表情の変化をゲームシステムに組み込んだ『L.A. Noire』など、より表現力の高い映像を実現するモーションキャプチャ技術ですが、Kinectなどのモーションデバイスを利用して顔の表情をキャプチャ出来る開発キット「FaceShift」のリリースが開始されました。 Faceshiftはマーカー類を顔に取り付ける事無く、表情の変化をリアルタイムに3Dモデルへ演算が可能で、アニメーション作品の開発現場や、オンラインゲームなどのアバターへの採用が期待されています。数ヶ月前からASUS Xtion live Proなどのモーションデバイス向けにベータ版がリリースされていた様ですが、今月の15日よりKinectに対応したプロ/個人向けが用意された2種類の製品版が提供開始となっています。 同様の技術の実用例はSony Online Entertainmentの多人数オンラインゲーム『EverQues
えーと、たぶん、このエントリの前後にも書いてると思うんだけど、「はてなフォトライフ」の「色別」みたいなことしてみたかったんですよ。 このエントリは、どーやってやってみたのか。そのプログラムについて語っちゃおうかな〜ってカンジですよ！ うっひゃーｗｗｗ ・・・・と言いつつも、 なんか書いてて疲れてきたので（マジで風邪引いてて全身だるいのdeath）使ったperlソースべた貼りします。 そのうち、コメント書きますかね・・・。 「こうやった方がいいぜ！」的なものがあったら教えていただけると嬉しいです。 ソースさん（classification.pl） #!perl use strict; use GD; # ↓テーブルヘッダみたいな my $starttimes = time; print '[start] '.$starttimes."\n"; print "file:\twidth\thei
色の表現方法 ご存知のとおり、光は「光の三原色」すなわち「赤（Red)」「緑（Green）」「青（Blue）」の三色を用いることですべての色を表現することができます（以下このページでは、この表現方法をRGB表現と呼びます）。もう少し詳しく言うと、各色の明るさを変えることでさまざまな色を表現することができるのです。これはコンピュータでも同じことで、画像中の画素はその点でそれぞれの色がどれくらい光っているかを表す輝度値という情報で表現されます。 例えば24bitカラーの場合、各色の輝度値は8bit、すなわち256階調で、0（まったく光っていない）～255（最も明るい）の間の数値により表されます。ですので、256の3乗色（約1678万色）を表現することができます。以下に例を示します。 (R,G,B)=(255,000,000)->赤色 (R,G,B)=(255,255,000)->黄色 (R,G
OpenCV を用いた物体検出について調査中。 というわけで、まずは調べるもととなる文書など。 パターン認識（Pattern Recognition） An Extended Set of Haar-like Features for Rapid Object Detection FACE TRACKING BASED ON HAAR-LIKE FEATURES AND EIGENFACES 半顔テンプレートの学習による複数顔トラッキング Real-Time Face Detection Using Boosting in Hierarchical Feature Spaces VISION-BASED PEDESTRIAN DETECTION USING HAAR-LIKE FEATURES Haar-like特徴を使った顔検出とMean-Shiftトラッカによる 複数視点人物追跡システ
OpenCVのサンプルとしても公開され、すっかり有名になった Haar-like特徴量と AdaBoost分類器を用いた顔認識手法だが、現在最先端の画像処理研究では、HoGという特徴量が注目されている。 HoGは、"Histogram of oriented Gradient"の略で、直訳すると、「方向づけられた勾配のヒストグラム」ということになる。つまり、入力画像の勾配（微分画像）を求め、それを局所領域ごとに勾配方向で区間分割してヒストグラムを取ったものを特徴量としようとする手法である。 これは2005年にNavneet DalalとBill Triggsによって提唱された新しい手法で、Haar-likeよりも分別能力が高そうだということで、盛んに研究されている。 私も今、HoGを使った物体認識処理を試作しているところであるが、データ空間として線形分離しやすいらしく、SVM(サポートベク
【技術分類】 Ａ―３ モーフィング法 【技術の名称】 ２次元ディジタル映像処理方式 【技術内容】 モーフィング法は、二つの画像データがある場合に、片方のデータからもう一つのデータへ滑らかに変化していくように処理する技術であり、以下に示す２次元ディジタル映像処理方式に関する技術の一つである。 ２次元ディジタル映像処理方式は、主として描画生成と動画像合成および変形処理などの技術であり、処理の対象としては、手書き映像、実写映像、ＣＧによる創造映像の３種類に分けられる。 表１は２次元ディジタル映像の処理内容を分類したものである。描画生成とは、手作業で対話的に映像を処理する方法である。その代表的なものとして、お絵描きソフトによる映像生成がある。お絵描きソフトには、主に線画の座標情報や関数・色指定を行うドロー系と、ラスタデータとして画素の色情報を操作するペイント系がある。また、映像生成は、素材となる実
モーフィングの実習例 ＜MENU＞ はじめに 授業の流れ いくつかの作品例 モーフィングと数学（new） はじめに モーフィングとは、２つの画像を合成させる画像加工の技術の一つです。 人間が狼に変化したりなど、映画の特撮にもよく用いられる手法です。 「情報Ａ」の授業の、画像処理の部分は、生徒も大いに興味を示すとこ ろです。ただ、いわゆるペイント系やドロー系のソフトを使ってお絵描き をするような授業はつまらないし、時間ばかりかかるので、今回は、 モーフィングに挑戦させようと思いました。 モーフィングには、Morpherというソフトウェアを使いました。これは、 藤宮 昌和さん（http://www.asahi-net.or.jp/~FX6M-FJMY/mop00j.html ） という方が開発されたソフトで、シェアウェアです。非常に操作が簡単な上、ユニーク な画像を作り出せる素晴らしいソフ
If you would like : to make any comments - more information - to suggest improvements - to report any bugs - assistance with any aspect of Sqirlz, please contact us either via the feedback page or e-mail support@xiberpix.com Sqirlz Morph allows you to mark features on several images, and the program mixes the images so that each feature on one image moves smoothly to the corresponding
「モーフィング」という言葉を聞いたことがあるでしょうか？ コンピュータグラフィックス関係の世界では、異なる2つの形AとBが与えられたときに、Aの形を徐々に変えながらBの形にしてしまう技術をモーフィングと呼びます。「ターミネーター2」で、ターミネーターが液体金属のドロドロした形から人間の形へ変化していくシーンがあったのを覚えている方も多いと思います。これなど、モーフィングを用いた例と言えるでしょう。今回はこのようなモーフィングを用いて、2次元の形が徐々に変化していくJavaアプレットを作成してみます。形が「むにむに」変化していく様子から「むにむに君」と名前をつけてみました:-)。 「むにむに君」作成の流れ プログラミングを簡単にするために、むにむに君は2次元の平らなキャラクターで、多角形の輪郭を持つ形であることにしましょう。こうすることで、多角形の頂点の位置だけを考えればよくなるので、プログ
ニックネーム:Akira 東京都の町田事業所に勤務 画像処理ソフトの開発を行っています。リンクフリーです！ 詳細プロフィールは こちら お問い合わせは、こちら↓ 【補助HP】 画像処理ソリューションWeb版 【Newブログ】 イメージングソリューション
pbm は作成方法が分からなかった 10000枚ごとにフォルダ分けする video2still.cpp #include <opencv/cv.h> #include <opencv/highgui.h> #include <stdio.h> #include <malloc.h> #include <errno.h> #include <direct.h> #ifdef _DEBUG #pragma comment( lib, "cv200d.lib" ) #pragma comment( lib, "cxcore200d.lib" ) #pragma comment( lib, "highgui200d.lib" ) #else #pragma comment( lib, "cv200.lib" ) #pragma comment( lib, "cxcore200.lib" ) #pr
キャッシング 申込み比較rtのWEB申込がとっても簡単！おすすめ！スピーディな即日申込が可能です！キャッシング 申込み比較rtガイドはお急ぎ融資でも早いので助かります！カードローンWEB申込は簡単即日OKです。 わかった！キャッシング 申込み比較rtでキャッシング 申込み比較rtのコツ まだ先だと思っていたのに、キャッシング 申込み比較rtがひどくて地獄のようです。 キャッシング 申込み比較rtに寝かせることもできず、キャッシング 申込み比較rtを持ち上げた状態でキープしなくてはダメです。 キャッシング 申込み比較rtはそんなに重くはないといっても、しんどいことにはかわりません。 キャッシング 申込み比較rtを眠さのあまり抱けずにいると、借り入れの煩さが増して、キャッシング 申込み比較rtの睡眠時間の不足も影響して、女性スタッフも泣きたい気持ちでいっぱいになってきます。 笑基本的くらい開放
情報処理学会の学会誌『情報処理』の2008年9月号（Vol.49, No.9）に「3日で作る高速特定物体認識システム」という特集記事があります。OpenCVを用いた面白そうなプロジェクトなのでレポートにまとめてみようと思います。3日でできるかはわからないけど。 残念ながらこの記事はPDFを無料でダウンロードすることができません（CiNiiでオープンアクセス可能になったみたいです）。なので会員以外で元記事が読みたい人は図書館でコピーする必要があるかも・・・また、2009年9月号の人工知能学会誌にも物体認識の解説「セマンティックギャップを超えて―画像・映像の内容理解に向けてー」があります。こちらも非常に参考になりますが同様にPDFが手に入りません・・・。他にもいくつかわかりやすい総説論文へのリンクを参考文献にあげておきます。 物体認識とは 物体認識（object recognition）は、画
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
