また、 浜崎あゆみ さんと同じく90年代の歌姫と言われた 安室奈美恵 さんも引退しましたから、浜崎あゆみさんも引退の可能性があるかもしれませんね、、、。 ただ、エイベックスの 松浦会長 は2月21 日に、フォロワーからの 「あゆ引退説流れてますよー。否定してー。。」 とのコメントに返信する形で一言 「ありえません」 とつぶやいたようなので、まだまだ引退はないのかもしれませんね!! それに、現在は母親として子供を育てるためにまだまだ引退はないのかもしれませんね、、、。 2020現在の顔が安室奈美恵! そんなライブがガラガラで引退?と言った 浜崎あゆみ さんの話題でしたが、 「2020現在の顔が安室奈美恵!」 と言った話題も浮上しているようなんです!! なんでも 浜崎あゆみ さんは最近では 激太り や 劣化 の話題が絶えなかったのですが、2020年1月8日に自身のインスタグラムにアップした写真に注目が集まっているみたいなんですよね!! 浜崎あゆみ さんはリハーサルの風景を公開したのですが、その画像の浜崎あゆみさんの顔が "別人レベル" と言われているようなんです!! こちらがそ の 浜崎あゆみ さんの画像なんですが、確かに雰囲気も違いますしだいぶ 痩せたように見えますよね!! しかもロングヘアーでポニーテールにしていますし、 安室奈美恵 さんみたいなスタイルになっていますよね、、、。 そんな 浜崎あゆみ さんの画像に対してネットでは、、。 「加工?だいぶ修正してるよね」「安室奈美恵意識して整形した?」「安室奈美恵さん意識してるよね?」 と 安室奈美恵 さんを意識しているのではないかと言われるような顔に変わっているんですよね!! また、ライブの際の衣装なども安室奈美恵さんを彷彿させる姿だったようで、、、、。 安室奈美恵ちゃんファンがみたら間違いなく真似されたと思っちゃいますよね、、、。 そして、続いては安室奈美恵さんのライブ時の衣装がこちらです!! 安室奈美恵40歳、浜崎あゆみ39歳。“老け度”が違うわけを高須院長に聞いてみた | 女子SPA！. 黒の衣装なんてほとんど似てますよね!! やっぱり、 安室奈美恵 さんのミニスカートでニーハイが定番イメージですし、ロングのポニーテールってなれば、もう 安室奈美恵さんスタイル と言われても仕方ありませんね!! 安室奈美恵 さんはこのスタイルをずっと貫いて来ましたもんね、、、。 やっぱり、これは間違いなく安室奈美恵さんに寄せてますよね、、、。(笑) もしかしたら、 安室奈美恵 さんを意識していたのは同じ90年代の歌姫としてのリスペクトからなんですかね??
2019年にリリースした人気テレビアニメ 『鬼滅の刃』 のオープニングテーマが大ヒットとなるなど、現在大人気の人気歌手の LiSA さん。 木滅の刃の主題歌ともなった「炎」は自身初のオリコンシングルチャート1位を獲得するなどヒット曲となりました。 しかし、一部では「炎」についてパクリ疑惑が浮上しているようです。 今回の記事では、「炎」のパクリ疑惑について調査していきたいと思います。 LiSA「炎」にパクリ疑惑が浮上!
NHK「紅白歌合戦」への特別企画での出演が発表された安室奈美恵。2003年以来、14年ぶりということで注目を集めています。 安室さんといえば、出産を経ても、20代のころと体型や顔つきが全然変わってないことで知られています。 一方、同世代の歌姫として注目され続けてきた浜崎あゆみ(以下、あゆ)は、ビジュアルのアップダウンがたびたび話題になっています。 同窓会なんかでも痛感しますが、人の「老けにくさ・老けやすさ」の差はどこから生まれるのでしょうか。高須クリニック・高須克弥院長に聞いてみました。教えて、かっちゃん! 顔立ちによって老けの目立ち方が違う ――「老けにくさ・老けやすさ」は、生まれつき決まっている?
現在、全国ツアー『ayumi hamasaki LIVE TOUR-TROUBLE- 2018-2019』真っ最中の浜崎あゆみが、自身のインスタグラムにてライブ中のワンシーンを公開。かわいらしいセクシーミニスカファッションがファンの注目を集めたが、ネット上では炎上騒ぎになっている。 「群馬1日目いーくーよーっっ 水分補給はしっかりねん」というコメントとともに、オープンカーの上でポーズを決める自分の写真を投稿した浜崎。 そして翌日も「群馬2日目一緒にいくよっっっ」とつづりながら、ライブ中のワンシーンを投稿。車の上で女豹のようなポーズで四つん這いになり、観客を鋭くニラむ浜崎の姿が写っている。 浜崎の衣装は、両日とも制服のようなチェック柄のミニスカート姿。この格好にファンからは、「かわい過ぎっ」「かわいくてセクシー」「あゆカワイ過ぎる」「天使やね」「めちゃくちゃカワイイ」「やばっsexy ayuちゃんっ」などの声が寄せられた。 "安室になりたい病"と言われてしまう… しかし、匿名掲示板では、 《おばさんが何やってんだよ 痛いわ》 《痛いって言葉以外見つからない。。。》 《確かに別の意味でヤバいかも》 などと、やはり厳しい声ばかり。さらに、 《12年前の安室奈美恵のシングルのパクリかよ。いいかげん、安室になりたい病はやめろや》 《安室奈美恵の曲で車と制服風衣装なかった? 既視感…》 《すぐ分かった。安室ちゃんのパクリじゃん…》 《安室ちゃんの…って書こうと思ったら、指摘がすでにたくさんあった。安室ちゃんだから似合っててカッコいいのに…》 などと、今年9月に引退した安室奈美恵の衣装をパクったという声が続出している。 ネット上で指摘されている安室の曲は、2006年にリリースした『CAN'T SLEEP CAN'T EAT I'M SICK』。同曲のミュージックビデオでは、安室が制服のようなチェック柄のミニスカートを着用し、スポーツカーの前でダンスをしている。 「以前にも浜崎は、レディー・ガガの衣装や演出をパクったと指摘されたことがあります。今回のパクリ騒動も、初めてだったら"偶然"の一言で済ませられる範囲な気もしますが、前例があるだけに厳しい意見が飛んでいるのでしょう」(音楽誌記者) かつては唯一無二の歌姫だった浜崎。今の状況を誰が予想していただろうか。 【あわせて読みたい】
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WriteLine($"pHash = {pHash}"); 実行結果 pHash = 10402329587663758416 pHashがPerceptual Hashでのハッシュ値です。 ageHashではulongですが、アルゴリズム本来の意味では64bitのハッシュが求まります。 この2つの画像のハッシュ値それぞれを求め、類似度を求めます。 Imageimage1 = (@""); Image image2 = (@""); IImageHash pHashArgorithm = new PerceptualHash(); // ハッシュを求める ulong pHash1 = (image1); ulong pHash2 = (image2); // ハッシュ値間の類似度を求める double pHashSimilarity = milarity(pHash1, pHash2); Console. WriteLine($"pHash1 = {pHash1}"); Console. WriteLine($"pHash2 = {pHash2}"); Console. マンガのニュースまとめ【2021/07/29 13:00更新】｜サイゾーウーマン. WriteLine($"pHashSimilarity = {pHashSimilarity}"); pHash1 = 10402329587663758416 pHash2 = 10401203732853990480 pHashSimilarity = 90. 625 pHash1が左の画像のハッシュ値、pHash2が右の画像のハッシュ値です。 pHashSimilarityが類似度です。 類似度について詳しくは後述します。 // ハッシュアルゴリズムのインスタンス化 IImageHash aHashArgorithm = new AverageHash(); IImageHash dHashArgorithm = new DifferenceHash(); ulong aHash = (image); ulong dHash = (image); Console. WriteLine($"aHash = {aHash}"); Console. WriteLine($"dHash = {dHash}"); aHash = 11590717229577021695 dHash = 5958916077812472516 pHash、aHash、dHashともに使い方は同じです。 ハッシュアルゴリズムをインスタンス化する際に使いたいアルゴリズムを選んでください。 いろんなケースでアルゴリズムごとに類似度を求めてみます。 類似度は100で完全一致です。 一致と判断するのはおおむね90台後半にしたほうがいいです。 一部だけ異なる画像の比較 aHashSimilarity = 67.
1875 dHashSimilarity = 92. 1875 異なる部分が小さければある程度類似画像とみなしてくれます。 が、しきい値を下げすぎることはお勧めしません。 この例で一致と判断したいのであれば、異なっていない箇所だけ切り出して比較したほうがいいです。 (異なっている箇所が分かる場合だけですが) 異なる画像の比較 pHashSimilarity = 50 aHashSimilarity = 59. 375 dHashSimilarity = 54. 6875 全然違う画像と比較した場合の類似度は50前後です。 類似度0は全く逆の画像(aHashならネガポジ反転とか)なので、ある意味元の画像と近いです。 リサイズされた画像の比較 pHashSimilarity = 100 aHashSimilarity = 100 dHashSimilarity = 100 これらのアルゴリズムは、同じサイズに縮小してからハッシュ値を求めるというものなので、リサイズされた画像やアスペクト比が異なる画像との比較もできます。 ウォーターマークありなしの比較 pHashSimilarity = 96. 875 aHashSimilarity = 62. 5 dHashSimilarity = 90. 625 ウォーターマークありなしもある程度類似画像とみなしてくれます。 aHashは類似度が低いですね。 圧縮ノイズで劣化した画像との比較 圧縮ノイズがあっても類似画像とみなしてくれます。 一部切り出した画像との比較 pHashSimilarity = 53. 125 aHashSimilarity = 70. 3125 dHashSimilarity = 59. 375 一部切り出した画像は基本的に異なる画像とみなされます。 アルゴリズムによって多少異なりますが、ハッシュ値は縦横8x8といった、ごく画像にリサイズしてから計算します。 一部切り出されていると縮小した際に全く異なった結果になるため、類似度が低くなります。 余白が広くなっていたり狭くなっていたりしても同様です。 色味が補正された画像の比較 aHashSimilarity = 82. 8125 dHashSimilarity = 93. 75 程度によりますが、色味が補正されていても類似画像とみなしてくれます。 これもaHashは類似度が低いですね。 人間の目にはよく似ているように見える画像の比較 pHashSimilarity = 78.
= nil { panic(err)} srcAHash, err:= (src, hashLen) // return []byte srcHex:= hex. EncodeToString(srcAHash) intln(srcHex) // fececc59d3c52d29a6ad852a23461131} を にするだけで aHash から dHash に切り替えることができます。 aHash と dHash の比較 こちら のサイトによると、dHash は aHash と同じ速度にも関わらず、精度が良好らしいです。 ちなみに2つの画像の distance(違う画像だと数値が大きい) を求めるには 2つの []byte をループさせて比較して値が違う場合に +1 すればいいだけです。 for i, _:= range laptop1AHash { if laptop1AHash[i]! = laptop2AHash[i] { distance += 1}} 試した画像 と は似たような画像(若干右にズレてます)、 は全く違う画像を用いりました。 aHash 平均輝度の差分を使った超シンプルな方法 スマホで撮影した画像の場合、撮影時にタップした場所によって露出が変わるためスマホの画像を取り扱う場合には不適切なような気がする。 似たような画像 laptop1: febaa2a2a2a28282 laptop2: def2a2a2a2a282be Distance: 3 アイコスと、1枚目 iqos: f2f0f0c0d0f2e01c Distance: 8 // 1000回ループ richgo run 41. 88s user 0. 86s system 186% cpu 22. 967 total dHash 隣接領域との差分を使った方法でシンプルで精度も、速度も良いらしい。 グレースケールに変換した後、9x8サイズに縮小する。 右隣のピクセルと値を比較して大きければ 1 同じか小さければ 0 0を黒、1を白に置換し、1pixelを1bitとして、16進数に変換することで値を取得できる。 aHash と違い、輝度ではなく実際にピクセルを見るので精度が良いと言われるのも分かる。 laptop1: bf004891010141db3872464646464652 laptop2: 7f11d131234382973246464646465652 Distance: 11 iqos: fececc59d3c52d29a6ad852a23461131 Distance: 15 richgo run 57.