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アルゴリズムに関するy-kawazのブックマーク (25)

  • QR Code Reader:ActionScriptでQRコードを読み取る | デベロッパーセンター

    上野賢一氏 ロゴスウェア株式会社 この記事は、Spark projectが主催する勉強会での講演内容を、講演者とSpark projectの協力のもと、Adobe Developer Connection用に再構成したものです。Spark projectの勉強会は、毎月開催されています。詳しくは、「Spark project 勉強会」のページまで。 QRコードは今や至るところにあり、携帯電話には必ずと言っていいほどQRコードを読み取る機能がついています。QRコードは、皆さんにとって身近な存在でしょう。 ※QRコードは株式会社デンソーウェーブの登録商標です Web上でも、携帯サイトへアクセスしやすいように、携帯サイトのURLなどの情報を埋め込んだQRコードをWebページに貼り付けているサイトをよく見かけます。こうしたQRコードを作成するには、QRコード作成用のエンコーダを使います。

    y-kawaz
    y-kawaz 2009/06/16
    QRコードリーダーアルゴリズム解説、画像解析編。ソースコード付き
  • 軽量データクラスタリングツールbayon - mixi engineer blog

    逆転検事を先日クリアして、久しぶりに逆転裁判1〜3をやり直そうか迷い中のfujisawaです。シンプルなデータクラスタリングツールを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 クラスタリングとは クラスタリングとは、対象のデータ集合中で似ているもの同士をまとめて、いくつかのグループにデータ集合を分割することです。データマイニングや統計分析などでよく利用され、データ集合の傾向を調べたいときなどに役に立ちます。 例えば下図の例ですと、当初はデータがゴチャゴチャと混ざっていてよく分からなかったのですが、クラスタリングすることで、実際は3つのグループのデータのみから構成されていることが分かります。 様々なクラスタリング手法がこれまでに提案されていますが、有名なところではK-means法などが挙げられます。ここでは詳細については触れませんが、クラスタリングについてより詳しく知りたい方は以下の

    軽量データクラスタリングツールbayon - mixi engineer blog
  • Perlでアニメ顔を検出&解析するImager::AnimeFace - デー

    というのを作ったので自己紹介します。 2月頃から、コンピュータでアニメ顔を検出&解析する方法をいろいろ試しつつ作っていて、その成果のひとつとして、無理やり出力したライブラリです。 はじめに はじめにざっとライブラリの紹介を書いて、あとのほうでは詳細な処理の話を僕の考えを超交えつつグダグだと書きたいと思います。 Imager::AnimeFaceでできること Imager::AnimeFaceは、画像に含まれるアニメキャラクター的な人物の顔の位置を検出し、さらに目や口など顔を構成する部品位置や大きさの推定、肌や髪の色の抽出を簡単に行うことができるライブラリです。 これらが可能になると、 画像から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 動画から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 自動的にぐぬぬ画像が作れる 自動的に全員の顔を○○にできる 顔ベースのローカル画像検索 など、最新鋭のソリューシ

    Perlでアニメ顔を検出&解析するImager::AnimeFace - デー
  • クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ

    集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法(K平均法)の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると1ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって1ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ

    y-kawaz
    y-kawaz 2009/04/09
    見える化重要
  • 講義資料 配列解析アルゴリズム特論I 情報生命科学基礎/演習 他 -渋谷哲朗

    平成20年度 東京大学大学院 情報理工学系研究科・コンピュータ科学専攻 配列解析アルゴリズム特論I 4/10 4/17 4/24 5/1 5/8 5/15 5/22 5/29 (The problem to be reported - in English) 6/5 6/12 6/19 7/3 7/10 7/17 東京大学 理学部・情報科学科 情報科学特別講義3 (情報科学とバイオインフォマティクス) 6/10 7/15 7/22 東京大学大学院 新領域創成科学研究科・情報生命科学専攻 情報生命科学基礎/演習 5/27 6/17 京都大学大学院 薬学研究科・医薬創成情報科学専攻 情報科学概論 6/3 中央大学大学院 理工学系研究科・物理学専攻 物理学特別講義第二 TBA 創価大学工学部 生命情報工学科 TBA TBA 戻る Copyright (c) 2004- Tetsuo

    y-kawaz
    y-kawaz 2008/09/21
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