研究 on akky@サイボウズラボ・ブログ

Unselfie - 自撮り(セルフィー)を自然なポートレイト写真に変換する技術

Tue, 04 Aug 2020 00:00:00 +0000

バークレー大学アドビ研究所の論文(pdf)で、手を伸ばして撮影した自分撮り(セルフィー)を、他人が撮影してくれた肖像写真のように自動変換するアンセルフィー(unselfie)という技術の研究が発表されています。

左のようなセルフィー写真を、右のように変換してくれるということです。

「写真家や三脚の助けを借りずにスマートフォンで気軽に自分の肖像写真が撮れるようになりましたが、撮られた写真のポーズは不自然になります。この研究では、セルフィーから自然なポーズの写真を作る unselfie という変換を導入しました。」

学習データとして「同じ場所、同じ人物、同じ服装でのセルフィーと自然な写真の2枚のセット」を入手することは難しいため、大量のセルフィーと大量のポートレイト写真をそれぞれ用意し、元のセルフィーと似たようなポートレイト写真への変換が行われるような生成器を学習させるようにしたそうです。

普通に撮っていたならこんな感じだったろう、という写真を見つける部分はまだまだ完全ではなく、肩幅や腕の太さが不自然に太く/細くなったりするし、腕の位置が変わったことで見えるようになる背景部分の生成や脇の部分も失敗することはあるそうです。

他の画像変換と同様、このような変換もあっという間に改良されていって、よりカジュアルに使えるようになるかもしれませんね。そうなると、証明写真とか遺影みたいなものも、セルフィーしかないところから調達できてしまうのかもしれません。変換してできる自然な写真を「証明」用にできてしまうとしたら、写真による証明という概念自体も揺らいでしまいそうですけれど。

via VentureBeat

スマートフォンのカメラで血圧を計る研究とそのアプリ

Wed, 07 Aug 2019 00:00:00 +0000

経皮的工学イメージング(Transdermal Optical Imaging)によるスマートフォン血圧測定というトロント大・杭州師範大学附属医院の共同研究が発表されています。スマートフォンのカメラで撮影するだけで、映った人物の血圧を計るという研究です。

現在のスマートフォンのカメラでも、顔の表皮付近のタンパク質から反射された光を検出できるそう。特に、血液中のヘモグロビンに反射した光を追跡することで、表面近くを流れる血流の変化が取れます。これを機械学習によって処理することで、1328人の被験者の95%程度の正確さで血圧を当てることができたということ。

ただ、この1328人のほとんどが白人系と東アジア系だったということで、今回の検証モデルでは、色が濃い肌の人についてはまだまだ正確に計れないのだそう。

この研究をベースにしたスマートフォン用のアプリ Anura が Android, iPhone 向けに配布されています。

僕の手持ちのスマートフォンは対応していなかったので試せていませんが、現バージョンでは顔の表面を撮影した短い動画から、安静時心拍数とストレスレベルを測定することができるそうです。今回論文発表された血圧測定についても、すべての人が使えるようになるには数年掛かるそうですが、テスト的に搭載されるのも近いかもしれません。

今でも個人が自宅で血圧測定することはできますが、専用の機械はそれなりの値段がしますし、毎日腕に巻いて計り記録をつけるのもたいへんです。既に高血圧と判定されて医者から気をつけるように言われた人ぐらいしか測定はしていないでしょう。

カメラで写すだけで測定できる今回の技術、すべての人種に対する判定の精度があがれば、パソコンのカメラや監視カメラも併せて常に人々の血圧が測定され、健康状態の変化がフィードバックされたり異常な状態が素早く検知されて医療的な対処が提案されたり、というSF的な未来も近づいているのかもしれませんね。

https://itunes.apple.com/app/anura/id1358813934

via Quartz

Speech2Face - 声からあなたの顔つきを当てる研究

Fri, 31 May 2019 00:00:00 +0000

声から、喋っている人がどんな顔なのかを推定する、という研究です。

上に並んでいるのが、短文の音声メッセージの話者です。これ左端はダニエル・クレイグ氏(007)ですよね。他はわかりませんが。

サイトで再生ボタンを押すと、推定に使われた音声データが聴けます。10秒も無いぐらいの短い文章です。

そして、下に並んでいるのが、その音声から深層ニューラルネットワークを利用して推定した話者の顔。

学習データとしては、インターネット/YouTube 上の数百万の人が喋っている動画を使ったそうです。「こんな風貌の人は、こんな風に話す」というデータを大量に食わせることで、「こんな風に話す人は、こんな見た目なことが多い」という変換を得たということですね。

推測結果には性別・ジェンダー・人種など繊細な問題が絡むことから、倫理的な注意書きが添えられています。学習データは全人類の平均的な喋り方を集めたのではなく、YouTube などから動画を集めたことから、データには当然バイアスがあります、と。YouTube に出ているような人の喋り方、に偏っているかもしれないし、喋っている言語のサンプルが少なかったりする言語の場合も偏りがあるかもしれない、などなど。

また、話者本人を特定したり、話者のファッション(髪の色やメガネ等)を特定したりは当然できません。(メガネをかけた人特有の話し方、とかない限り)

アプリやブラウザに対して喋ると顔写真を出してくれたり、というお遊びサービスは面白そうですが、その先にどのような実用的な応用がありうるのか。何か面白いことができそうな研究ではありますね。

via Futurism

ペンや筆の動きを推測してコピーできるロボットの研究

Tue, 28 May 2019 00:00:00 +0000

ブラウン大学のコタニ・アツノブさんらの研究 Teaching Robots To Draw(ロボットに描き方を教える)は、手書きの文字や絵画をロボットに真似させるというものです。

漢字を含め、ギリシャ語、タミル語、ヒンディー語など様々な文字について、文字のフォントや書き順情報を知っているわけでもなく、書いている途中の様子を見るでもなく、書かれた結果から書き順を推測して、同じような結果になるように書くのだそうです。

動画のデモを見ると、書き順は必ずしも人間が書いたオリジナル通りでもなく、しかし書き終わった結果はオリジナルと似ている、という感じですね。

今の結果としては、単純なコピーや写真の方が複製として優秀なのでしょうけれど、書き順を再現できるということは将来的に契約のサインを真似たり、タッチを含めた名画の複製ができたりする可能性がありますね。まるっきりの複製ではなく筆致が似てるということから、亡くなった書家や画家の新作(風)、みたいな作品もそのうち生まれ得るのかもしれません。

via Tech Explorist

超伝導ダンス - あなたの研究を踊ってみてコンテスト優勝作品

Wed, 20 Feb 2019 00:00:00 +0000

第11回あなたの博士課程を踊ろう! コンテストの最優秀賞というのが公開されています。

こちら、超伝導理論を研究するカナダ・アルバータ大学のプラモド・ヤパ氏(Pramodh Yapa )とその仲間たちが6週間掛けて製作したという、超伝導理論を説明するミュージカルダンス。

一人一人のダンサーを電子に見立てて踊っています。超伝導状態で二つの電子がクーパー対を形成するというところが、二人組でのダンスに。

説明を聴いても言ってることは難しいですが…

第11回、ということで11年やってるコンテストだそうですが、今年はなんと50個もの応募があったそうです。

最優秀賞の他に、3つの優秀賞も選出されています。

生物学部門から、「脳の意識」

化学部門から、「浸透理論 - 導電プラスティック」

目が見えなくてもレーシングゲームができるようにする研究

Mon, 19 Mar 2018 00:00:00 +0000

コロンビア大学博士課程のブライアン・A・スミスさんが開発しているRacing Audio Display(RAD)は、音の情報だけでビデオゲームを遊べるようにするためのユーザ・インタフェースです。

コースに対する車の角度によって変わる音と、次にどちら向きのどんなカーブが来るかという音声情報の2種類によって、コースをはみでたりせずにコーナーをうまく回ることができるということです。このシステムにょって、目が見えているプレイヤーとそれほど違わない速度を出せ、よく練習した人ならタイムを上回る場合もあるということ。

研究紹介の動画では、画面を横にして隠しても、まったく影響なくレースを続けることができています。

ヘッドフォンから聴こえている情報、をこの動画で体験できるわけではないのですが、実際にどう聴こえるのかも知りたいですね。

研究の今後では、レーシングゲーム部分にライバル車を登場させた上でゲームができるようにしたり、アドベンチャーゲーム、ロールプレイングゲーム、ファーストパーソンシューティングゲームなど他のジャンルにも同様の仕組みを組み込んだりすることだそうです。

via GamesBeat

bikesphere - 自転車の周りに光の結界を張るミシュランの研究

Thu, 14 Sep 2017 00:00:00 +0000

ゴムタイヤとグルメガイドで有名なミシュランのスペイン支社が公開してるBikesphereは、自転車のライトを「より賢く」改良するもの。

動画を見ると、自転車を中心とするような大きな円を、道路上に投映するものだというのがわかります。見た目も普通の自転車ライトの大きさなので、さすがに光量はそれなりで、ぼんやりとした円でしかないのですが。

そしてこのライト、車の接近を感知すると動作を変えます。車が近くに来たな、と検知すると、路上へ投映する光が強く大きくなるようです。この動作切り替えによって、危険のなさそうな時はバッテリーを節約し、必要な時のために持たせることができるのでしょう。

小さくて電池の消費も少なく、安価なセンサがでてきたからこそ実現しそうなデバイスですね。

「運転席のコスプレ」で運転する謎のバン。無人運転車への人々の反応を見てる?

Thu, 10 Aug 2017 00:00:00 +0000

バージニア州アーリントンで先週、街中を普通に走る"無人運転車"が、テレビ局関係者によって発見されました。まだテストコースでの実験段階のはずの無人車が一般道を走っているなんて、と追跡した記者が目にしたのは、本物そっくりの座席を着た、人間椅子のコスプレイヤー。上半身が座席で、下半身は半ズボンという半席半人の怪人です。

ツイッターでそのファーストコンタクト動画が流れています。

Here's me trying to talk to a man in a car seat costume @nbcwashington pic.twitter.com/e5humOM7uS
— Adam Tuss (@AdamTuss) August 7, 2017

「あなたは誰?」「何をしてるのか?」「ニュース局です」「ちょっとお話聞かせてもらえますか?」などと話しかけているのは、NBCテレビ・ワシントン支局のスタッフ。座席男は一言も発せず走り去ったということ。

上記ツイッター動画がネットで大きく広まった後の今週、NBCテレビは続報で一応の謎解きを出しています。

NBCは、ネットを含め各所に問い合わせをしていたようですが、そんな中でバージニア工科大の中の人から電話で情報提供が有ったということ。

その電話によれば、コスプレ運転席男の活動は、バージニア工科大が行う自動車に関する研究の一環で、「実世界の反応を見るために行っている」ということ。研究の詳細は明かされず、大学としては「市の担当局には届け出ている」と語ったそう。州の運輸局はこの実験を知らず、地元警察は「驚いた」と回答したそうです。

個人でこういうイタズラをする人は居て、YouTube に動画も上がってたりするのですが、大学が研究でやってるんですね。これから自動運転車が普及したら、街は有人運転と無人運転が混在する時代になるわけで、そのあたりを見越して何か調べたいと思っているのかもしれません。

via Ars Technica

降りた時のパワーを登るときに返してくれる階段

Wed, 19 Jul 2017 00:00:00 +0000

ジョージア工科大学とエモリー大学の共同研究として発表された、Assistive Stair(支援階段)は、降りた時に発生したエネルギーを貯めておき、登る時にはそれを使って楽に踏み上がることができるという階段です。

階段を降りる時には、踏み込んだ板が下へゆっくり沈んでいき、その力がバネに貯められます。階段を上る時は、そのバネの力が解放されて足と一緒に上に戻ろうとします。

下りの時に足首で自分を支えようとする力の26%を保存し、登りの時には普通の階段を上るための膝の力を37%軽減する、とあります。元気な人にとっては階段を上がるのなんて日常の動作ですけれど、足腰が弱った人にとって6割程度の力で階段を登れるというのは大きな違いでしょうね。

足を乗せたことを検知する圧力センサーが板の上に置かれているので、力学的な仕組みだけで完結してるわけではなさそうですが、既存の階段をそのまま使ってその上に設置できるのが、補助リフトなどと違うところだそうです。また、一旦つけた装置を外すのも簡単なので、妊婦とか怪我人とかの期間限定で補助が必要な人のためにも便利とのこと。

研究者の一人、カレン・リウさんが、平地を歩くのは問題ないけど階段の上りが大変、でもそのために特殊な靴を履いたりはしたくない、という72歳の母親のために作ろうと思い立ったそうです。

まだ動画の2段を作成しただけですが、今後協力してくれる企業を探しているそう。一回降りると板が沈んだ状態になってしまうので、家に二人以上いる場合にどうするか、なども解決すべき課題です。改良と大量生産が行われ安価に入手設置できるようになれば、階段の上り下りに困っている世界中の人たちの助けとなるかもしれませんね。

via New Atlas

WaitChatter チャットの待ち時間に外国語の単語を覚えさせるMITの研究

Mon, 24 Apr 2017 00:00:00 +0000

WaitChatter は、ネットのメッセージサービスで相手の返答が無いなどの待ち時間を活用して、英単語などを覚えようという実験と、そのツールです。

チャット画面で、[Alt]+J を押すか下の部分をクリックすると、

英語-スペイン語の単語の組が示されます。(スペイン語はデフォルトがそうだったので。フランス語に切り替えることもできます)

その単語を「知ってたか」「知らなかったか」尋ねられるので、どちらか答えます。いくつかの閲覧が終わると、こんどはクイズのモードになり、

スペイン語に対する英語、または英語に対するスペイン語、を答えさせられます。「知らなかった」と答えた単語に関して何度か正しい回答をすると、

「この単語を覚えました」というメッセージがでます。

Chrome拡張のボタンを押すと、上のようにこれまでの学習の経過を見ることができます。

Chrome拡張機能は、Googleトーク内でWaitChatter を動かすようになっていて、Gmail 内のチャットが Google Hangout に切り替わってる人は、Googleトークに戻さないと試すことができません。

切り替えても、こんなメッセージが出てきてしまうのですけれど。

GoogleトークにChrome拡張という組み合わせ、メジャーでもないしもうすぐ使えなくなってしまうようですが、実験としては組み込み安かったチャットサービスなのでしょうね。今は、メッセージの送信時にサードパーティーのソフトウェアに入出力を扱わせてくれるメッセージサービスもあまりないかもしれませんが、研究の結果学習の効果がある、ということになれば、相手の返信を待つ間に細切れに学習や仕事をする、みたいなのが普及したりするのかもしれません。

MITのデモ動画では、WiFiの接続待ちやアプリのデータ読み込み待ち、メールの(自動応答で返事が来ることがわかっている時とかの)返事待ち、に、単語クイズを1問2問できる、ような例を出しています。

待ち時間のあるツールやアプリで何といっても有効なのは広告でしょうけど、広告を見せる代わりに勉強させるような機能をつけることで、既存のツールがちょっと違う差別化できるという場合もでるのかも。

Facedate - 「好みのタイプ」の顔写真を何枚か与えると似てるメンバーを紹介するデートアプリ

Fri, 03 Mar 2017 00:00:00 +0000

ニュージャージー工科大学(NJIT)のコンピューター科学部長にして教授の指導のもとに大学院生たちが開発したという新たなデートアプリ Facedate は、顔認識と類似画像判定を組み合わせた新しい特徴を持っています。

まず自分の写真をアップロード。

そして、自分の好みの顔写真をいくつかアップロードします。俳優とかアイドルとかの写真を持ってくるんでしょうかね。

すると、登録された相手の中から、アップロードした写真に似た、つまり自分の好みに似ている人を探して紹介してくれる、という仕組み。(あと、実際に会えないと意味が無いので近所から探すようにもなっているそうです。念のため)

「多くの既存のサービスは、文章で好みを記述していましたが、顔の好みについてはうまく扱えていませんでした」とは教授のお言葉。

「芸能人で言うと誰それに似てると言われます」みたいな文章よりは、公平な判定が下されたりするのかもしれません。

このFacedate、Androidでのプロトタイプ版をクロースド運用中ということ。その後は大学での運用、そしてAndroid/iOS版の公開を検討中と。

via 論文 via The Verge

Dreambit - キーワードで写真のヘアスタイルを着せ替えできる実験サービス

Mon, 25 Jul 2016 00:00:00 +0000

Dreambitは、顔写真を加工してくれるサービス。「インド」や「1930」などといったキーワードを与えると、写真に写っている人物の髪型を「インド風」にしたり「1930年代風」に変換してくれます。

(credit: ワシントン大)

ベータアクセスは申請式ということで、とりあえず申請しましたがまだ自分で使えてはいません。髪型やファッションスタイルを表す言葉「以外」の言葉を入れてどんな髪型が出てくるか、試せると面白そうですね。

Captain Picard simulated with curly hair by #dreambit pic.twitter.com/rPiHIgaOt6
— Dreambit (@dreambitxyz) July 24, 2016

ピカード船長!

Tom Hanks with "Long Hair" #dreambit pic.twitter.com/HyXjAZwZUu
— Dreambit (@dreambitxyz) July 22, 2016

デモの動画はこちら。

同じ助教のチームは、2014年に「写真の人が歳を取ったらどんな顔になるか」という画像処理研究を発表しています。

最短距離ではなく「最も美しい」や「最も楽しい」道順を表示する研究

Wed, 09 Jul 2014 00:00:00 +0000

スペイン、バルセロナのヤフー研究所が発表した研究は、地図上で道順を示す時に、「一番早い」ルートではなく、「一番美しい」ルートや「一番幸せな」ルートなどを表示するという技術です。

出発地点と目的地を入力すると道順を表示してくれる、というのはオンラインの地図サービスでは普通の機能となってきています。車、電車、歩いていくなどの手段に合わせた道順表示も選べますが、ほとんどの場合、表示されるのは「最も早いルート」でしょう。

渋滞情報と組み合わせた「今一番早くつけそうなルート」や、坂道情報と合わせて「自転車で楽なルート」などというのも出来ていますが、今回の研究では、ロンドンやボストンの街の地域ごとの「美しさ」とか「楽しさ」を求め、それを道順作成時に参照することで、少し余分な時間は掛かるかもしれないが、歩いていて楽しいルートや、景色が美しいルートを提示できた、と報告しています。

手順

彼らはまず、ロンドンに関して、クラウドソーシングを使って人力でアルゴリズムを洗練させます。

UrbanGemsというサイトで、グーグルのストリートビューから持ってきた二つの地点の景色を訪問者に見せ、「どちらを美しいと感じたか?」などを多数の参加者に選ばせます。

ここで集めたデータから、ロンドン市内の各地が美しいかどうかが取れたので、このデータを身ながら、美しいところを通りながら到着するように道順を作成します。作成されたルートは、最短に比べると平均12%長くなったということです。

この美しいルートが本当に美しいかの検証には、30人の地域住民を雇い、実際に歩かせています。どれが美しいルートかを隠した上で複数のルートを歩いてもらい、実際に歩いてみて美しいと選んでもらったルートが、プログラムが生成した美しいルートと合致することが多かったということ。

ここまでは、クラウドソーシングによる人力という手間の掛かるやり方ですが、これを別のいろいろな場所でやるにはコストが掛かります。そこで、次の段階として、Flickrの写真とタグを使い、街の美しい場所をプログラムで抽出します。

ロンドンについて、美しい地域がもうわかっているので、Flickrにあるロンドン市内の位置情報がついた写真数百万枚と、それらの写真についたコメント文をデータとして使います。

美しい場所ではより多くの写真が残されることや、ポジティブなコメントがつくという相関を得たため、逆にそのような地点をこんどはボストンのFlickrデータから抽出することで、こんどはボストンでクラウドソーシングしなくても、ボストンの美しい地域、が得られた、ということです。

ボストンで美しいルートを生成し、ロンドンの時と同様にボストンの地域住民54人を使って検証したところ、人が美しいと思う道順を生成することができた、となっています。

Flickrの写真が多数あれば美しいルートを生成できる、ということですから、この先は機械的に、世界中の多くの都市について同じことができそう、というわけですね。

美しいルート、や、楽しいルート、は、特に観光で来た人などには役に立つのではないでしょうか。論文には「静かなルート」というのも出ていますし、他にもいろいろな切り口で、単に近いだけではない、目的別の道順というのが考えられ、地図サービスに搭載されてくるのかもしれません。

via MIT Technology Review via VentureBeat

エアろくろでエア陶芸し、3Dプリンタで実体化させる研究

Mon, 08 Jul 2013 00:00:00 +0000

「業界人のインタビューでは、なぜか両手をろくろを回すような形にした写真が多い」というのは、2012年の春頃に流行った笑い話で、「エアろくろ」という言葉を生み出しました。

アメリカのパーデュー大学の研究 Shape-It-Up は、Kinect を使ってエアろくろを回すことで、バーチャルな陶器(でもなんでも)を作れるというシステムです。

操作はおなじみのKinnectで。両手でオブジェクトの形を作っていきます。

形を変えたり、曲げたりも。

デモ動画では色をつけるところがどうなってるかわかりませんが、いろんな形のパーツを作ったものを組み合わせて、人型にしています(2:20 あたりから)

できあがった3Dモデルをプリントすれば、作ったモデルを具現化することもできますね。

via Put Your Hands Up…and Use Them to Mold Some 3D Art | Gadgets, Science & Technology

Codespell - Java言語がそのまま呪文となる教育用3Dゲーム

Wed, 10 Apr 2013 00:00:00 +0000

カリフォルニア大学サン・ディエゴ校の計算機科学者達が開発した Codespell は、一人称視点の3Dゲームなのですが、その一番の特徴は、プレイすることでJavaプログラミングを身につけられるという点です。

Codespellでは、プレイヤーは小動物ノーム(gnome)たちが住む土地にやってきた魔法使いです。ノーム達は過去に魔法を使って生活していたのですが、今は魔法をうまく使えなくなっています。魔法の呪文はJava言語プログラムで、物体を浮遊させるとか火を起こすといった7つの手持ちの呪文を使って、ノーム達を助け、火を消したり川を渡ったりといったクエストを解き、バッヂを獲得するのがゲームの目標です。

ゲームプレイ

3D世界の岩が燃えていますが、

岩オブジェクトというターゲットオブジェクトに対して onFire()メソッドにfalseを渡す、という呪文を呼ぶプログラムを書き、実行することで、

燃えていた岩の火が消える、という例がデモ動画で紹介されています。

プログラミングの達人を昔からWizard、魔法使い、といいますが、ここでは、プログラムがそのまま魔法であるような仮想空間を作りこんだ、ということですね。

ゲームの教育効果

これを開発した研究者たちが、プログラミング経験がまったく無い10歳から12歳の女子40名にこのゲームを遊ばせたところ、少女たちは一時間もしないうちにJavaの基本的な構造を把握し、自分たちで新しい遊び方をプログラミングしたということです。たとえば、呪文(プログラム)を間違えてターゲットのオブジェクトを空中高く、届かないところに持ち上げてしまったグループは、自身を他のオブジェクトの上からジャンプさせるコードを書いて、ターゲットに次の呪文を掛けることができるようにしたそうです。

入手方法

ゲームはオープンソースで公開され、マック版はバイナリがダウンロードできます。Windows版も近々リリースされるということ。

via UC San Diego Computer Scientists Develop First-person Player Video Game that Teaches How to Program in Java via

不要な通行人などをビデオから消す技術

Wed, 03 Apr 2013 00:00:00 +0000

マックス-プランク・コンピュータサイエンス研究所(MPI Infomatics)のミゲル・グラナドス氏らによる論文“How Not to Be Seen - Object Removal from Videos of Crowded Scenes”は、動画の中から手前の邪魔な人物や物体を自動的に削除する、という研究発表です。動画加工の研究なので、YouTubeでその発表を見ていただくのが一番わかりやすいでしょう。

例えば、博物館の中を歩いている人たちの動画から、手前を右から左に横切っている女性だけを消し去っています。女性が横切ることで隠れていた部分の奥の男性の動きなどは、他の(すれ違っていない時の)フレームから持ってきたものを使って、自然な感じで合成しています。(動画の冒頭20秒)

こちらでは、二人組のストリートミュージシャンの前を横切る歩行者2人を、ビデオから消し去っています。(動画で4:04ぐらいから)

動画をよく見ると、後ろのお店のガラスに移りこんだ歩行者は消えていないのがわかります。

動画の最後では、彼らのツールを使う加工者が明示的に、合成が完璧でない場所と、どの時点のどこの画像を参考とするかをソフトウェアに対して指定することで、より自然さを高めることもできる、と伝えています。

静止画を加工して、写真等から不要な人物を消すサービスというのを以前にこのブログでご紹介したことがあり、これが2006年の話です。静止画でできるようになったことは、いずれ時間が経てば動画でもできるようになる、というのは、今回のものに限らずいろいろな画像加工に当てはまるものですが、7年でこれだけ進歩があったとすれば、さらに7年後にはもっと自然でびっくりするような動画加工の技術が出てきたり、今回のような技術が一般化して、PCやスマートフォンで誰もが使えるようになったりするのかもしれません。写真やビデオの証拠能力、みたいなものも、今ほどは絶対視されなくなるかもしれませんね。(注: 動画から消す技術についても、先行の研究があったり、より限定された状況ながらリアルタイムで削除するようなものもあったりします。今回の発表も、多数の研究者のチャレンジの中の一歩で、突然にまったく出来なかったことが出来るようになったわけではありませんが)

テレビのニュース映像などでも、伝えたい対象を見せるために、こういった技術で関係の無いものを取り除くということが日常的に行われるようになるのかもしれません。そういった加工をされた映像を事実として伝えることはどうなんだ、という問題も出てきそうですね。

via Gizmag

インターネットのどのページ間も19クリック以下で辿ることができるという研究成果が発表される

Tue, 19 Feb 2013 00:00:00 +0000

ネットワーク科学者のアルバート・ラズロ・バラバシ教授(ルーマニア生まれのハンガリー人)が18日に発表した論文によると、ウェブ上のあるページAから別のページBへは、どんなに遠くても19個のリンクを辿ればつながる経路があるのだそうです。

彼によれば、現在のウェブ上にはおおむね1兆個の文書があり、(ページ数が全部で140億ページだという別の推計と、)それらの中でもっとも遠いノードの間でも、せいぜい19クリックで辿りつくことができてしまいます。

あるネットワーク内でのノード間の最短距離については、6次の隔たりというのがよく持ち出されます。知り合いを6人辿れば世界の誰にでもつながる、というやつですね。6というのは最初に言い出した時の数で、マイクロソフトやミクシィ、Facebookなどが自社サービスのデータを使って実際に最短の仲介数はいくつなのか検証しようとしたりもしています。。

ハリウッドの役者の共演関係が非常に少ないリンクで辿れてしまうというケビン・ベーコン数では、いろんな映画に出るケビン・ベーコンがハブとなって無関係の俳優をつなげてしまうわけですが、インターネットの構造でこのケビン・ベーコンのような働きをするのは、検索エンジン・リンク集・まとめページなどです。

また、1兆個の一部分を、たとえば国単位とかで、切り出してそのネットワークを見ても、最も遠いものがせいぜい19クリックというのは変わらないのだそうです。全体のサイズの大小に関わらず、19ぐらいという数字が最長の経路となるのだと。これが本当だとすると、インターネット全体のサイズが今後もっと大きくなっても、二点間のリンクはせいぜいで19で変わらないということになりますね。

via Any Two Pages on the Web Are Connected By 19 Clicks or Less | Surprising Science