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Secret life of the cat: What do our feline companions get up to? Ever wondered what your cat spends its time doing when you're not around? Where do our purring pets go when they disappear through the cat flap? Armed with GPS tracking devices and micro-cameras, a team from BBC Two's Horizon programme in collaboration with the Royal Veterinary College set off to a Surrey village to find out. Discove
AliceVision is a Photogrammetric Computer Vision framework for 3D Reconstruction and Camera Tracking.
［GTC 2017］NVIDIA，VR向けの新しい視線追跡型レンダリング技術「Foveated Reconstruction」を発表 ライター：西川善司 GTC 2017に合わせて，NVIDIA ResearchのDavid Luebke氏が，新たな視線追跡型レンダリング技術「Foveated Reconstruction」（フォヴィエイテッドリコンストラクション）を発表。NVIDIAのグラフィックス技術関連展示ブースには，その体験コーナーがあった。 NVIDIAのグラフィックス技術展示ブースにあったFoveated Reconstructionコーナー。サブタイトルには「Denoising Techniques For Foveated Rendering」（フォヴィエイテッドレンダリングにおけるノイズ除去技術）とあった 注視したところから視界外周にかけてライティングやシェーディングの密
トラッキングBOS: 高速飛翔体の衝撃波画像計測 概要 本研究室では，駆動鏡面（ガルバノミラー）を用いた 高速な視線・光軸制御デバイス（サッカードミラー）を開発しており， 卓球などダイナミックに動き回る対象を継続的に画像中心に捉え続け撮影する 1msオートパン・チルト技術を確立している． 1msオートパン・チルト技術はダイナミックなスポーツ放映などへの応用が期待されるが， 本研究ではスポーツのボールよりも更に高速な， 通常数万fpsの高速カメラを用いて計測される高速飛翔体を計測対象とする． 本研究では，科学捜査への応用を目標とし， 高速飛翔体の飛翔中の振る舞いを詳細に理解することを目指している． 風洞を用いた固定対象への手法や数値シミュレーションとは異なり， 実際に飛翔する物体に対する光学的計測に着目し， 高速ビジョンを用いた1msオートパン・チルト技術を導入した新しい技術を確立した． 本
北米時間2016年7月24日，NVIDIAは現在，米アナハイムで開催されているSIGGRAPH 2016で視線トラッキングにより，注視している部分のみを詳細にレンダリングする手法についてのデモを行った。 「Perceptually-Based Foveated Virtual Reality」と題された研究では，SMI製の視線トラッキング機能付きVRゴーグルを利用してさまざまな実験を行い，革新的なレンダリング手法を開発したという。 VRで視線トラッキングが注目されているのは，注視していない部分のレンダリング負荷を下げることで，パフォーマンスアップが期待できるからだ。 問題はどうやるかで，注視されていない部分の解像度を下げたいわけだが，あからさまに解像度を下げたときにてきるモザイク状の映像はいくらなんでも違和感は強い。かといって，ぼかして画像の粗さを隠すとトンネルのような視界になってしまう。
Simbol Scatter Hitam adalah salah satu simbol paling menguntungkan dalam permainan slot online. Banyak pemain mengejar simbol ini karena potensinya yang tinggi untuk memicu bonus seperti putaran gratis, pengganda kemenangan, dan bahkan mini-game yang menawarkan hadiah tambahan. Namun, bagaimana caranya memanfaatkan Scatter Hitam untuk meraih kemenangan? Artikel ini akan membahas strategi dan tips
Project page: http://research.microsoft.com/en-us/projects/depth4free/default.aspx We present a machine learning technique for estimating absolute, per-pixel depth using any conventional monocular 2D camera, with minor hardware modifications. Our approach targets close-range human capture and interaction where dense 3D estimation of hands and faces is desired. We use hybrid classification-regress
clmtrackr is a javascript library for fitting facial models to faces in videos or images. It currently is an implementation of constrained local models fitted by regularized landmark mean-shift, as described in Jason M. Saragih's paper. clmtrackr tracks a face and outputs the coordinate positions of the face model as an array, following the numbering of the model below: Reference - Overview The li
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