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InteropTokyo 2009 クラウドコンピューティングコンペティション（通称クラウドコン）は、我等がえとらぼチームが優勝しました！ 実行委員･StarBEDプロジェクト･IBMの皆様を始め関係者の皆様、ありがとうございました。 プレゼンテーションムービーとポスターとパンフレット*1を公開しました。 プレゼンムービー（マウスクリック/矢印キーで進む） PDF版 ポスター パンフレット *2 …どれも相当に気合いが入っているので、ぜひご覧ください^^ Ustream.tvの録画もあります（えとらぼチームはちょっと細切れですが） 途中で行ったデモは、StarBEDの45台の物理サーバーを使ってkumofsを動かして、ランダムで選んだノードを自動的にkill/再起動するスクリプトを走らせたものです。サーバーが落ちてもシステムは全然止まらないし、どのサーバーにも均等に負荷が分散されます。 時
日立製作所（千代田区）は6月1日から、オノデン本店（千代田区外神田1）で「類似画像検索技術による防犯支援」実証プロジェクトを開始した。 同実証実験は、秋葉原で先端技術の実証を行う「秋葉原先端技術実証フィールド推進協議会」が調整事務局として入り、日立製作所主体で実施するもの。実際にオノデン本店1フロア4カ所にカメラを設置。膨大な量の監視カメラの映像から人物の顔を検出し、類似した特徴を持つ顔画像を検索することによって、特定の人物を探し出す「類似検索技術」を実証する。 同技術は、数百万フレームの画像を対象に約1秒以内に検索を完了する「検索の高速性」と、監視カメラは常時稼動しているため膨大な量の画像が蓄積されることから、同システムは映像中に「動き」や「顔」が検知された場合のみデータベースに画像を蓄積するのが特徴。 秋葉原先端技術実証フィールド推進協議会によると「秋葉原の街を代表する電気街で、買い物
情報処理に2ヶ月連続で顔画像処理技術のサーベイが掲載されている*1,*2。サーベイ著者らの研究業績紹介にやや偏っている印象があるが、興味深く、有用なサーベイとなっているのでポイントだけ整理してまとめておく。なお、最近話題になったモノを中心に元論文にはない複数の項目を追加している。 顔画像処理技術 顔検出 画像の中から漏れなく誤りなくリアルタイムで顔の位置を検出する技術。動画処理時にはトラッキングも必要。 ViolaとJonesによるHaarタイプの特徴量を用いた高速顔検出手法*3をベースとして多くの改善手法が提案されている。 顔特徴点検出 顔の性別、年齢を含めた属性推定や個人識別を行うために、顔の各器官の特徴点の検出を行う技術。 多種特徴点抽出に対応したCootesらのActive Shape Model(ASM)やActive Appearance Model(AAM)が有名*4。拡張・
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