Matlabから画像キャプチャ

用意するのはvcapgという関数。
サイバネット社のWebページにでも落ちていると思われる。
自分はどっかの大学の情報系の講義ページから拾ってきた。

関数が用意できたら、
1.カメラをつなぐ
2.vcapgを実行
以上
これで、matlabからカメラ画像をキャプチャできる。
さらにキャプチャした画像は
vcapgを入力すれば、輝度値を返してくれる。

ロボットの本気

ここ2,3日、某大手電気メーカーのロボットアームを弄っている。

動画を撮影して、それを計算してどったらってことを最終的にしないといけないのだが、なかなか難しい。

まぁ、そんな中色々手先の位置とかを調整していたのだが、その最中に肝を冷やす事があった。

ロボットがとんでもない速さで動いたのだ。
それはもう、これまでに見たことのない速さで。
たぶん、速さの上限値で動いたと思われる。
体に当たったら間違いなく骨を折る。
壁に当たったら間違いなく穴を開ける。

あらためて、こいつは危険なものなんだなぁ、と思った。

ま、ちゃんと距離とって作業してたので大丈夫だったけどね。

どりゃーっと十八史略まとめ買い

先日、薩摩琵琶奏者の井村右水という方に出会い、お話を聞く機会があった。

琵琶奏者ってのは、ようは平家物語とかのお話の琵琶の弾語りをする人たち。おごれるものは久しからずって有名だよね。

この方は自分の職業とは別に、琵琶奏者をやっており、自分で話を作っておられる。なぜなら、本来そういった話というのは決まったものがあるのではなく、琵琶法師と呼ばれる奏者が歴史から話を紡ぎ出して語るものだからだそうだ。

歴史とか好きな人は分かると思うのだが、歴史上の人物を語るのは非常に難しい。資料や直接知る人が少ないというよりも、歴史は元来勝者の側から語られることが多いからだと自分は思う。そしてそれがいつの間にか通説として、巷に広がっている。そんななかから、歴史上の人物が何を思い、何故その行動をとったかを見極めるのは相当の労力がいる。

そんなことをやっているのです。上の方は。

とまぁ、ここまでは前置き。
この人の話を聴いて、歴史好きの端くれとしてなんかいてもたってもいられなくなったわけで、結果が十八史略をAMAZONでまとめ買い。

あぁ、読んでられるかな。
しかし、とりあえず買った十八史略は、陳 舜臣による歴史小説の色合いが濃そうなので、できれば詳細な訳本も欲しいなーと思う。でも高いんよな。そういうのって。
小説十八史略(一) (講談社文庫)小説十八史略(三) (講談社文庫)小説十八史略(五) (講談社文庫)小説十八史略(四) (講談社文庫)小説十八史略(二) (講談社文庫)小説十八史略(六) (講談社文庫)

ちょこっと十八史略について説明しておくと、たぶん高校の漢文で習ったのを覚えてる人も多いと思うが、例えば"臥薪嘗胆"とかです。
越王句践に父闔閭を殺された(戦争の際、親指に受けた矢傷が元で破傷風で死んだ)呉王夫差は、薪の上で眠り仇を忘れなかった。そして3年の後、越を打ち破り、句践に復讐を果たした。
越王句践は苦い肝を嘗めて、夫差に破れ味わった屈辱を忘れないようにした。
そして最後には夫差を破り、呉を滅ぼした。
っていう古事を基にした成語です。

Several days ago, I had a chance to talk with Mr.USUI IMURA who SATUMA-BIWA musician( BIWA is one of Japanese string instrunments).

BIWA musician is people halk back japanese old stories like HEIKE MONOGATARO with plyaing BIWA. HEIKE MONOGATARO is renowned for this sentance 'people getting power and position, and perk it cannot sustain such status'.

This man, Mr. IMURA, play BIWA as not real his job and also he composes story by himself, because originally these stories halked back with BIWA melody are not steady but BIWA HOUSI( BIWA player) weaves peoples talk and old stories to a tale.

I think people like histoy agree with me, it is very difficult to halk buck histrical people. I think it is because history is composed from the winer's view point in many cases, rather than there are not enough documentationes or people who know these historical people. And these winer's history is spreaded as common belief before people know it. So it is necesally considerable energy and effort to evaluate what historical people thought and took his action finally.

The person I refered above have done these things.

Well this is just introduction.
After I takled with him, I have to take action as a fun of history, in the result I bought JYU HASSHI RYAKU

結婚式

高校の部活の友達の結婚式でした。
奥さんも高校の部活の友達。
めでたいです。幸せを分けてほしい。
新居も建てたとかすごいなー。

そして来年四月にもう一人結婚する予定。
いやー!給料まだまだもらってませんぜー!
前借りできる分だけで足り…ないやろうな…。
キャッシングか…。

Today I had marriage party of my high school friends.
Both bridal couple are my friends.
It was very happy day. I want let them share the happiness with me.
They arleady have had new house, and its great!!


Then in next Aplir, another friend is going to get marriage. Well I will have not get my first sarary at that time. Probably I cannot afford to the celebration by advancing of sarary.
Well I have to use cash advance...

画像からの異常検出に関して思うこと

ちょっとした思いつきを書き留めておく。

画像からの異常検出の際、計算した異常度から特徴量抽出の手法を見直すことはできないか?ということ。

動画像の異常検出っていうのは結局、
生動画を何らかの処理をほどこした特徴量(生画像を入力使うのも含む)を入力として、その特徴量に対して正常パターンの集合を学習し、パターンから外れる値を異常とみなしているに過ぎない。

この特徴量抽出の際、正常例と異常例から求めた特徴量に意味のある差が存在しないなら、後に続く異常検出の手法は何をやっても無意味だ。

簡単な例を書いとくと、赤いリンゴと青いリンゴを見分けるということをしたいとする。この際、特徴量抽出のために画像中のリンゴ領域を黒、その他を白にするというバイナリ化をやってしまうとする。このバイナリ画像を入力として、分類をやるというのは全くもってナンセンスだろう。
この時特徴量抽出のパラメータとなるのはバイナリ化の際の閾値である。これを異常検出の計算の結果にしたがって調節してやることが出来れば、上のバイナリ化はこの問題に対して十分意味のある特徴量抽出の手法になるだろう。

これを他のんでもできないかなー。
やっている人はいるだろうけど。

Space-Time Patch

動画像からの特徴量抽出手法。

1枚の画像からではなく数フレームを1つのデータ集合とし、そこから特徴量を抽出する。物体の局所的な「アピアランス」と「モーション」の時間的変化を捉えた特徴量。

動画像の局所領域をN \times N (pixel) \times T(frame)におけるx,y,t軸の輝度勾配から求める。

局所領域の勾配値を領域中の画素数nとし以下のように行列でn×3行列で表す。
G=\left(\begin{array}{ccc} P_{x1}& P_{y1}&P_{t1}  \\ P_{x2}&P_{y2} &P_{t2} \\ \vdots & \vdots & \vdots \\ P_{xn}& P_{yn}&P_{tn} \end{array} \right)
この行列に対し
M=G^{'}G=\left(\begin{array}{ccc} \Sigma P_x^2& \Sigma P_x P_y&\Sigma P_x P_t  \\ \Sigma P_y P_x& \Sigma P_y^2 & \Sigma P_y P_t \\ \Sigma P_t P_x& \Sigma P_t P_y & \Sigma P_t^2 \end{array} \right)
を計算し、このMの値が特徴量となる。

イベント検出。移動方向を考慮した物体検出など幅広い領域で利用されいている模様。

やっぱり次元は超高次元になる。

チェスキー・クルムルフ

おいおい今日のNHKはなんて素敵なんだ。

チンクエ・テッレの次はチェコ共和国世界遺産の一つ、チェスキー・クルムルフを放送している。

この街は自分も訪れたこともあり、好きな街の一つだ。
街自体は小さいけれど、その街の様子はまるで絵本の世界のよう。なぜならこの街は中世の面持ちがそのまま残っているからだ。

チェコプラハを始め、昔の建物が残っている所が多い。
理由は幸か不幸か第二次大戦中にドイツがチェコに侵攻した際、すぐに降伏したからだ。そのため焦土と化すことなく美しい町並みを今に残している。

ぜひチェコへ。

Wow! How wonderful today's NHK TV programs are !!
After Cinque Terre, Next was Český Krumlov, where is a world heritage in Czech republic.

This is one of my favorite city, and I have been there. Although the city itself is small, it looks like in a illustrated book. The reason is that the city's apperance, building ,castle, street, and so on looks that of medieval times.

In Czech repbulic old buildings are remained in many place, because fortunately or unfortunately, Czech government surrendered to Germany in Second World War. Dwe to that, there are beautiful cityscape without being burned out.

I reccomend you to visit Czech repbulic.