Netflixによると、ユーザーが新しい作品を探している時、視聴するかどうかの決定には作品ページの背景に表示される「アートワーク」が非常に大きな役割を果たしているとのこと。アートワークは作品中の一場面を切り取って生成されたものなのですが、ユーザーを引き付けるべく、生成にはNetflix独自の技術が詰め込まれています。一体どのようにしてアートワークを生成しているのかについて、Netflixが解説しています。 AVA: The Art and Science of Image Discovery at Netflix https://medium.com/netflix-techblog/ava-the-art-and-science-of-image-discovery-at-netflix-a442f163af6 新たな作品が次々と登場していく中で、Netflixはその作品のユニークな要素

［SIGGRAPH ASIA］オブジェクトの物理的性質と動きから効果音を自動生成するサウンドエンジンの時代が来るか 編集部：aueki Laurent Pruvost氏（Centre National de la Recherche Scientifique） 兵庫県・神戸コンベンションセンターで行われた「SIGGRAPH ASIA 2015」から，ゲームにも関連のあるサウンド処理関係の講演をお届けしてみたい。「SIGGRAPHでサウンド？」と，思う人もいるだろうが，アニメーション系をテーマとした講演の1つとして行われたセッションだ。 講演を担当したのは，仏CNRS（フランス国立科学研究センター）のLaurent Pruvost氏。テーマは「Perceived-Based Interactive Sound Synthesis of Solids' Interaction Sounds」と

MusMusの楽曲を使用した動画をYoutubeにアップロードすると「第３者の著作物を使用している可能性がある」※と警告されることがあることを以前にも記事にしました。 MusMusのBGMを使った動画にYoutubeから著作権侵害の警告がきたときの対処※警告の実際の文章はいただいた報告によってまちまちで、確認できたのは以下の三つです。(2014/4/21追記) 第三者のコンテンツを確認しました第三者のコンテンツと一致したため～著作権で保護されたコンテンツが動画に含まれている可能性があります2013年末辺りからずっと引きずっていたこの問題、Victor Entertamentさんに問い合わせたところ綺麗にさっぱり解決しました。 と同時に、MusMusどころかどんな音楽を使っても起こりうる問題ということもわかってしまったんですけどね・・・。 状況を整理フリー音楽素材しか使っていないのに著作権侵

査読付き学術論文誌「あの人の研究論文集 Vol.4 No.2」に、私の執筆した論文「画像補完技術による衣服の除去」が採録されました。私が水面下で開発していた真に革新的なプロダクトに関するものです。人類のロマンであるところの、着衣の透視を実現します。具体的には、以下の画像のようなシステムを実現します。本記事に掲載した画像には強いモザイクをかけていますが、実際の紙面ではモザイクはありません。（一部黒塗りがあります。）上の画像が二次元画像を用いた例、下の画像が三次元画像を用いた例です。この図ではモザイクが粗すぎてわかりにくいかもしれませんが、お察しください。英語力に自信がないのであれなのですが、論文の概要は以下の通りです。Abstract: This paper proposes a novel method to remove clothes in images. When an image

米Ustreamは9月3日（現地時間）、2日夜のヒューゴー賞授賞式の生中継が中断してしまったことを謝罪した。原因は、サードパーティー製著作権侵害自動検出ツールが授賞式で放映された動画が著作権で保護されているものであることを検知したことによるという。 ヒューゴー賞は、SF界のアカデミー賞と称される権威ある賞。シカゴで開催された授賞式の様子がWorldcon UStream Channelでライブ中継されたが、短編映像部門受賞作品の脚本を書いた作家のニール・ゲイマン氏のスピーチの最中に中断した。 同氏のスピーチの前に放映された受賞作品（BBCのテレビドラマ「ドクター・フー」の「The Doctor’s Wife」というエピソード）動画を、米Vobileのツールが著作権侵害と判断して中継を切ったという。Ustreamのチームは大量の怒りのツイートでトラブルに気付いて復旧しようとしたが、授賞式終了

世の中はビッグデータ一色のようですね。コンピュータビジョン界隈でも大量の画像データで何が出来るかは盛んに議論されています。今日は有名なのを軽くまとめてみたいと思います。 画像内容認識 一番分かりやすいのは、大量のラベル付画像データを用いたパターン認識です。"More data beats better algorithm" はあちこちで言われていますが、画像認識の分野もこの方向へ進んでいます。あまり面倒くさいことしなくても、単純なノンパラメトリック手法（k最近傍法とか）で十分なんじゃないか、みたいなお話です。 いろいろあるのですが、特に有名なのはMITのTorralbaさんの研究でしょうか。 A. Torralba, R. Fergus, W. T. Freeman, 80 million tiny images: a large dataset for non-parametric ob

(この写真は2009年に別の人が作ったコンセプト) カーネギーメロン大学のAlessandro Acquistiさんのチームが、市販の顔認識ソフトウェア、クラウドコンピューティングサービス、ソーシャルネットワークサービスの三つを組み合わせることで、オフラインの人物の顔と、オンライン側の情報を突き合わせるという実験を行なったそうです。 「自分の名前のタグがオンラインの写真につけられるようになったことで、これまで匿名性が守られると思われていた状況でも、他人があなたの名前とあなたの情報を結びつけることができるようになりつつあります」というコメント。近い将来は、あなたの友人や、洗練された機械を使った政府でなくても、スマートフォンとネット接続があれば誰でもが、道行く人が誰かを認識できるようになるでしょう、と。 チームが行なった三つの実験は以下のようなもの。 1. ニックネームを使って登録することでメ

グーグルは7月14日、YouTube動画に自動で字幕をつける「自動キャプション機能」の日本語版を公開した。音声認識技術を使って日本語の動画に自動で字幕がつけられるようになった。自動翻訳機能も組み合わせると、手間をかけずに多言語の翻訳字幕もつけられる。 YouTubeにアップロードされる動画は1分間に48時間にのぼる。この膨大な量の動画を広く視聴してもらうために、グーグルは3年前からキャプション機能の開発に取り組んできた。キャプション機能を実装することで、検索性を向上させること、言語の壁を越えること、耳の不自由な人にも楽しんでもらえるようにすることが可能になるという。 たとえば東日本大震災の被災地である南相馬市の桜井市長が語るYouTube動画は、英語の字幕がつけられたことで、世界中に発信され、多くの関心を集めた。 ただし字幕の作成と編集は煩雑な作業を要する。グーグルは「キャプションエディタ

1分間に35時間分以上の動画が投稿されているというYouTube。著作権対策は当初から大きな課題となっており、Googleはさまざまな対策を講じてきた。Google日本法人は11月24日、著作権侵害対策に関する記者説明会を開き、権利者向け管理ツールの画面の一部を公開。著作権を重視する姿勢を改めてアピールした。 YouTubeでは従来から、過去に削除した違法動画のハッシュ値と照合して同じ動画の投稿を阻止する仕組みや、規約違反の動画を複数回投稿したIDは無効にするといった対策を実施。権利者向けには、キーワードに合致した動画を一覧表示し、一括で削除できるツールも提供している。 2007年からは「Content ID」（コンテンツID）を導入。数十億円かけて開発したというシステムで、権利者が事前に登録した動画について、全く同じ動画だけでなく、似た動画や、一部が一致する動画も自動でピックアップし、権

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