落合先生流の論文要旨フォーマットです。

1. 落合流で論文読でみた

2. 落合先生の slide share からもってきた。
論文の構成、読み方、まとめかたが書いてあります。

3. • 黒い背景から写真を移動させる方法
https://www.microsoft.com/ja-
jp/atlife/tips/archive/office/tips/095.aspx

4. どんなもの？
リアルタイムでカメラから道路標識を認識す
る。
技術や手法の肝は？
先行研究と比べてどこがすごい？
リアルタイムで認識することや、今ある標識をつ
かって新式できること。
背景を切り取り標識の部分だけを取り出す。その
後モノクロ画像にして、閾値画像を作るFig.1 と
Fig6 に書いてる。円形の道路標識を認識すると
きは楕円を用いる。
どうやって有効だと検証した？
議論はある？
次によむべき論文は？
円形以外の標識は認識できない。天気が悪いときや
日が強いときや、は認識が難しい。
opencvを極めるときはニューラルネットワークの知識
が必要になるな。
実際にたしかめた。
“Neural Networks A Classroom Approach”
“A new approach to real time traffic sign
recognition based on colour information”
Traffic Sign Recognition for Intelligent Vehicle/Driver
Assistance System Using Neural Network on OpenCV
Auranuch Lorsakul /Auranuch Lorsakul
http://www.bartlab.org/Dr.%20Jackrit%27s%20Papers/ney/3.KRS036_Final_Submission.pdf
2017/2/4

5. どんなもの？
音を使って物体を動かす
技術や手法の肝は？
先行研究と比べてどこがすごい？
物を浮かせるだけでなく、移動させることができる
増幅器を通した信号をさらに Langevin
transducers というのを通している
トランスデューさーを５Wと 40 kHzにすることで変
異振幅を一定に保っている。
煙を入れることで可視化してる。
どうやって有効だと検証した？
議論はある？
次によむべき論文は？
トランスデューサー間の距離が18mm と非常に狭い。
それらを向かい合わせに斜めに配置してる。とても古
典的。AUFD使え。
実際にたしかめた。レイリ―の公式（Rayleigh’s
formula. ）を適用
“Neural Networks A Classroom Approach”
“A new approach to real time traffic sign
recognition based on colour information” 2017/2/8
Traffic Sign Recognition for Intelligent Vehicle/Driver
Assistance System Using Neural Network on OpenCV
Teruyuki Kozuka / Kyuichi Yasui at el
http://www.use-jp.org/USE2010/proceedings/USE2006_abst/3rd/P3-68.pdf

6. どんなもの？
音を使って物体を動かす。AUFDの発明の論
文。詳しく書いてないけど。。。
技術や手法の肝は？
先行研究と比べてどこがすごい？
小さくて、部品が少ない。四方に囲まれたもので
はなく、１つで効果を得る。電磁場でも空気でもな
い。
超音波を作成するトランスデューサーと FPGA と
かいう自作できる集積回路の２つから成り立って
る。総称がAUFDこいつで浮かせてる
http://star.web.nitech.ac.jp/aufd/aufd.html
どうやって有効だと検証した？
議論はある？
次によむべき論文は？
１６ｍNとかいう非力さよ。でも0.6kgという軽さ。高そう
だが、簡単に実装できそう。壁の反射を利用してるか
ら柔らかいものや壁がないのは無理。
実装した。
Manipulation of an Object on a Plane Surface Using
Multiple Air Jets
Mid-Air Tangible Interaction Enabled by Computer
Touchable Holography
2017/2/9
h
Compact Ultrasound Device for Noncontact Interaction（p4）
Takayuki Hoshi
http://star.web.nitech.ac.jp/pdf/2012ACE.pdf