画像認識、コンピュータビジョン、画像処理に関連する記事へのリンク集

FSX株式会社とFSX富士株式会社は堺財経電算合同会社と共同で、ディープラーニング（深層学習）を用いて、スマートフォンで撮影した画像から回収ボックスに入っているおしぼりの枚数をカウントする映像解析技術を開発した。 すでに先行プロダクトとしてスマートフォン専用アプリ「おしぼり AI lite」を提供開始している

チーズ好きな人の中には、SNSの投稿などでおいしそうなチーズを見かけて、「チーズの名前は分からないけど食べてみたいな」と思った経験がある人は少なくないはず。しかし、チーズの種類は実に1000種類以上もあると言われているので、外見だけでどんなチーズなのか知るのは容易なことではありません。そんな時に、AIがチーズの種類を自動で判別してくれる「Cheezam !」を使うと、画像や写真に映っているチーズが一発で分かるとのことなので、実際に使ってみました。

ソニー製CMOSセンサーをカスタマイズ＆75°の広角視野を実現世界の30以上の国と地域で10万人以上のユーザーを有する車関連製品やアウトドア製品ブランドLanmodoは、応援購入サイト「Makuake」にて暗視機能付きド...

Facebookを運営するMetaがあらゆる分野に適応できる自己学習型AI「Data2vec」を開発したと発表しました。

ユーザーの好みに合わせて人工知能(AI)が二次元の美少女イラストを自動生成してくれる「Waifu Labs」は、美麗なイラストを作成できるということでモバイルゲームのArrowmancerのキャラクターイラストに採用されるほど。そんなWaifu Labsで自動生成されたイラストの数が2000万枚を超えたということで、開発者のルーウェン・リウ氏が「Waifu Labsがどのように美少女イラストを作成してくれるのか？」について自社ブログの中で解説しています。

「人の目をスキャンしてその人が早死にするかどうかを予測する深層学習モデル」を開発したと、中国・オーストラリア・ドイツの国際的研究チームが発表しました。新たに開発されたアルゴリズムは網膜から予測される生物学的年齢と実年齢のギャップを基に、その人が早死にするリスクを高い精度で予測できるとのことです。

技術の進歩によって、スマートフォンでいつでもどこでも映画やテレビ番組を楽しめるようになりました。また、誰でも簡単に動画を編集し、YouTubeやVimeoなどのオンライン共有サービスで公開することもできます。動画をデジタルで処理する上で必要な基礎知識について、ウェブページ上で動作する動画プレイヤーを開発する「Mux」が解説しています。

新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、誰もがマスクをしている光景が当たり前になりました。そこで、心理学の専門家がマスクを着用した男性の顔を女性にジャッジしてもらう実験を行った結果、マスクには男性を魅力的に見せる効果があることや、その効果がマスクの種類によって異なることが分かりました。

単語を入力するだけで“それっぽい何か”が生成。

今後の展開が楽しみ。

米イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の研究チームは、入力した1枚の顔画像を漫画「ジョジョの奇妙な冒険」のキャラクター風に変換する機械学習フレームワークを開発した。「空条承太郎」など、作中のキャラクターに似せた顔に変換する。

OpenAIの研究チームは、自然言語からフォトリアリスティックな画像を生成する機械学習の新しいモデル「GLIDE」を開発した。

iPhone 13 Proのカメラで人物を撮影したところ「顔が木の葉に置き換わったような写真」が撮影され、話題となっています。

NVIDIAがゲームにおけるグラフィックスの画質を比較するためのツール「Image Comparison & Analysis Tool（ICAT）」を開発した。これを使って、GeForceの最新ソフトウェアで実装された「 Image Scaling and Sharpening」「DLSS 2.3」の実力をチェックしていこう。

機械学習を使用してアニメや画像の高解像度化/ノイズ除去を行うwaifu2xのMac版が「waifu2x on iOS」に統合されています。詳細は以下から。

Google検索では非常に高速な検索アルゴリズムが採用されており、無数に存在するウェブページの中から検索結果として適したウェブサイトを数ミリ秒で選び出すことができます。Googleは、そんな高速検索アルゴリズムに使われている技術「Vertex Matching Engine」を公開しており、Vertex Matching Engineのデモとして「数百万枚の画像やニュース記事から類似画像・記事を選び出す」というウェブアプリ「MatchIt Fast」が公開されていたので、実際に使ってみました。

Google、Facebook、Twitterなど、数多くの企業が違法コンテンツをプラットフォームから削除するためにMicrosoftが開発した画像識別技術「PhotoDNA」を利用しています。PhotoDNAは違法画像にデジタル署名を付与してデータベース化し、インターネット上の画像をこのデータベースと照合するという形で利用します。Microsoftはハッシュ化された違法画像のデータから画像を再構成することはできないと主張していますが、研究者が新たに、PhotoDNAから画像を再構成することに成功したと報告しました。

中国の大手通信機器メーカー・OPPOが2021年12月14日に、自社開発のイメージングNPUである「MariSilicon X」を発表しました。高い電力効率、20ビットを超すダイナミックレンジ、リアルタイムRAW処理などを特長とするOPPOの新しい画像処理特化プロセッサは、2022年第1四半期に登場する同社製スマートフォン「Find X」シリーズに搭載される予定です。

データサイエンティストのMax Woolf氏は12月15日、AI生成による多数の「架空のポケモン」画像をSNS上で公開した。細部におかしさは見えるものの、意外にも『ポケットモンスター』シリーズのスタイルを捉えた仕上がりとなっている。

「自分が映画やテレビに出演するところを見たいと思いませんか」──オンラインストアに掲載されたアプリの紹介文だ。このアプリは、人工知能（ＡＩ）が生成する合成メディア、いわゆる「ディープフェイク」を創作するチャンスをユーザーに提供している。

消しゴムマジックは、Pixelスマホ上のGoogle Photosの中で使えます。Android 12を搭載したPixel以外のデバイスでも使えないことはありません。ただ、Pixelに搭載されたTensorチップこそ、この機能を実現したキモなんだとGoogleは言っています。Pixel 6を買った人（またはAPK経由で非Pixelに機能をサイドロードした人）は、消しゴムマジックをどう使い倒すか考え中かもしれませんね。なので以下、Pixel 6での消しゴムマジックの使い方と、実際消してみた写真をまとめてお見せします。

ロボット情報WEBマガジン

オリンパスは24日、クラウド型の内視鏡画像管理サービス「ヴィヴォリープラス」を全国の診療所向けに発売した。サブスクリプション（定額課金）型で初期費用なしに利用でき、内視鏡で撮影した画像をまとめて管理したり読影結果のリポートを作成したりできる。人工知能（AI）による撮影画像の確認や、他の医療機関にクラウド経由で画像を受け渡せる機能も搭載した。ヴィヴォリープラスは2019年7月に発売したクラウド型

日立製作所は12月2日、電力事&

AI・IoT・ビッグデータプラットフォームのマーケットリーダーである株式会社オプティム(以下 オプティム)は、三菱地所株式会社※1(以下 三菱地所)が大手町・丸の内・有楽町エリア(以下 丸の内エリア)…

SUBARU（スバル）は、AI開発拠点「スバルラボ」にて、データ分析コンペティション「スバル画像認識チャレンジ」を2021年11月19日から2022年1月31日まで実施する。

富士通と米マサチューセッツ工科大学（MIT）のCenter for Brains, Minds and Machines（CBMM）は2021年12月9日、高精度な画像認識AI技術を共同で開発したと発表した。特徴は、照明や視点の変化によって見え方が変わっても、高い精度で画像を認識できる点である。人の認知特性と脳の構造に着想を得たとしている。観測条件の変化に対応できる交通監視AIや、多種多様な病変を正しく認識できる画像診断AIなどへの応用が期待できるとしている。