawn crew is back on Earth after a historic mission
オムロンが顔の表情推定技術を開発、30ms以内で画像から7種の表情の度合いを推定
オムロンは2012年10月23日に、人の顔が写った画像データから表情を推定する「表情推定技術」を開発したと発表した（発表資料）。「喜び」「驚き」「恐怖」「嫌悪」「怒り」「悲しみ」「無表情」の7種の表情についてそれぞれの度合いを推定する。 同社の顔画像センシング技術群「OKAO Vision」の1製品として、ソフトウエアで提供する。CPUコアの動作周波数が1GHz程度のスマートフォンで動作させた場合、顔の位置の検出および表情の推定を30ms以下で実行できるという。 オムロンは表情推定技術の応用例として、（1）ペット・ロボットを人の表情に応じて行動させる、（2）プリント・シール機で被撮影者の表情に応じて背景画像を変える、（3）写真管理ソフトウエアで特定の表情の写真だけを抽出する、（4）家電製品をユーザーの表情に応じて制御する、といった案を挙げる。 表情推定技術は、OKAO Visionの中核技
SankeiBiz（サンケイビズ）：自分を磨く経済情報サイト
サービス終了のお知らせ SankeiBizは、2022年12月26日をもちましてサービスを終了させていただきました。長らくのご愛読、誠にありがとうございました。 産経デジタルがお送りする経済ニュースは「iza! 経済ニュース」でお楽しみください。 このページは5秒後に「iza!経済ニュース」（https://www.iza.ne.jp/economy/）に転送されます。 ページが切り替わらない場合は以下のボタンから「iza! 経済ニュース」へ移動をお願いします。 iza! 経済ニュースへ
30fps の映像をリアルタイムに処理する美肌ライブラリ「珠肌」（たまはだ：仮称）発表（システム計画研究所） | FLASH NEWS | CGWORLD.jp
<a href=http://www.isp.co.jp/" target="_blank">株式会社システム計画研究所は、フルハイビジョン、30fps の映像をリアルタイムに処理する美肌ライブラリ「珠肌」（たまはだ：仮称）を開発。2012 年９月１日より有償提供を開始すると発表した。 詳しくは こちら へ ■ 「珠肌」とは ◆製品名称 珠肌（たまはだ：仮称） ◆販売形態 ライセンス販売 ◆提供形態 Windows 用ライブラリ及び SDK ◆動作条件 CUDA 4.0 以降 ◆提供開始予定日 2012 年９月１日 パラメータの調整で、ナチュラルな美肌からテレビ CM のようなツルツル美肌まで表現可能。元画像（左上）、美肌 弱（右上）、美肌 中（左下）、美肌 強（右下） GPUテクノロジ・カンファレンス（GTC Japan 2012）基調講演にて、日本の GPU コンピューティ
[絶版2019.9.3] デジタル画像処理入門
本書のおもな目的は，画像処理のアルゴリズムを理解し，Visual BasicおよびVisual C++によるプログラミングを学ぶことです． 具体的な内容としては，デジタル画像の基礎・濃度変換・空間フィルタ・2値化画像・カラー画像処理・パターン認識・フーリエ変換・画像の直交変換・デジタルフィルタ・ウェーブレット変換などを扱っており，画像処理の基本から応用までを網羅しています． また，Visual BasicとVisual C++を用いたシミュレーションプログラムを作成することで，理論の理解だけでなく，実際にプログラムを作成するためのテクニックもマスターできるようにくふうされています． 目次 まえがき 第1章 デジタル画像の作成 1.1 Visual Basicの色データ 1.1.1 色データの取得 1.1.2 点の描画 1.1.3 モノクロ画像 1.2 ビットマップファイルのデータ構造 1.
![[絶版2019.9.3] デジタル画像処理入門](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1f00cf428ebda6eac29ffe725562a8d32c596cc1/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fwww.cqpub.co.jp%2Fhanbai%2Fbooks%2F18%2F18341l.jpg)
C#で画像処理
C#言語を使った、誰でもわかる画像処理アルゴリズムとC#プログラムを公開しています。また、ソースのダウンロードもできます。 コンピュータで使用される画像は、たいてい赤青緑がそれぞれ256階調の情報を持ったものが使われます。グレイスケール画像では、白から黒まで256階調です。明るさを変更したい場合は、この256階調の輝度を増やすか減らすかで行われます。増やせばより明るく、減らせば暗くなります。こういった簡単な処理だけで済むためプログラムも簡単になります。ここでは、C#プログラムと実行結果を紹介（ダウンロード可）します。
トップページ/コンテンツ/画像処理関連 - suffix@wiki
imageプラグインエラー : 画像を取得できませんでした。しばらく時間を置いてから再度お試しください。
一行数式カメラ - 閉村観光
今回は一行数式カメラ(または一行数式写真)。 デモ (operaモバイル,chrome,opera?) デモ (firefoxモバイル、カメラ機能のない他ブラウザ) スクリプトを使ったカメラみたいな感じです。 どんな写真が取れるのか、例えば (t|222>>(t>>81))+(t%4) (t+5*(t%6)*7*(t%2))+(t%4) (t+10*(t%16)|256>>(t%8))+(t%4) (以下追記) RGBをHSVに変換してから。 t+99*(t%2) (以上追記) 他はココらへんに垂れ流しています。 感想 数式を発見する楽しさはあります。画像フィルタプログラムとか全然知らないのでこれだけでも嬉しい。すぐに飽きるかも知れません。 動作環境 webアプリなので、ブラウザでwebカメラが使えるもの。 スマフォはopera mobile、firefox, chrome?。ノートなどは
Androidで，「ビットマップのピクセル操作」をリアルタイムに実行するサンプルコード - 主に言語とシステム開発に関して
AndroidプログラミングのTOPへ Androidで，View上にビットマップ画像等を表示し，ピクセル単位で画素を操作する。 しかも一回きりではなく，繰り返しcanvas上でピクセル操作する。 この方法は，「動的かつ連続的に，画面上の見かけを微調整したい。」という要件にマッチする。 Androidアプリの画面上で，動きや見かけ上の変化を付けるためには，いくつか方法がある。 下記にまとめてあるが，ピクセル操作は，わりと「最後の手段」的な位置付けだ。 OpenGLを導入し，2Dないし3DのSpriteでアニメーションする。 →定番だが，そこまで大がかりな事をしたいのではない。このツールの導入は，微調整レベルではない。 Viewに対して，Animation APIを使う。 →手軽だが，View単位でしか適用できない。つまり適用対象の粒度が荒い。それに，アニメーションの合成はできるが，連続がで
デジタル画像処理 (Digital Image Processing)
イメージ情報処理 １．ガイダンス資料 画像処理講義のガイダンス、教科書の紹介、デジタル画像と画素の概念 宿題あり！ 講義資料の中の動画 デジタル映像の中身 ２．画像の入出力（講義資料） デジタル画像の中身、数値による色の表現、写真の撮影、表示、印刷の原理 宿題あり！ ３． 色彩と表色系（講義資料） 色と光の波長、人の色知覚、色の表現法、各色空間の特徴と変換 宿題あり！ ４． 領域処理（講義資料） 線形移動ウィンドウ処理を中心的に説明する。 宿題あり！ ５． 画像の補間（講義資料） 実数の座標の「画素」の画素値の求め方。 宿題あり！ ６． 画像の周波数表現とフィルタリング（講義資料） 画像を複数の正弦波の和に分解して、正弦波を表現する周波数領域で 画像のフィルタリングを行う。 宿題あり！ ７． ヒストグラムと点操作（講義資料） 画像画素値の統計分布と画像全体との印象との関係、画素値の操作とヒ
コンピュータビジョン特論
コンピュータビジョン特論(Advanced Computer Vision) 月曜4時限 担当教員 呉海元 教 授 天野敏之 准教授 授業の概要 コンピュータを用いて、入力された画像を扱うための、基礎 知識を修 得する。まず、画像の特徴抽出と記述 の手法を学ぶ。次に，カメラを用い た3次元計測や認識の基礎を学 び、それぞれの原理と手法の有 効性や制約をコ ンピュータビジョンなどの関連分野での最新動向と共に紹介する。 授業の位置づけ コンピュータビジョンにおける画像処理や理解の技術につい て、基礎 理論と最近の研究動向を学ぶ。 ガイダンス・ 画 像 処理、認識、理解研究の 歴 史と現状１ 画像処理、認 識、理解研究の 歴 史と現状２ デジタ ル画像の扱 い、OpenCVの使い方・ 画像特徴の変換 OpenCV の入手方法、インストール方法、リファレンス（Ｎｅｗ） OpenCV の入手方法、
台湾の研究所がLytroを独自に「再現」
台湾Industrial Technology Research Institute（ITRI、工業技術研究院）は台北市で開催中の展示会「Display Taiwan 2012」で、データを信号処理することで、撮影後に任意の距離に焦点を合わせた映像を作成できるカメラを出展した。 ITRIによれば、これは2011年に米Lytro社が発売したデジタル・カメラ「Lytro」とほぼ同じ原理に基づくという。Lytroは、「Light Field Camera（光場カメラ）」とも呼ばれるカメラの一つ。一般のカメラとの最大の違いは、撮影した映像データには、光の強さや色だけでなく、光が来た方向も記録されている点。光を出す角度を複数方向用意して3次元（3D）映像の表示を実現しているいくつかの3Dディスプレイの逆とも言える。撮影後の焦点合わせは、撮影データの中から特定の方向から来た光のデータを選び出すことで実
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Python Imaging Library Handbook (2003 Edition)
http://fry.no.coocan.jp/lecture/CPP/SURF.htm
顔画像から７種類の表情を推定 オムロンが新技術開発 ：日本経済新聞
GitHub - liuliu/ccv: C-based/Cached/Core Computer Vision Library, A Modern Computer Vision Library
組み込み技術のアバールデータ