覆面していても顔認識できる新しいアルゴリズム 2008年3月26日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (0) Bryan Gardiner Allen Yang氏の顔認識アルゴリズムを使うと、たとえ画像が破損していたり、部分的にさえぎられていても、該当する人物を的確に見つけ出すことが可能だ。Photo: Allen Yang 忍者の覆面はもう意味がない。カリフォルニア大学バークレー校とイリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(UIUC)の研究者たちが開発した新しい顔認識アルゴリズムは、たとえ目、鼻、口の部分が不明瞭でも、90％から95％の正確さで個人の顔を認識できるのだ。 「多くのアルゴリズムでは、目、鼻、口といったいわゆる重要な顔の特徴を使って個人を確認している」と、新しいアルゴリズムを開発したバークレー校工学部の研究者Allen Yang氏は述べる。 「しかし、それだと
拡張現実感（Augmented Reality：AR）界隈では有名な、ARToolKitをMacで動かしてみました。 なんか、やたらとあっさり出来てしまって書くことはほとんど無いんだけど、 「あっさり簡単に出来ました」 ということを書こうかと。 次のような手順であっさり起動。 1. ARToolKitの公式サイトからDOWNLOADへ行ってソースコードを取得。MacOS XのARToolKit latest versionからソースコード( ARToolKit-2.72.1.tgz)をダウンロード。 2. アーカイブを展開。ARToolKit.xcodeprojをXCODEで開く。XCODEがインストールされてなければ、XCODEをダウンロードする。 3. ビルド実行。binフォルダの中にバイナリがごっそり作成される。 以上で、あっさり出来ます。 バイナリが出来たので、 「攻殻機動隊」「電
仮想世界と現実世界を融合する技術は，拡張現実感（Augmented Reality：AR）と呼ばれています． おおげさな言い方をするとARは現実の世界に情報を「上書き」することができる技術です． アニメや映画にでてくる「電脳」を想像してみてください． 手のひらの上に3Dキャラクタを表示したり，現実の世界でデジタル・データに触れてみたり… そんな魔法のような技術です． ARToolKitは，ARアプリケーションの実装を手助けするC言語用のライブラリです． ARToolKitを使うと，紙に印刷されたパターンをカメラで読み取り， その上に3Dオブジェクトをオーバーレイ表示するアプリケーションが簡単に作れます． 本来は非常に敷居の高い技術なのですが，このライブラリは「難しい部分」の処理を 全てやってくれます． …というわけで今回はARToolKitを使って近未来の技術 「拡張現実感」 を体験してま
Kaolabo 顔ラボ 画像に写った複数の顔で、笑顔度をランキングできるアプリです。 顔シークレットでおなじみのキャラクターから、みんなの笑顔に対する総評も発表されます。 Kaolabo/顔ラボは画像検出技術などを多用した最新の加工技術を採用。ツールにアップロードした顔画像に特殊なエフェクトを入れる「顔シークレット」を提供しています。ユーザーの画像アップロードには大手金融機関や、楽天銀行 オンラインカジノ などでも使われている安全基準が採用され、Flash ゲームはもちろん、オンラインゲームでも顔認証検索技術により、目の大きさやぼかしなと言った数種類の特殊エフェクトをかけることができます。顔の角度や方向にも対応していて、加工後の画像を保存しておくこともできます。精度優先検索や顔のサイズ調整などを指定することも可能です。 選んだ顔に、ぼかしや目伏せ、スマイルなどの加工を施せるアプリです。 自
富士フイルムは1月15日、顔検出技術を使ったアプリケーションを体験できるサイト「顔ラボ」をオープンした。第1弾として、写真から顔を検出して加工できるWebアプリを公開。画像から顔の位置を指定してくれるAPIも、28日に公開する予定だ。 顔検出技術は、コンパクトデジタルカメラ「FinePix」などに搭載した技術。複数の顔が入った画像から1秒足らずで顔の部分だけを切り出し、被写体の顔に自動的にピントを合わせたり、顔色を補正したりできる。横向きや斜め向きの顔でも検出できる精度が売りだ。 顔ラボでは、同技術をネット上のアプリケーションに応用し、トラックバックやコメントでユーザーから意見を募って技術の向上に役立てたり、新たな活用法を探る。 ブログに載せる顔写真にぼかし 「顔シークレット」 まずは、ユーザーがアップロードした画像から自動で顔を検出し、顔にぼかしをかけたり、横線で目を伏せたりといった加工
Reference Manual OpenCV-2.x(svn) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++)（訳） OpenCVユーザガイド（訳） Python: リファレンス日本語訳 Google Test-1.6 Google Test ドキュメント日本語訳 Google Mock(svn) Google Mock ドキュメント日本語訳 OpenCV-2.2(r4295相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-2.1(r2997相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-1.1pre C/C++:
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
NECは7月25日、圧縮速度を高速化したロスレス画像圧縮技術を開発したと発表した。JPEG2000など既存の規格と同等の圧縮率を保ちながら、数十倍の速さで圧縮できるのが特徴。宇宙航空研究開発機構（JAXA）の金星探査計画で衛星画像処理に採用される予定。 一般に使われているJPEGなどの画像圧縮方式は、ファイルサイズが小さくなる分、元画像から画質が劣化する。 これに対しロスレス（lossless）画像圧縮は、画像の圧縮時に画質の劣化がないため、科学関連や医療画像、高品位デジタルカメラといった高精細な画像を扱う分野での利用が期待されてきた。ただ、圧縮時の演算量が増えて処理が重くなるため、低電力デバイスへの搭載が難しいなどの課題がある。 新開発の方式では、対象画像を写真や自然画像に限定し、独自の画素予測方式を考案することで演算負荷を軽減。JPEG-LSやJPEG2000の可逆モードと同等の圧縮率
最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 467, 最終変更日時: 2009-06-23 14:23:34 +0900 (火, 23 6月 2009) CXCORE リファレンス マニュアル 基本構造体（Basic Structures） 配列操作（Operations on Arrays） 初期化（Initialization） 要素へのアクセスと部分配列（Accessing Elements and sub-Arrays） コピーと充填（Copying and Filling） 変形と置換（Transforms and Permutations） 四則演算，論理演算，比較演算（Arithmetic, Logic and Comparison） 統計（Statistics） 線形代数（Linear Algebra） 数学関数（Math Functions） 乱数生成（Random
最終更新日：2001年5月1日 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
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