豪鬼メモ

一瞬千撃

もっとボケさせるには

手持ちSTFモードの実装により、錯乱円の境界を内側に滲ませてボケ味を向上させられるようになった。結果としてボケは小さくなるので、元々のボケはより大きくしたいという動機が強くなる。特に、主要被写体と距離が離れた場合に背景がボケにくいという課題に対処せねばならない。それには機材の能力を向上させるしかないが、具体的に何が必要かを整理する。
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河津桜とSTFとHDR

前回実装した手持ちSTFモードのテストも兼ねて、職場から家に帰る途中に西郷山公園に寄ってきた。丘の上にある河津桜が満開で、スマホなりカメラなりで撮りまくる人々で囲まれていた。この例も手持ちSTFだ。大してボケてないのになんだか立体感が出るのは不思議だ。
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手持ちSTFモードとHDRモード

手持ち撮影でもSTFモードを実現した。前回の記事で、一般的な中級クラスのデジカメにはついているであろうAEブラケット(露出ブラケット)の機能だけを使って撮影したデータに後処理をかけてSTFモードを再現することに成功した。今回は後処理プログラムを改良して、ブラケットの各画像で多少構図がずれた場合でも修正して、解像感の高い結果が得られるようにした。美しいボケの写真が手持ちで簡単に撮れる。

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AEブラケッティングを介した擬似STFモード

アポダイゼーションフィルタを使って錯乱円の境界を曖昧にすることで、とろけるようなボケを得るSTFレンズというのがある。一方で、絞りを変えながら同一の被写体を連続撮影して平均合成すれば、STFレンズと同様の効果が得られることが知られている。ところで、絞りブラケット撮影機能はあまり普及していないが、Sモード(シャッター優先オート)でAEブラケット(露出ブラケット)撮影をすれば、露出は異なるが絞りを段階的に変えた写真を一気に撮影することができる。ならば、AEブラケットの結果を後処理で露出を揃えてから平均合成すればSTFモードの代替になるのではないかと考えた。結論としては、ちゃんとSTFモードの代替になる。以下のようなとろけたボケが普通のレンズと普通のカメラで出せる。

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英単語の派生語の半自動抽出

英単語を覚えるにあたって、基本語と派生語をまとめて覚えるのが効率的だ。「decor=装飾」を覚えたら、その動詞化「decorate=飾る」や、それがさらに名詞化した「decoration=装飾」や、それらがさらに形容詞化した「decorational=装飾の」「decorative=装飾的な」「decorated=装飾された」などもついでに覚えたいところだ。

今回、WordNetのネットワークを基盤に手でルールを書きまくって、基本9600語の派生語33846語を抽出した。結果をざっと見た感じ、WordNetの収録語の中では精度も再現率も98%は超えているように思える。このTSVファイルをダウンロードいただきたい。各行が各々の基本語を示し、第1列に基本語、第2列以降にその派生語を並べている。派生語は重要と思われる順で並んでいる。

片言の英語を話すには4000語くらい、英語の本や新聞を読むには10000語くらいを覚えるのが必要だと私は思っているが、それは派生語を入れないで数えた場合だ。今回の調査でわかったのは、WordNetの収録語の範囲では、基本語1語に対して平均3語くらいの派生語が存在するということだ。よって、派生語を含めるなら、会話には16000語くらい、読解には40000語くらいの語彙が必要という言い方になる。ここで主張したいのは、具体的な数ではなく、派生語の割合が非常に大きいということだ。語彙力を語数で語る際には派生語の扱いをどうしているのかを明示することが重要だ。

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k-means法による単語クラスタリングの改良 その弐

前回の記事で述べたk-means法でもうちょっと遊んでいる。特徴量の正規化、段階的k-means++法、ヒープによるレベリング、特徴量の先鋭化を実装した。

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k-means法による英単語クラスタリングの改良

k-means法で英単語をクラスタリングして、「連想英単語集」を作ったという話を前回したが、そのアルゴリズムを改良して精度を向上させた話。主に疎な特徴量に起因する問題を解決すべく、特徴量フィルタ、レベリング、総当り置換、k-means++法を導入した。

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連想英単語帳 on Web

意味が似た単語を一気に覚えるための単語集のWebサイトを作った。オープンソースの単語集としては最大級のものだと思っている。Web媒体であることを利用して、記憶のチェック作業が容易にできるようになっているのも特長だ。

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