真っすぐなのに斜めに見える“不思議な文字列” その仕組みとは？：コンピュータで“錯視”の謎に迫る（1/2 ページ） 東大・新井仁之教授が解説する錯視の世界。第6回では、平行なのに文字が傾いて見える「文字列傾斜錯視」の謎に迫ります。文字列が傾斜する錯視文字列の自動生成ソフトも期間限定で公開！
真っすぐなのに斜めに見える“不思議な文字列” その仕組みとは？
真っすぐなのに斜めに見える“不思議な文字列” その仕組みとは？：コンピュータで“錯視”の謎に迫る（1/2 ページ） 東大・新井仁之教授が解説する錯視の世界。第6回では、平行なのに文字が傾いて見える「文字列傾斜錯視」の謎に迫ります。文字列が傾斜する錯視文字列の自動生成ソフトも期間限定で公開！
日本メーカーが大苦戦!マシンビジョンの世界で何が起きているのか？(10) ハイパースペクトルカメラとスペクトル解析の世界
前々回(第8回「カメラは2次元画像から+αの時代 - 「カメラ」から「センシングデバイス」)にて、カメラは今後センシングデバイスへと変化していくというトレンドと背景を解説し、それにより2次元情報に+αの情報を付加することができるとお伝えした。その+α情報として前回は3次元について触れたが、今回は波長について解説する。 光はさまざまな波長から構成されていて、例えば人間にとって白く見えるものは可視光領域の400nm～800nmまでの光が均一に混ざっていることを意味する。また、木(植物)を通常のRGBカラーカメラで撮影すると、以下の図のようにGの輝度が大きく反応する。しかし、実際には光はRGBといった3つの大枠のバンドで構成されているのではなく、もっと細かな波長の光から構成されている。たまたまカラーカメラは、この複雑な波長の組み合わせを3つの帯域で大まかに撮像しただけなのである。 もう少し厳密に
Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks
We propose a deep learning method for single image super-resolution (SR). Our method directly learns an end-to-end mapping between the low/high-resolution images. The mapping is represented as a deep convolutional neural network (CNN) that takes the low-resolution image as the input and outputs the high-resolution one. We further show that traditional sparse-coding-based SR methods can also be vie
What makes for effective detection proposals?
Current top performing object detectors employ detection proposals to guide the search for objects, thereby avoiding exhaustive sliding window search across images. Despite the popularity and widespread use of detection proposals, it is unclear which trade-offs are made when using them during object detection. We provide an in-depth analysis of twelve proposal methods along with four baselines reg
BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps
Ming-Ming Cheng1 Ziming Zhang2 Wen-Yan Lin3 Philip Torr1 1The University of Oxford 2Boston University 3Brookes Vision Group Abstract Training a generic objectness measure to produce a small set of candidate object windows, has been shown to speed up the classical sliding window object detection paradigm. We observe that generic objects with well-defined closed b
ディープラーニングを使ったイメージの切り抜き | カメリオ開発者ブログ
こんにちは、シバタアキラです。この度PyDataの本家であるアメリカのコミュニティーで半年に一度開催されているPyDataカンファレンスに出席するため、NYCに行って来ました。11/22-11/23の二日間の日程で行われ、延べ250人ほどが参加したイベントです。その時の模様は、先日のPyData Tokyo第二回ミートアップでもご説明させていただき、また後日記事化されると思いますので、そちらをぜひご覧いただければと思います。 今回はそのPyData NYCカンファレンスで私が発表してきたミニプロジェクトについてお話します。最近各所で話題に上がるディープラーニングですが、これを使った応用を「カメリオ」のサービス向上のために使えないか、というのがそもそものプロジェクトの着想でした。今回PyData Tokyoオーガナイザーとして、またディープラーニングで色々と面白い実験をしている田中さん（@a
javascript - で bilateral filter (選択的ガウスぼかし)を実装してみた : 404 Blog Not Found
2012年09月06日18:03 カテゴリアルゴリズム百選Math javascript - で bilateral filter (選択的ガウスぼかし)を実装してみた HTML5 Canvas Steve Fulton / Steve Fulton / 安藤 慶一訳 [原著:HTML5 Canvas] 「選択的ガウスぼかし」がえらい気に入ったので、アルゴリズムの学習も兼ねてJavaScriptでやってみたら思いの他使い物になりそうということで。 Demo: File APIを実装しているブラウザーで動きます。IEの方ごめんなさい。IEだと10以降になります。小さめのファイルを読み込ませて下さい。1024*1024ピクセルを一応の上限に設定してあります。(追記2021.11.29:上限を16Mピクセルまで上げました。その他CSS周り修正) Info: Source: Radius: Thr
How do I find Waldo with Mathematica?
This was bugging me over the weekend: What is a good way to solve those Where's Waldo? ['Wally' outside of North America] puzzles, using Mathematica (image-processing and other functionality)? Here is what I have so far, a function which reduces the visual complexity a little bit by dimming some of the non-red colors: whereIsWaldo[url_] := Module[{waldo, waldo2, waldoMask}, waldo = Import[url]; wa
私がクックパッドの画像配信野郎です - 昼メシ物語
一年ほど前にヤフーを退職した私ですが、その後なにをやっているかというと、クックパッドに入社して画像配信をしています。私が入社する前から動いていた画像配信の仕組みは設計が古くてなにかと困っていたので、より良いシステムを開発してリプレースというのをやっています。前職ではなかなかこういう基盤システムを一人でイチから作って運用までするという体験はできなかったので、でかい仕事をできるチャンスに恵まれて大変充実した毎日です。 入社当初はサービス開発の担当だったんですが、開発に必要な基盤システムを作り始めたらどんどんエンジニアリングのレイヤーが下がってきて、気づけばインフラチームに所属していました。 まあそんな話はさておき、この画像配信関連の成果をいくつかの勉強会で発表したので、その資料を紹介します。 サイバーエージェントxクックパッド合同勉強会（amepad） 弊社オフィスで開催された、サイバーエージ
doggelganger.co.nz - Domain Name For Sale | Dan.com
Buyer Protection Program When you buy a domain name at Dan.com, you’re automatically covered by our unique Buyer Protection Program. Read more about how we keep you safe on our Trust and Security page. Next to our secure domain ownership transfer process, we strictly monitor all transactions. If anything looks weird, we take immediate action. And if the seller doesn't deliver on their part of the
第15回 パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) アルゴリズムコンテスト
実行委員会(敬称略) 実行委員長 山田 敬嗣(NEC) 副実行委員長 近藤 一晃 (京都大) 実行委員 栄藤 稔(NTT), 大町 真一郎(東北大), 玉木 徹(広島大), 藤吉 弘亘(中部大), 関 真規人(三菱電機), 飯山 将晃(京都大), 青木 義満(慶応大) 安倍 満(DENSO), 石川 博(早稲田大), 岩井 儀雄(鳥取大), 奥村 文洋(豊田中央研), 大山 航(三重大), 柏野 邦夫(NTT), 喜多 泰代(産総研), 酒井 智弥(長崎大), 島田 敬士(九州大), 清水 郁子(農工大), 杉山 将(東京工大), 高橋 隆史(龍谷大), 高橋 正樹(NHK), 田中 宏(富士通), 出口 大輔(名古屋大), 天元 宏(釧路高専), 中村 裕一(京都大), 新田 直子(大阪大), 羽下 哲司(三菱電機), 原田 達也(東京大), 宮川 勲(NTT), LAO Shihong
産総研：暗視カラー撮像技術を開発
高感度赤外線撮像技術と高速画像処理技術を用いて暗視カラー撮像技術を開発 暗闇にある被写体のカラー動画像を撮像可能 視認性の高いセキュリティーカメラとしてより安全な社会の実現に貢献 独立行政法人 産業技術総合研究所【理事長 野間口 有】（以下「産総研」という）ナノシステム研究部門【研究部門長 八瀬 清志】ナノシステム計測グループ【研究グループ長 時崎 高志】永宗 靖 主任研究員は、新たな原理による暗視カラー撮像技術を開発した。 この技術は、独自に開発した高感度赤外線撮像技術と高速画像処理技術を用いることによって、暗闇でも被写体のカラー動画像をリアルタイムで撮像することができる技術である。この技術を応用することによって、視認性の高いセキュリティーカメラを提供することが可能となり、より安全な社会の実現に貢献するものと期待される。 なお、この技術の詳細は、平成23年2月16～18日に東京ビッグサイ
見えているように写真を撮るのが難しい理由。
よくカメラの説明をする時に、人間の目を例に説明しますよね。 例えば、絞りをしぼることは目を細めることと一緒！とか。 カメラと人間の目の仕組みってどの程度一緒で、どこが決定的に違うんでしょうか？ Pixiqというサイトに記事があったのでご紹介します。 カメラの部品を人間の目の器官に対応させると、こんな感じです。 角膜→レンズ虹彩、瞳孔→絞り網膜→デジタルカメラの撮影素子 仕組み的に同じ所と違う所を見てみます。 同じ所像を結ぶ：カメラはフィルムかセンサーチップ上に、目は網膜上にという違いはありますが、像を結びます。調光：カメラも目も入ってくる光の量を調節します。カメラでは絞りを調節することで、目では虹彩を調節することで、入ってくる光の量を調節します。 違う所 決定的に異なるのは、人間は主観的に光を扱うということです。 目は脳と協力して、我々が知覚するイメージを作りだします。 目は焦点を絶えず動
optipng home page
optiPNG is a PNG optimizer that recompresses image files to a smaller size, without losing any information. This program also converts external formats (BMP, GIF, PNM and TIFF) to optimized PNG, and performs PNG integrity checks and corrections. If you wish to learn how PNG optimization works, or to know about other similar tools, see the PNG Tech article A guide to PNG optimization. DOWNLOAD opti
ハフ変換 - Wikipedia
ハフ変換（ハフへんかん、Hough変換）は、デジタル画像処理で用いられる特徴抽出法の一つである。古典的には直線の検出を行うものだったが、更に一般化されて様々な形態に対して用いられている。現在広く用いられている変換法はen:Richard Duda及びen:Peter Hartが1972年に発明した「一般化ハフ変換」である。この名は1962年にen:Paul Houghが得た関連する特許に由来する。この変換法は1981年のen:Dana H. Ballardの論文 "Generalizing the Hough transform to detect arbitrary shapes"（「 ハフ変換の一般化による任意の形態の検出」）によってコンピュータビジョンの領域で広く用いられるようになった。 理論[編集] いかなる点をとっても、その点を通る直線は無限個存在し、それぞれが様々な方向を向くが
Blargg's NTSC Libraries
The libraries are written in portable C and licensed under the GNU Lesser General Public License (LGPL). They should work well even with older compilers and have been compiled on the following platforms: Windows, Linux, and Mac OS. An archive of previous releases is available in case the latest version doesn't work. Post to the discussion forum for help or to give feedback. All filters use an opti
本の虫: Dark_Shikari、WebPについて語る
Diary Of An x264 Developer » H.264 and VP8 for still image coding: WebP? H.264のエンコーダー、x264の開発者の一人である、Dark_Shikari氏が、WebPについて語っている。基本的に、WebP規格自体は悪くないのだが、公式のエンコーダーであるlibvpxがクソすぎる。 Dark_Shikari本人曰く、まだ追記するかもしれないとのこと。今は完全に一致しているが、念のためリンク先の翻訳元（英語）を参照することをおすすめする。 JPEGはかなり昔の圧縮フォーマットで、あまりよろしくない。実際のところ、MPEG-2時代の動画フォーマットですら、JPEGには勝てる。なぜ皆が移行しないのかというのは、単純だ。特に利点がないからだ。たとえJPEGより2倍すぐれていたとしても、全世界に対して、20年間使い慣れた画像フォ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Evaluating Object Proposals
近似計算を導入した線形識別器の早期判定による高速な識別
Engadget | Technology News & Reviews
