米Adobe Systemsは11月7日、ロサンゼルスで開催された自社イベント「Adobe MAX 2019」で、製品に未実装の11の技術を集めた「SNEAKS」を披露。その中で、写真に写った顔が加工されたものかどうかを検知し、それを元に戻す「Project About Face」デモを行った。 読み込んだ写真ファイルから顔を検出し、機械学習によりその顔が加工されている可能性（probability of manipulation）をパーセンテージで表示。一定以上の比率になると、×印が付いて、加工されていると判断する。引き延ばし、歪み、ピクセルの脱落などから加工されたかどうかを決める仕組みだ。
概要 画像補完技術とは画像の欠損部分をそれらしく埋め合わせる技術のことをいう。この技術は古くから職人技として知られ、傷んだ写真の修復や写真からのトロツキーの除去などに広く用いられてきた。 近年では画像補完を自動的に行う技術の発展が目覚ましい。Hays らは、風景画像の欠損部分に合う画像を風景画像データベースから検索することで、風景画像の一部をまったく違う（しかし見た目には自然な）風景画像へと置き換えることに成功している。このような外部画像データベースを用いる手法は一種の「脳内補完」として機能しているといえる。 ところで、一般に「脳内補完」の主要な適用先は着衣状態の無着衣化である。彼らの手法のうち、風景画像データベースを裸体画像データベースへと置き換えることで、着衣画像の裸体化が行えることが期待される。 本プロジェクトでは上記着想の実装を行い、その実験結果を示す。 なお、本プロジェクトページ
画像処理.comでは、こんなことが学べます！ ラインの効率化や不良品検査など、FAを考える上で切っても切れない「画像処理」。 コストパフォーマンスを最大化する導入のためにはレンズの選定や照明などの設定、位置決めなど様々なノウハウが必要です。 ラインの目視検査を自動化したいと考えたことがある 画像処理（カメラ検査）を検討したが、難しそうだと導入をあきらめたことがある という方は、当社新人研修プロ講師が、画像処理について徹底解説するこのサイトをご利用ください。 画像処理に用いるハード（撮像素子CMOSやレンズ、照明など）やソフト（各種検査における画像処理の手法など）に関する基礎知識、また、現場での実践に役立つ基礎知識について解説します。さらに、画像処理に関する基礎知識を再確認したり、気軽に理解を深めたりすることができるクイズ集「画像処理理解度テスト」や、画像処理の歴史に関するトリビアもご用意。
アクション映画ではスタントマンでも実現不可能な超絶シーンにコンピュータグラフィックス(CG)が使われるのが常識で、最近ではアニメの製作にもCGは活用されています。よりリアルさを追求することで進化してきたCGは、もはや「人間以上に人間らしい動きをする」ということがイヤでも分かるムービーが公開されています。 Chris Jones http://www.chrisj.com.au/ 以下のムービーでは、最先端のCGの圧倒的クオリティをまざまざと見せつけられます。 Ed - YouTube 目を閉じた男性。 うっすらと目を開けました。 一点を見つめると…… 左右をキョロキョロ。 画面が次第にズームアウト。 何か違和感がある男性。 よく見ると、胸から下がありません。 驚く男性ですが…… ひょいっと男性を支えていた「腕」が出現。 腕はヒョコヒョコと去って行きました。驚くべき事に、このムービーはすべて
防犯カメラに映った不審な車。でも画像が粗くてナンバープレートが読めない――。そんな捜査員の悩みを解決するソフトが開発され、全国の警察で導入が進んでいる。作ったのは一人の警察職員。画像を鮮明にするのではなく、照合する側の数字をぼかす逆転の発想が生かされた。 英語名を略して「ＰＲＥＳＬＬＩ（プレスリー）」と名付けられた低解像度ナンバー推定プログラムは２０１１年、大分県警が開発、導入した。同県警が１２～１３年にプレスリーで解析した５２の事件では、２７件で正しい容疑車両のナンバーを「可能性が高い」とリストアップし、容疑者検挙に結びついた。 仕組みはこうだ。防犯カメラ画像の暗さや粗さ、角度に応じて、ナンバープレートに使われている１～９の書体をぼかす加工（疑似劣化）を施す。ぼかした「・・・１」から「９９９９」までのすべてのパターンと画像を自動照合し、似ている順に上位３０パターンをはじき出す。完全な特定
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