JavaScriptで機械学習の実装 3 AROW

今回はオンライン機械学習アルゴリズムとして知られている AROW (Adaptive Regularization of Weight Vectors) を試してみました。内容的には以下のエントリーの続きになりますが、今回からタイトル文言を少し変えようと思います。TypeScript入門という段階はそろそろ脱したかなと思うのと、TypeScriptよりも直接JavaScriptで書く量の方が増えてきたためです。 TypeScript入門 – 機械学習の実装 1 Denoising Autoenc…

TypeScript入門 – 機械学習の実装 2 Logistic Regression

前回はTypeScript入門ということで、TypeScriptで Denoising Autoencoders という種類のニューラルネットワークを作ったのと、AngularJSやAngular Materialの使い方を少し学ぶことができました。 TypeScript入門 – 機械学習の実装 1 Denoising Autoencoder このDenoising Autoencoderを構成要素として何層も積み重ねるとStacked Denoising Autoencoderとな…

TypeScript入門 – 機械学習の実装 1 Denoising Autoencoder

以前からなんとなく興味があった TypeScript を初めて使ってみましたので感想などを。 TypeScript lets you write JavaScript the way you really want to. TypeScript is a typed superset of JavaScript that compiles to plain JavaScript. Any browser. Any host. Any OS. Open Source. TypeScriptとは T…

WebRTC + WebGLによる顔画像合成デモの紹介

Tech Crunchで紹介されていて、国内外の方からのお問い合わせが僕の方にもいくつか来てたのでご紹介を。 これはまたクールで不気味なアプリ―FaceSubはそのうち他人の顔を借りてビデオチャットができる? Face substitution (デモへのリンク) 以前、このブログで JavaScriptでPoisson Image Editingによる滑らかな画像合成 というエントリーを書きましたが、そこで公開したJavaScriptのモジュールをノルウェーの方に上記のデモで使っていただきまし…

JavaScriptで画像のクラスタリングによるドット絵風加工

前回のJavaScriptでPoisson Image Editingによる滑らかな画像合成に引き続き、HTML5 Canvasを使ったJavaScriptによる画像処理の一例を紹介します。 今回は画像の画素値に対するクラスタリング(分類)を画像加工用途に応用します。クラスタリングには各画素のRGB値を特徴ベクトル(次元数3)としてk-means法と呼ばれる手法を使って行います(実装上はk-means法の初期値選択アルゴリズムを改良したk-means++法を利用)。以下のサイトでOpenCVを利…

JavaScriptでPoisson Image Editingによる滑らかな画像合成

Poisson Image Editing はSIGGRAPH 2003で発表された画像合成手法の1つで、Poisson方程式の境界値問題を画像処理に応用しています。 ただ画像の一部を切り取って貼り付けるだけだと特に領域境界部分の継ぎ目が目立ってしまいますが(左画像)、Poisson Image Editingを用いると領域周辺の画素値から領域内側の画素値を推定して滑らかに合成することができます(右画像)。 僕が学生時代、VC++でこの手法を使った画像合成ソフトをゼミ仲間といっしょに作って遊んで…

JavaScriptで宙玉(そらたま)写真を作る

前回のJavaScriptでHarrisオペレータによるコーナー検出に引き続きJavaScriptで画像処理を。今回は難しいことはせずにカジュアルな画像加工を楽しみます。 ちょっと昔に、宙玉(そらたま)写真というのが流行ったような気がするんですけど、画像処理的には簡単ですのでちょっと試してみました。 参考: 宙玉 – Google 検索 作成手順は以下の通り 1. 元画像を円周魚眼レンズ風に射影変換した画像を作る 2. 元画像にボックスフィルタを掛けて反転した画像を作る 3. 1,2…

JavaScriptでHarrisオペレータによるコーナー検出

ひさしぶりのブログ。 ブラウザの処理能力の進化を測るには個人的に画像処理が一番わかりやすいです。 今回は画像内にあるオブジェクトのコーナー(corner:頂点, エッジの交点)を検出をしてみます。コーナー検出に用いられる特徴点検出法はいくつか提案されていますが、今回はブラウザ上で実行することを考慮し計算量とメモリ使用量の観点からHarrisオペレータを採用します。 コーナー検出法についてはWikipediaを参考に。 コーナー検出法 – Wikipedia Harrisオペレータは微…