2024年3月26日 「情報的健康プロジェクト：アテンションエコノミーの暗翳と『情報的健康』−総合知で創出する健全な言論空間」を慶應義塾大&オンラインで開催されました. https://www.kgri.keio.ac.jp/news-event/156808.html 査読付き論文が出版されました．Chujyo, M., Toriumi, F. "Link-limited bypass rewiring for enhancing the robustness of complex networks". Appl Network Science Vol.9, No.17 (2024).  (2024年5月) 査読付き論文が出版されました．Lai, C., Toriumi, F. & Yoshida, M. ”A multilingual analysis of pro Russian m

画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。

新年すっかりあけてました。 今年もよろしくお願いします。 年末年始はドタバタして昨年を振り返られなかったのですが、せっかくなので2008年に読んだ論文で私個人のベスト５を以下に列挙してみます。 D. Sontag, et. al. "Tightening LP Relaxations for MAP using Message Passing", UAI 2008 [pdf] Graphical ModelのMAP推定問題で従来解けなかった規模の複雑さの問題を高速にしかも最大であるという保障付きで解けるようにした。書いたメンバーはこの問題に関するオールスターのような感じ。解く問題は、n個の頂点からなるグラフで、各頂点には変数x1...xnがついていて、各頂点と各枝に対し関数gi(xi)、gij(xi,xj)が与えられた時、∑i gi(xi) + ∑ij gij(xi,xj)が最大となるよう

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