Вести с полей

Умерла USB-флешка Transcend TS JF110 на 2 гигабайта. Взамен заказал Corsair Survivor GT 8GB — дорого (хотя, это смотря как посмотреть, вообще, не самый дорогой вариант получается), зато надежно, ударо-влагопрочно и быстро.

В очередной раз сменил фаервол на домашней машине, ибо Look ‘n’ Stop от лягушатников задрал постоянными запросами на авторизацию доступа для фантомных процессов. Теперь там пыхтит Comodo Firewall 3.0. Полдня — полет нормальный. Правда, там по-умолчанию стоит режим, который без спросу разрешил доступ сеть для MS Word (и вообще всем приложениями от Microsoft). Это не дело, пришлось вырубить. Во всем остальном Comodo Firewall оправдывает самые лучшие ожидания.

Make 3D

Интересную технологию представил на суд широкой общественности Стендфордский Университет: программа Make 3D позволяет превратить обычное двухмерное фотоизображение в практически настоящую трехмерную пространственную модель. Безусловно, настоящим 3D такая модель не является, это только имитация, но все-равно результаты выглядят потрясающе.

Как и большинство университетских разработок, Make 3D распространяется с открытым кодом под лицензией Creative Commons Attribution-Noncommercial 3.0 unported license. Те, кто не желает или не может скомпилировать код на своей машине, могут воспользоваться веб-интерфейсом к программе (требуется бесплатная регистрация). Затем вы можете закачать свою фотографию с локального диска или указать адрес на Flickr. Приложение полностью автономно — больше никаких действий от пользователя не потребуется. Через некоторое время можно будет полюбоваться на результат (о чем вас уведомят по электронной почте).

Полученное трехмерное изображение можно приближать, отдалять и вращать с помощью клавиш управления курсором (такой функционал возможен благодаря использованию плагина Adobe Shockwave или технологии VRML).

Если же собственной фотографии под рукой не завалялось, то можно посмотреть на 3D-модели снимков других пользователей.

Не являясь специалистом в вычислительной математике, не рискну перевести цитату разработчиков о том, как это все работает. Поэтому, предлагаю ознакомиться с ней на языке оригинала:

Our software uses a breakthrough technology in machine learning. It estimates depths from the single image by using our monocular vision algorithm, developed in 2005. It captures a variety of monocular cues and learns the relations between different parts of the image using a machine learning technique called Markov Random Field (MRF). Our algorithm first divides the image into small patches and analyzes them at multiple scales to estimate each of the patches’ 3-d location and 3-d orientation. More details could be found here.