nemutterというのを作った．
自分がhatenaに日記作ったのすっかり忘れてた．笑
ふと思い出したので，折角だから更新しとく．去年作ったnemutterというtwitterのbotを紹介するよん．
去年の10月前後から，身の周りにtwitterをやる人が増えてきて，だんだんと依存率が高くなってきました．研究中はずっとPCに張りついているので，イコールずっとtwitterに張りついている状態です．
ずっと張りついているとどういうことになるかと言うと，「おはよう」から「おやすみ」までtwitterなわけです．ということで，睡眠時間を計算してくれるbotを作りました．その名も @nemutter．ただ単に修論から現実逃避したかっただけですが．
http://twitter.com/nemutter
pythonで実装されています．研究室のPCで動いているので，研究室のネットワークが死んだら，@nemutterも死にます．
使いかた
- 寝る前に「@nemutter おやすみー」と@nemutterにreplyする
- 起きたら「@nemutter おはよー」と@nemutterにreplyする
この二つです．返事してくれるので心が和みます．
おはよーの合図で睡眠時間を教えてくれます．
「おや」と「おは」に反応するので「おやすみんぐ〜」とか「おはようございます！」とかでも大丈夫です．「おっはー」はダメです．ごめんなさい．
やるかも
- English対応
- 返事の多様化．まだ４種類くらいしかない．
たぶんやらないけど
- @nemutterへのreplyじゃなくても，followしてたら勝手に認識してくれるようにする．（誤爆が多そうで保留）
- 睡眠時間をグラフに出来たら良くね？早起き生活みたいに．
- 目標睡眠時間や目標起床時間とか設定できて，「そろそろ寝ろよ」とか言ってくれたら良くね？
- 性格とかあったら面白くね？
現在，くぁわいい羊さんのアイコン募集中です．
なんか意見感想でもあれば，コメントどーぞ
追記
返信の台詞がちょっと増えました．それだけ．
「おっはー」にも対応するようになってます．
解決
コレ書いて、すぐに気付いた。だめだ、全然成り立たないな。
対数にした瞬間に二次関数の頂上（谷）と３つデータの位置関係が崩れるケースがあるじゃん！
つまりは、何でもかんでもパラボラでフィッティングはできないってわけだ。今修正中のプログラムはパラボラで補完してるんだが、大丈夫なのか？データが密なら近似的に成り立つって考えなのだろうか？
パラボラフィッティング
ある２次元のデータ系列に対して二次関数をフィッティングしようと思ったんだけど、たとえば、
というデータに対してフィッティングして極値データ
というデータを得たとする。このとき、
のようにX軸を対数にしたときに得られる極値データ
は
を満たすんですかね？
いやね、X軸が定数倍になるくらいなら、二次関数がX軸方向に伸び縮みするだけだから満たすと思うんだがね、対数だと、どうなのかな？と。
イメージ的には二次関数の係数がうまく調整されて成り立ちそうな気もするんだが、やっぱり証明しなきゃダメかな、、、と思って、一般形にして逆行列を求め始めたら眠くなって来たので、誰かやって、答えをコメント欄に書いておいて。（俺が起床するまで。）特に若い一年生とかよろしく。
しかし、hatenaはtex記法で数式がかけるのが素晴らしい。wordpressのプラグインは他のとconflictしてしまって使えなかったにゃ。ほんじゃオヤスミ。
MIRU2008@軽井沢 に行って来た
後輩が行けなくなった代わりに、急遽MIRUに行ってきた。
ちなみにMIRUっつーのはMeeting on Image Recognition and Understandingの略で、
国内最大のCV関係の学会。
正直、もっと早くくれば良かった。と思った。
自分はSSIIと、たまたま自分の大学で開催されたCVIMにしか
行ったことが無かったのだが、MIRUはこれらとはちょっと違った。
オーラルセッションを見てて、「俺もあそこで発表してぇ！！」ってマジで思った。
この感覚を去年味わっておきたかった＞＜
M1は発表するものが無くてもMIRU（やその他の学会）に行くべき。
今度ボスに提案してみる。絶対に研究に対する姿勢が変わってくると思う。
同年代からの刺激も多い。
皆、全国各地で面白そうな事やってるよ。
色んな大学の人のオーラルとかポスターとか見ながら、
ひたすら「すげー」とか「おもしれー」とか連呼してた気がする。
俺も「すげー！」って言われたい！
さて、この感覚が薄まる前に、
今まで大して進んでこなかった研究を進めようと思う。
というか、その前に方針を変えようと思う。
やっぱり自分の達成したい目標に向かうべき。
MIRU08で面白かった発表リスト
自分は発表が無いので、先輩の手伝いをしながらいろいろと勉強してきた。
面白い発表をいろいろと見つけたんで、後で読む的な感じでリストアップしておく。
完全に私の興味範囲。思い出したら更新する感じ。
ちなみに、プログラムリストは公式サイトから見る事ができる。
MIRU2008公式サイト : http://miru2008.hvrl.ics.keio.ac.jp/
プログラム(pdf) : http://miru2008.hvrl.ics.keio.ac.jp/information/Program.pdf
まずはオーラル
- Direct Importance Estimation-A New Versatile Tool for Statistical Pattern Recognition
有効性はイマイチ理解できていないが、新しいんじゃないかなぁ？注目。
- 一般照明下での表面下散乱の解析
「この逆問題を解きます！」と言ったとき、ビビッときた。未完成な部分があるが新たなる道を切り開いた感じ。とても好き。
- 輝度の確率的類似度によるカメラレスポンス関数の推定
こーゆーの知らなかった。勉強になりますm(__)m
- 非均質なパッチベースMRFのための局所適応的学習
この発表のおかげで大分頭が整理された。うちの研究室にはこういう人がゴロゴロいるのが嬉しい。恵まれている。オススメ論文です。
- Boostingに基づく特徴量の共起表現による人検出
共起表現がはやりっぽい。今年の6月までbug of featuresすら知らなかったのでこの辺を勉強中。
- 一般物体認識におけるマルチモーダル星座モデルの提案
ファーガスの星座モデルって研究室の誰かが紹介してた気がする。が、分かりにくくて理解できなかった。これはもう一度勉強する必要がありそう。ってかファーガスって何者！？ずっとデブラーの人だと思ってたけど、いろいろやってるのね。
- カテゴリの共起を考慮した物体認識
共起パート２。これは発表が分かりやすくとても勉強になった。カテゴリ共起は重要だと思う。
ここからポスター
- ブロック間接合による方形ピースジグソーパズルの組み立て
去年のアルコンの解法。すげー王道なやり方。だが、俺に足りないところを教えてくれた。今年のアルコンの話もしたけど、どうやら彼はCV系じゃないらしく、「今年の問題は僕には難しい＞＜」と言っていた。
- 複数のサンプル点を利用したリアルタイム3次元運動推定
某S氏の発表。S氏らしい内容。すばらしい。発表に対するやる気とか、S氏らしさはそのままだった。笑。ちょっと安心。
- 六角形格子および四角形格子における最小矛盾微分フィルタの実験的評価
これは凄い。画素が四角形格子でなく、六角形格子だとどうなるかについて議論している。六角形格子の方が有利なこともあると分かった。視野を広げてくれてありがとう！
- 未較正合成開口撮影法によるデフォーカスコントロール
ライバル論文。笑。これは論文が分かりやすすぎて発表はあまり聞いていない。あまりの分かりやすさに軽く嫉妬。一貫したテーマがカッコいいし、よくまとまってる。
- 車載単眼カメラを用いた道路面領域の推定
うちの研究室の単眼バージョン、と発表者が言っていた。手法は王道。実際にデモを見ると結構出てる。これをもとに3D segmentation（オーラル）をやってるらしい。
- Spatio-temporal volume を用いた繰り返し処理のグラフカットによるビデオセグメンテーション
まだ全然読んで無いけど、MeanSift+GraphCutsな感じ？徐々に物体がセグメントされていく。
追記
やっぱり論文読んでるだけじゃダメだと思った。
著者に会って話を聞いて、意見を交換するのはとても大切。
学会とか、勉強会とか、本当に大切だと思った。
海外にも行かなきゃだめだな、こりゃ。
