要点 最先端機械学習モデル「Vision Transformer」に基づく、新たなレンズレスカメラの画像再構成手法を提案 提案した画像処理技術は高速に高品質な画像を生成できることを実証 小型・低コストかつ高機能であるため、IoT向け画像センシング等への活用に期待 概要 東京工業大学 工学院 情報通信系の潘秀曦（Pan Xiuxi）大学院生（博士後期課程3年）、陈啸（Chen Xiao）大学院生（博士後期課程2年）、武山彩織助教、山口雅浩教授らは、レンズレスカメラの画像処理を高速化し、高品質な画像を取得できる、Vision Transformer（ViT）[用語1]と呼ばれる最先端の機械学習技術を用いた新たな画像再構成手法を開発した。 カメラは通常、焦点の合った画像を撮影するためにレンズを必要とする。現在、IoT[用語2]の普及に伴い、場所を選ばず設置できるコンパクトで高機能な次世代カメラが
speakerdeck.com IM@S Engineer Talks - connpassで話した。 あいさつとアジェンダ こんにちは。mzpです。 本日はアイドルアバターで勤務する話をする。 背景: リモートワークの欠点 ボクの“副業”先はリモートワークを推奨している。これには雨の日は出社が面倒くさいと思う人が多かった、名古屋だけではエンジニアを集めれなかった、など様々な事情がある。 チームメンバーの半数は遠隔地に住んでいるため、リモートワークを前提とした働き方が必要となる。 リモートワークはいくつかの利点があるが、欠点もある。 今回は「自室から勤務する」という欠点にスポットをあてる。 カメラに写る範囲に変なものを置けない。 私はリモートワークをする直前に、カメラに写る範囲から物をどかすという作業をしている。 よく写るように、部屋の照明をだいぶ明るくする必要がある。 まぶしい。 この問
Parrots in captivity seem to enjoy video-chatting with their friends on Messenger
指定された領域にマウスで式を書けば、大体1秒ぐらいで自動的に認識して解析、LaTeXやMathMLに変換して出力してくれる無料サービスがこの「Web Equation」です。 Web Equation https://webdemo.myscript.com/#/demo/equation これが初期画面、ここに数式をマウスで書けば自動的に認識してくれます 右上の国旗から日本を選ぶとこうなります。「ここにお書き」と言われたので書いてみます。 このような複雑な式も変換OK 「MathML」のタブをクリックすればこのような感じで出力されます 多少汚くても認識してくれる模様 矢印も認識できました、なかなか便利で優秀です
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米ミシガン大学、米フロリダ大学、電気通信大学による研究チームが発表した論文「You Can’t See Me: Physical Removal Attacks on LiDAR-based Autonomous Vehicles Driving Frameworks」は、自動運転車の周囲を検知するセンサーにレーザー光を物理的に照射して、選択的に障害物を見えなくする攻撃を提案した研究報告だ。偽の情報を注入するスプーフィング攻撃で自動運転車の物体検出モデルに影響を与え安全を脅かす。 自動運転車の知覚システムは、LiDARやカメラ、レーダーなどのセンサーを活用して、障害物回避やナビゲーション制
「Splatoon 2」をディープラーニングで攻略してみなイカ？ 2018（前編） (1/3) - ITmedia NEWS
「Splatoon 2」をディープラーニングで攻略してみなイカ？ 2018（前編）（1/3 ページ） 2017年夏に発売された「Splatoon 2」（Nintendo Switch向け）は、いわずと知れた人気シューティング対戦ゲームです。ゲームに勝つためには、インクを用いて敵チームのプレイヤーを倒したりステージの床を塗ったり、さまざまな要素を考慮する必要があります。発売後も、定期的にステージやブキの追加、新ルールの登場、ゲームバランスの微調整などがあり、とるべき戦略は日々変化し、今なおユーザーの熱狂が続いています。一方、熱中しすぎたユーザーの間では、負けが続くと「コントローラー投げた」「編成事故」「デボン改修はよ」（※）などと嘆く声も出ています。 （※）「編成事故」は、味方チーム4人のブキの組み合わせが悪いこと。「デボン改修はよ」は、「デボン海洋博物館」というステージの構成変更を望む声の
SSII2022 [SS2] 少ないデータやラベルを効率的に活用する機械学習技術 〜 足りない情報をどのように補うか？〜SSII
はじめに この記事は、Life is Tech ! アドベントカレンダー2016 18日目の記事です。 はじめまして！iPhoneメンターのにっしーです。 「時間があるときに勉強しよう」と人工知能／機械学習／Deep Learning／認識技術といったトピックの記事の見つけてはストックしてきたものの、結局2016年は何一つやらずに終わろうとしているので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、 本質的な理解等はさておき、とにかく試してみる ということで画像認識技術に触れてみることにしました。 画像認識とは? 画像認識とは、画像データの画像内容を分析して、その形状を認識する技術のことである。 -- Weblio辞書 画像認識では、画像データから対象物となる輪郭を抽出して、背景から分離し、その対象物が何であるかを分析するのが基本になります。 しかし、人間なら無意識化に行われていることですが、コンピュ
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毎日約4千万もの写真が共有サイトにアップロードされている。何の気なしに撮った顔写真には、重大な秘密が隠されている場合がある。その写真に写っている人の眼を拡大してみると、撮影時にその人の目に映っていたものが大雑把にだが調べることができるのだ。 たった1枚の写真からこのようなことがわかってしまう。嘘をついても、その日その時、誰と一緒にいたかがわかってしまうのだ。ぼーっとまわりをみていた場合には、同時刻その場所に居合わせた見知らぬ人の情報も。この技術は犯罪捜査に役立つ可能性が高いという。
似顔絵☆メール : 無料で顔メ！写真を送るだけ。
detectFace(); - 顔検出Webサービス
2018.04.04 detectFace();SDKの提供を終了しました。 2015.02.09 ポストされたjpeg画像にexifのorientation情報が付いている場合、 APIがそれを解釈するようになりました。 (Flash製サンプルでは事前の処理でexif情報が削除されてしまうため、 APIはorientationを認識できません) 2011.06.12 APIに若干の機能追加を行いました。 既存のクライアントとは完全な互換性があります。 入力画像の傾向に応じて検出モードを選択できるようになりました。 詳細はリファレンスを参照して下さい。 サンプルコンテンツ「簡易サンプル」を、 APIの新しい機能を使うように変更しました。 2010.08.26 APIに若干の機能追加を行いました。 既存のクライアントとは完全な互換性があります。 特徴点毎に信頼度が付加されるようになりました。
JavaScriptの顔認識ライブラリをチューニングしたら実用レベルになったという話 (Kanasansoft Web Lab.)
ただ、WebRTCで顔認識させようとすると遅くてしかたがなかった。 最初は速いこともあるが、10回ぐらい認識をさせるとすぐに遅くなる。 とりあえず、デモ。 そこで、チューニングをしてみることにした。 まず、JavaScriptの定番の高速化を試してみた。 例えば、正の数で使える「Math.floor(x)」を「(x | 0)」に、整数で使える「x * Math.pow(2, y)」を「x << y」にする等。 これで、10~30%高速化できた。 次に、遅くなっている部分を調べたら、Web Workersで分散するための仕組みが遅くなる原因だとわかった。 これは、Web Workersを使わない場合にも影響が出ていた。 じゃあ、Web Workersを使えば速くなるのかといえばその逆で、20倍遅くなっていた。 詳しくは調べてないけど、多分Workerスレッドに処理データを渡す時にJSON化が
数独を解く(画像解析) - cuspy diary
画像として与えられた数独を解きます。 新聞に掲載されていたこの問題をOpenCVを使って画像解析する。(画像が斜めなのはワザとです) グレースケール変換画像解析の前処理として、まずグレースケールに変換し、ガウシアンフィルタをかけてぼかします。ガウシアンフィルタをかける事で、安定した二値化画像が得られます。 二値化次に二値化を行います。 二値化には、普通の方法、大津さんの手法、適応的二値化、などさまざまな手法が在ります。いろいろ試した所、適応的二値化(Adaptive Threshold)が最も数独の認識に適していることが解りました。 適応的二値化(Adaptive Threshold)であれば、影になってしまった部分も上手く処理できます。 膨張処理次に、数独の盤面の外枠を認識を行います。 二値化の影響で枠線が途切れてしまう可能性がありますので、膨張処理(dilate)を行います。 (膨張処
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 スコットランドのHeriot-Watt University、フランスのUniversity Paul Sabatier、英University of Sussexによる研究チームが発表した論文「Selective neutralisation and deterring of cockroaches with laser automated by machine vision」は、ゴキブリを自動的に射殺できるデバイスを提案した研究報告だ。カメラでゴキブリを捉え、その位置にレーザー光を照射して殺傷する。
TechCrunch
It’s exciting times for growth-stage investment in Africa as Norrsken22, a Pan-African venture capital firm, achieves the final close of its debut fund, raising a total of $205 million, surpassing i
JavaScript製顔認識ライブラリを紹介します。 試してみたところ想像以上に精度が高かったので驚きました。横顔や傾けた顔の認識は難しようですが、正面の精度がすごい。 auduno/clmtrackr デモは画像の顔認識トラッキング（Tracking in image）ビデオの顔認識トラッキング（Tracking in video）認識顔に別の顔を乗せてマスキング（Face masking）認識した顔のデフォルメ（Face deformation）の4つがあります。 デフォルメとマスキングが特に面白いのでお試しあれ。 ちなみにおっぱいを顔として認識してもらおうとしたら怒られました。
顔認識防ぐ眼鏡：福井・鯖江の商社が販売へ | 毎日新聞
掛けるとコンピューターが顔を認識できなくなる眼鏡を福井県鯖江市の商社が５月末に約３万円で販売する。特殊な模様のフィルターで光を反射・吸収し、目元の凹凸をわからなくする。 顔の凹凸で個人を識別する顔認識技術の進歩は目覚ましい。インターネットに無断掲載された写真から、居場所などの個人情報がわかる危険性…
通行人などの顔を自動判別する「顔認識」方式のカメラが増えているが、このうち首都圏の商業施設や大規模マンションの２９台で、断り書きなしに撮影が行われていたことが読売新聞の調べで分かった。 広告用ディスプレーに小型カメラを埋め込み、視聴した人の性別や年代を分析して顧客分析に利用するのが目的だ。設置業者は「個人を特定しておらず問題ない」としているが、専門家からは「ルール整備が必要」などの声が上がっている。 東京都江東区の大型商業施設「ららぽーと豊洲」。店舗案内を流している高さ約２メートルのディスプレーの上部に、小型カメラが設けられている。外観からは分かりにくいが、終日、客の顔を撮影し、どの広告をどんな客が見たかを分析している。ららぽーとを運営する三井不動産グループによると、２００９年１１月に同店で１０台導入し、１０年３月からは新三郷店（埼玉）でも８台稼働させているが、いずれも撮影は明示していない
OpenCV.jp : OpenCV逆引きリファレンス¶ 基本的に OpenCV （と依存ライブラリ），および標準ライブラリ以外は使用しません． OpenCVはEigenなしでも利用できますが，このサンプルの中にはEigen必須のものもあります． また，2.4.0以降に導入された書式には一部対応しておらず，古い書き方で書かれているサンプルもあります． 指摘や訂正，リクエストなどは OpenCV.jp か， @idojun (Twitter) まで． OpenCV 2.4.0 対応：
育休明け、スタートアップ→デジタル庁 キャリアは5年刻みで思索 NEW キャリア 2024.01.24
荒木飛呂彦は本当に「若く」見えるのか！？ 画像の自動認識で検証してみた結果… | ＠ＪＯＪＯ ~ジョジョの奇妙なニュース~
漫画家・荒木飛呂彦。1960年6月7日生まれで、現在53歳。その風貌はデビュー当時とさほど変わらず、若い、年を取らない、波紋使いだ、吸血鬼だ、モナリザだ、土方歳三だと言われ、半ば都市伝説と化している。（荒木飛呂彦 – アンサイクロペディア） しかし、「若さ」が強調されすぎるあまり、意識の刷り込みによって若く見えている、という可能性はないだろうか。最近では、10年以上前の写真なのに、ごく最近撮られた写真だと勘違いされるケースも時々見られる。 そこで私は、画像の自動認識を用い、「公正」に判定してもらうことを思いついた。 ・ReKognition ・顔写真から、年齢・人種・ルックスなどを自動認識する技術「ReKognition」が無料提供中！（APPGIGA!!（アプギガ）） 画像をアップロードするだけで、顔認識と年齢の判定を行ってくれるというこのサービス。荒木先生の写真は、なるべく最近撮られた
これはFujitsu Advent Calendar 2016の11日目の記事です。 掲載内容は個人の意見・見解であり、富士通グループを代表するものではありません。なお、内容の正確性には注意を払っていますが無保証です。 はじめに この記事では先月今年発表されたディープラーニング論文（ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2016年開催またはジャーナル掲載が2016年のもの）から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2015年末ごろの論文も重要なものは採用しています。 以下の投稿も合わせてご覧ください。 2017年のディープラーニング論文100選 DeepLearning研究 2016年のまとめ 2016年の深層学習を用いた画像認識モデル foobarNet: ディープラーニング関連の○○Netまとめ NIPS2016実装集 ディープラーニングにとっての2016年 20
まだgithubにはpushしていないのですが、さいきょうの組み込み型画像検索エンジンotamaに計量学習を用いて与えられたデータにあった画像間の距離関数を学習してそれを使って検索するというドライバを入れたので、先行的なデモとしてアニメ顔類似検索v3を作ってみました。 計量学習は、ベクトル間の距離の計り方を機械学習で決めるみたいな分野です。 アニメ顔類似検索v3 AnimeFace Search v3 - Otama LMCA_VLAD_HSV Driver randomボタンを押すと顔画像がランダムに出るのでどれかクリックするとそれをクエリに検索します。color weightは色の重みを調節するパラメーターで、1にすると色だけで検索します。0にすると形状やテクスチャだけで検索します。結果画像の上の数字は類似度的なもので、その横のgglは元画像をGoogle Search by Imag
» 【動画】これは凄い！ 東大の研究室が開発した「ダイナミックプロジェクションマッピング」が完全に未来!! 特集 東京大学のある研究室が新たな技術を発表した。それは、最近イベントなどでよくみられるプロジェクションマッピングの技術を発展させた『ダイナミックプロジェクションマッピング』というものらしい。 プロジェクタの映像を「素早く動くものに投影する新技術」とのことだが、一体どんなものなのか？ 動画「Dynamic projection mapping onto deforming non-rigid surface」と共にご紹介したい。 ・東京大学「石川渡辺研究室」が開発した新技術 これまでのプロジェクションマッピングは、プロジェクタなどから “静止している” 物体や空間に対して映像を投影するものであり、動いているものを追いかけながら投影するということは難しかった。 そこで、東京大学「石川渡
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続・TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 - すぎゃーんメモ の続き、というかなんというか。 前回までは「ももいろクローバーZのメンバー5人の顔を識別する」というお題でやっていたけど、対象をより広範囲に拡大してみる。 様々なアイドル、応援アプリによる自撮り投稿 あまり知られていないかもしれないけど、世の中にはものすごい数のアイドルが存在しており、毎日どこかで誰かがステージに立ち 歌って踊って頑張っている。まだまだ知名度は低くても、年間何百という頻度でライブを中心に活動している、所謂「ライブアイドル」。俗に「地下アイドル」と言ったりする。 ライブアイドル - Wikipedia そういったアイドルさんたち 活動方針も様々だけど、大抵の子たちはブログやTwitterを中心としてWebメディアも活用して積極的に情報や近況を発信していたりする。 そんな中、近年登
Large Scale Jirou Classification - ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗識別
ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗のラーメン画像識別を例に、学習および利用時のインタフェース(Slack、Twitter)に関するノウハウや失敗事例を共有します。 また、ディープラーニングを色々と試した際のノウハウをツール(mxnet-finetuner)としてまとめましたRead less
ゆーすけべー日記
サキとは彼女の自宅近く、湘南台駅前のスーパーマーケットで待ち合わせをした。彼女は自転車で後から追いつくと言い、僕は大きなコインパーキングへ車を停めた。煙草を一本吸ってからスーパーマーケットへ向かうと、ひっきりなしに主婦的な女性かおばあちゃんが入り口を出たり入ったりしていた。時刻は午後5時になる。時計から目を上げると、待たせちゃったわねと大して悪びれてない様子でサキが手ぶらでやってきた。 お礼に料理を作るとはいえ、サキの家には食材が十分足りていないらしく、こうしてスーパーマーケットに寄ることになった。サキは野菜コーナーから精肉コーナーまで、まるで優秀なカーナビに導かれるように無駄なく点検していった。欲しい食材があると、2秒間程度それらを凝視し、一度手に取ったじゃがいもやら豚肉やらを迷うことなく僕が持っているカゴに放り込んだ。最後にアルコール飲料が冷やされている棚の前へ行くと、私が飲むからとチ
Hey, folks, welcome to Week in Review (WiR), TechCrunch’s regular newsletter covering the past week in happenings around the tech sphere. Winter’s finally arrived, judging by the NYC weath
IDEA * IDEA
ドットインストール代表のライフハックブログ
＜ターボスキャンの3ポイント紹介＞ 書類やレシート、ホワイトボードをスキャンするアプリ 「SureScan 3x」モードのスキャン精度が異常 その場で一瞬でjpegおよびPDFに変換できてメールで送付可能 今まで数多くの写真アプリやスキャンアプリをレビューしてきたわけですが、その中でも最高峰のスキャン精度を誇るアプリ、ターボスキャンをご紹介します。 なお、レビューした瞬間に、私のレギュラーiPhoneアプリの座を射止めた凄いアプリです。 アプリは非常にシンプルです。写真を撮って、画像を調整して、メールで送るだけ。 しかし、とにかくスキャンの精度がすごいです。具体的には「SureScan 3x」というモードがあります。これは3枚写真を撮り、この3枚の画像から1枚のスキャン画像を作り出す機能です。3枚から抽出しているため、iPhoneの本来の解像度ではぼやけてしまうような文字も、鮮明によみがえ
サッカーの試合でボールを追跡するはずのAIカメラ、審判のスキンヘッドを追いかけ生配信2020.11.03 08:00206,754 岡本玄介 不毛なストリーミングでした。 スコットランドのサッカーチームであるインヴァネス・カレドニアン・シッスルFCが、人間のカメラマンの代わりにAIを使ってボールを追いかけ、生配信するシステムを導入しました。ですがAIは、ボールではなく審判のスキンヘッドばかりを追跡することに…。 Video: Chuckiehands / YouTubeこれは対エアー・ユナイテッドFC戦で、シーズンパス保有者と試合のチケットを買った人たち限定で生配信された試合でした。強い逆光だったからなのか、ボールも審判の頭頂部も光り方が似ていますよね。 コロナ禍で無人カメラを導入したものの…この技術は、スコットランドのカレドニアン・スタジアムに設置された｢Pixellotカメラ・システム
一般向けのDeep Learning
PFI 全体セミナーで発表した、専門家向けではなく一般向けのDeep Learning（深層学習）の解説です。どのような場面で活躍しているのか、今までの学習手法と何が違うのかを解説しています。
例えば、あなたが驚くほど聡明な開発チームのメンバーで、コードレビューのみに一日の時間を確保しているとします。しかし作業を開始して2時間後、眼鏡を忘れてきてしまい、午前中はぼんやりとしたカラフルな表示を見つめていただけだったということに気づいたとします。さて、あなたはどうしますか? 家まで歩いて10分もかからないし、天気も良ければ、眼鏡を取りに帰るのが一番です。でも朝家を出るとき、攻撃的なスズメバチの群れが眼鏡の置いてある部屋に巣を作って、邪魔されたくない様子だったらどうしますか？ そういう時はもちろん、コンタクトレンズを付けてきたふりをして、恥ずかしい思いをしないようにするのがよいでしょう。実際に読むことなく膨大な量のファイルを見分けることができるということを覚えておいて下さい。 参考コード 1 不安の種は隔離するべきだということに誰も異論はないでしょう。そしてもちろん、あらゆるクラスは一
平成26年4月5日（土）読売新聞朝刊掲載記事について重要なお知らせです。｜顔認証万引き防止システム【LYKAON（リカオン）】/防犯対策システム特許出願
平成26年4月5日（土）読売新聞朝刊掲載記事について重要なお知らせです。 顔認証万引き防止システム【LYKAON（リカオン）】/防犯対策システム特許出願 2014年04月06日 当社製品リカオンにおける製品運用について、読売新聞社が発表した「客の顔情報 無断共有」に対して当社を指しているのであれば事実ではない誤報であると主張致します。 平成26年4月5日（土）読売新聞朝刊「客の顔情報 無断共有」の記事内容が、当社及び当社製品を指しているのであれば読売新聞社某記者の誤報であり事実無根である真実ではない虚偽の内容が掲載されておりました。 この度、読売新聞社某記者が編集した誤報記事により、大変多くの皆様に誤解を生みだすような事象となり深くお詫び申し上げます。 「データベースを第三者に無断共有」これに対し、当社製品であればリカオンシェアとして他店間で共有するデータベースの対象者は万引き犯常習者とし
隠れAIプレイヤーだったAdobeが、今回のMAXでいよいよ表舞台に立った。 前記事では、Adobeの構造と収益体制について解説した。今回は本編として、AdobeがAI戦略で、何を狙っているのかを考察する。 ＊注 筆者はAdobe社から、Adobe MAX 2017への招待を受けて参加しています。…が、それはそれとして中立で書きます。Adobeさん、都合の悪いこと書いてたらごめんなさい！ Adobeが学習しているモノは何か？AdobeのAIプレイヤーとしては、特殊性なポジショニングを持つ。その特殊性を理解するには、まずAdobeが何を学習しているのか？を理解しなければならない。多くの人々は、「AdobeのAIは画像認識」だと考えている。だが、それは大きな間違いだ。画像認識は、AdobeのAI群のわずか一部分にすぎない。 では、AdobeのAIの本質は何か？ Adobe Senseiの本質は
Welcome to Startups Weekly — Haje’s weekly recap of everything you can’t miss from the world of startups. Anna will be covering for him this week. Sign up here to…
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機械学習の進化が、「レンズ」というカメラの当たり前を覆す 次世代イメージセンシング・ソリューション開発を加速
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