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Ftma15 04 all

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Ftma15 04 all

  1. 1. The world through the computer: computer augmented interaction with real world environments Jun Rekimoto Katashi Nagao UIST 1995 主張 WIMPのような現在のインターフェイスは 実世界指向 ではない. なぜならば, User-現実世界のインタラクションの設計 ではなくて, User-コンピュータのインタラクション設 計であるからである. GUIの欠点 Augmented Interaction Navi camに代表される 現在のGUIの欠点を補う新しいイ ンターフェースのスタイル. ・User-現実世界の間に介在する. ・デバイスの置かれた状態を自動で認識する. (マーカ,IMU など) Ubiquitousとの相違 ゴールは同じ. ユビキタスはバッテリーとコストの問題がある. 次 Merging virtual objects with the real world Ubiquitous Tasker Chameleon Merging virtual objects with the real world Explicit operation : 認知的な不可は下がるが, 操作自体は減らない →もっと簡単に操作できるように Unaware of the real world situations : ポータブルになることで, コ ンピュータ自身の置かれている状態を認識する必要がある. Gaps between the computer world and the real world : 外界のイベントの検出 & 外界への状態の反映.
  2. 2. A head-mounted three dimensional display IVAN E. SUTHERLAND 1968 intro 両眼視差も大切だが, 運動視差の方が大切である. ユーザーの周りを情報で満たすことで, window問題を解決 できる. 完璧な3D映像を出すにはocclusion問題を解決しなければな らない. HPS ヘッドポジションセンサー(HPS) 映像をレンダリングするのに, ユーザの視点位置, 姿 勢が必要. ①リンク機構を用いた実装 → 簡単に取れるが重い ②超音波を用いた実装 → 重くないがノイズなど 実装 詳細は右図 30fps, 視野角 40° 副産物として ①ハードウェアの4x4の行列計算機 ②クリッピングディバイダー ウォンド VR, AR空間とのインタラクションのための インターフェース 先端から伸びる針金の長さを使って機械的 に計測
  3. 3. Physical Telepresence: Shape Capture and Display for Embodied, Computer-mediated Remote Collaboration Daniel Leithinger Sean Follmer Alex Olwal Hiroshi Ishii UIST 2014 何をした 形状ディスプレイを用いた物理的テレプレゼンスの試作 遠隔地のオブジェクトをどう表示し, マニピュレーションす るかを議論. https://vimeo.com/108402837 議論/やりのこしてること ・解像度が低い ・物理的に存在していることと Shape Displayで表示していることのインタラクションの差を埋め ること. (箱の中を触れない) ・ネットワークの遅延が大きく体験に影響する. ビデオが全てを物語っている.
  4. 4. !"#$%&'("%)'*'+,%-#*".%/+00"1%2$#3',4%56(#,+'.%!+7+80%2$#9+1(%% !"#$%&'&(")*+%,%-&!*.,/+&0-&1,%2*+,&34$5,& ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! "#$%&'() ! !"#$%&#'()*+,#&#'+-./01'+2#)+3%4('#05+6#7#8*%! ! &0-& 34$5,
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  8. 8. Dual touch:A two-handed interface for pen-based PDAs. Matsushita, N., Ayatsuka, Y., Rekimoto, J. (2000). Dual touch: A two-handed interface for pen-based PDAs. In Proc. of UIST’00, 211-212. どんなもの? 先行研究と比べてどこがすごい? 技術や手法のキモはどこ? どうやって有効だと検証した? 論議はある? 次に進むべき論文は? 圧力で感知し,親指を組み合わせたモードを作った.親指とタッチペンを 組み合わせて,画面操作のサポートをする. An emperical comparison of pie vs.Linear menus.とか ペンタッチを目的としたタッチスクリーンがあるPDA(携帯端末)を使っ た,デバイスに依存してない. 左手の親指と右手に持ったタッチペンを使いPDA(携帯端末,現在のス マートフォン)を操作する. 一般的に使用されるPDAでもインストールすれば使える. 文字を入力したり,地図を回転させる時,メニュー画面の操作をする時を 想定して作られ、使われた. 論文URL: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=354774
  9. 9. 論文URL: http://www.dgp.toronto.edu/ ravin/papers/uist2005_distantpointing.pdf 動画URL: https://www.youtube.com/watch?v=zBPN19Q0yi8 Distant Freehand Pointing and Clicking on Very Large,High Resolution Displays Vogel, D. Balakrishnan, R. (2005). Distant freehand pointing and clicking on very large, high resolution displays. In Proc. of UIST '05, 33-42. Under the Table Interaction 手の動きによって,音と視覚的に大画面に移されたものが操作できる. プロジェクターで投影されたテーブルを上からも,テーブルの裏側からも 操作ができるシステム Wigdor, D., Leigh, D., Forlines, C., Shipman, S., Barnwell, J., Balakrishnan, R., Shen, C. (2006). Under the Table Interaction. In Proc. of UIST’06, 259-268. 論文URL: http://scholar.harvard.edu/chiashen/files/under_the_table_interaction.pdf 動画URL: https://www.youtube.com/watch?v=fDDhbHrLSnk
  10. 10. 論文URL: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=355328 Improving selection performance on pen-based systems:a of pen-based interaction for selection taks. Ren, X., Moriya, S. (2000). Improving selection performance on pen-based systems: a study of pen-based interaction for selection tasks. ACM TOCHI. 7(3):384-416. Interaction techniques for ambiguity resolution in recognition-based interfaces Mankoff J., Hudson S., Abowd G. (2000). Interaction techniques for ambiguity resolution in recognition-based interfaces. In Proc. of UIST ’00, 11-20. 論文URL: http://www.cc.gatech.edu/fce/errata/publications/uist-oops00.pdf ペンを基にしたシステムの調査.最小5ピクセルまでをターゲットで狙う ことができる. 曖昧なUIをわかりやすくする.
  11. 11. 論文URL: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=105301 High Precision Touchscreens: Design Strategies and Comparisons with a Mouse タッチスクリーンの反応速度,エラー率,ユーザーの嗜好を比較した. 実験結果からつくられた,タッチスクリーン用のフィッツの法則の変形 例:T = A + B [ログ(CD / W)] + D [ログ(E / W)]を検証したい. Sears, A., Shneiderman, B. (1991). High precision touchscreens: design strategies and comparisons with a mouse. Int. J. Man-Mach. Stud. 34(4):593-613.
  12. 12. Anisotropic Collapsible Leg Spines for Increased Millirobot Traction どんなもの? http://robotics.eecs.berkeley.edu/ ronf/papers.html 虫の機構を取り入れた小型ロボット 先行研究との違い 壁を登ることに特化したものはあった が、これは歩行動作全般に対応する 技術や手法のキモ 虫の脚に生えている棘をロボットの脚 にも搭載してみた 検証方法 C型の脚にプラ板で棘を装着、走らせ たり荷物を牽かせてみた 結論 棘なしのロボットに比べ牽引力が大幅 に向上、滑ることもなくなった 次 生物と絡めたものを読みたい
  13. 13. iSprawl: Design and Tuning for High-Speed Autonomous Open- Loop Running 生き物から発想を得た小型ロボットの機構の解説。デザイン を突き詰めるとめっちゃ早くなるし安定性も増します。 Biologically Inspired Climbing with a Hexapedal Robot システム面から見たロボットのデザイン方法。このロボット は水平面を走れるし垂直面を登ることができ、これらは緻密 なデザインの賜物である。
  14. 14. CLASH: Climbing vertical loose cloth 垂直面を登るロボット。結構早いし壁に穴を開けないし硬く ない壁(カーテンなど)でも登れる Animal-inspired Design and Aerodynamic Stabilization of a Hexapedal Millirobot 走るのがめっちゃ早いロボットの脚部などの動的なチューニ ング方法
  15. 15. Fast scale prototyping for folded millirobots 安くて環境に優しい小型ロボットの作り方。紙と銅線で動 く!
  16. 16. 他との違い 研究概要 次に読むべき論文 さらなる発展 技術の中心となる点 何ができるようになるか point cloudによるモデル生成で はなく密集し閉じた平面を用い ることで生成し、生成速度を向 上させている。 現在は平面部分だけの圧縮にとど まっているが、非平面部分をまと めて扱える方法を研究している。 SLAM++: Simultaneous Localisation and Mapping at the Level of Objects.(CVPR), 2013. データの圧縮によりそれなりのスペ ックのGPUを積んだPCによるARが 容易。デモでは壁にfacebookを映し 出していたり、床のカーペットの柄 を変えるなどを行っていた。どちら のデモもその場で生成した3Dモデル をもとに行っている。 平面部分を抽出し、同じ平面をひ とまとまりとして扱うことで、そ の部分のデータを圧縮し、平面部 分のデータ容量を90%近く削減で きるようにした。 RGB-Dカメラ(ここではXtion) を用い作成する3DSLAMを平面 部分を圧縮する手法によりデータ の削減、ARの応用をしやすくし た。
  17. 17. PTAMと呼ばれるSLAM手法の提案 特徴点の抽出で、深度情報なしに普通のカ メラで認識できる。 あらかじめ用意しておいた3Dモデルデータと 同様のものを並べた空間の3Dマップを高速に 生成
  18. 18. 輪郭を残しつつノイズを除去するバイラテ ラルフィルタの提案 DTAMとよばれるSLAM手法の提案 PTAMと違い特徴点ではなく画素を用いる。
  19. 19. ICP(Iterative Closest Point)マッチングの効 率化を図る。
  20. 20. どんなもの? 先行技術と比べてどこがすごい? 技術や手法のキモはどこ? 議論はある? 次に読む論文は? 皮や人間の皮膚のしわを自由に シミュレーションできる。 物理パラメータを複数用意。 材質によって柔軟に対応できる。 多方向からの衝撃は正確には シュミレーションできていない。 Anima&ng  Fire  With  Sound   SIGGERAPH 2011 皮の硬度を自由に調整できる。 外部からの衝撃をシュミレーションできる。 家具や顔の皮膚の動きなど、能動的な物体 としてシュミレーションできる。
  21. 21. 水を特定の形で落下させたときの 様子を調べることができる。 炎の動きの様子を シュミレーションできる!
  22. 22. 3DCGで作った家具を設計図にして 実際に作ることができる。
  23. 23. !"#$%&'()*+,-".)!"#$+/"#)0#1'+1,)213#4&53+617)864)946:#53#')*&1'-#"');+7%"&.7 !"#$%&'()%*+,%'-'.&/#%01'!2#/)-'30))*%'40%1' どういうものか 技術や手法のキモはなにか 次に読みたい論文:<+1#53!=7+61()>#&"?3+@#)A;)>#561734=53+61) ))&1')213#4&53+61)B7+1,)&)C6D+1,);#%3-)E&@#4& 議論はあるのか 手に持つことができる投影されるディスプレイのための' 柔軟に曲げることのできるインタラクション' ' 5*&%6)の深度センサーを用いてユーザーが変形した形を' リアルタイムで検知する。' 5*&%6)センサーを使って指や手などの肌をプロジェクションの' 対象から取り除く。 7*&%6)カメラで直接観測できる変形しかたどることができないため、' 鋭く曲げる角度などは今のシステムでは扱うことができない。' 追加の7*&%6)やプロジェクターがあれば克服可能。' 先行技術と比べて何がすごいか いままで形状を取るのにマーカーや目に見える' テクスチャが必要だったが、この技術では7*&%6)の' センサーを用いているので必要ない。
  24. 24. KinectFusion:  Real-­‐time  3D  Reconstruction  and  Interaction   Using  a  Moving  Depth  Camera Xpaaand:  Interaction  Techniques  for  Rollable  Displays Shahram  Izadi,  David  Kim,  Otmar  Hilliges,  David  Molyneaux  Richard  Newcombe,   Pushmeet  Kohli,  Jamie  Shotton,  Steve  Hodges,  Dustin  Freeman,   Andrew  Davison,  Andrew  Fitzgibbon Kinectを握って動かすことによって、素早く部屋内のシー ンの詳細な3Dの復元を作り出すことができる。   巻くことができるディスプレイの物質的なリサイズに   影響力を持たせるデバイスのコンセプトとインタラクショ ン技術。   Mohammadreza  Khalilbeigi,  Roman  Lissermann,  Max  Mühlhäuser,  and  Jürgen  Steimle
  25. 25. Feeling  It:  The  Roles  of  Stiffness,  Deformation  Range  and   Feedback  in  the  Control  of  Deformable  UI A  3D  Flexible  and  Tangible  Magic  Lens  in  Augmented  Reality ビジュアルフィードバックのあるモバイルな変形させるこ とのできるディスプレイ   表示した3Dオブジェクトの内部構造や、表面の凹凸 などの情報を、ARマーカーを利用して3Dオブジェク トを表示する   Johan  Kildal   Graham  Wilson Julian  Looser   Raphael  Grasset     Mark  Billinghurst
  26. 26. Gummi:  A  Bendable  Computer 小型かつ薄型でかなり安価な曲げられるモバイルコン ピューティングデバイス、というインタラクション   コンセプトのプロトタイプを開発(2004)   Carsten  Schwesig Ivan  Poupyrev Eijiro  Mori
  27. 27. !"#$%&#'(")*+,-,./"-#)0-%1)2%3%&)4-,51"&/# •! ! ! ! •! ! ! ! •! ! "#$%&$'()*#!+),'(-&)!%$&'!.&/0 1,'#)2,&)(3!4&)5$&3!6,7)(32! •! 8! ! •! ! 96*:&13!()1!;22( < ! •! ! !
  28. 28. Momentum-based Parameterization of Dynamic Character Motion •!
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  37. 37. Facebook ( ) ( ) , . FaceBook SNS . !"#$%&'((')*%+,-.)*",/+,-'&,*0"'*".)1'2("'*34,*1,"2*5"+)('612("&)7'('826)*9"" Experimental evidence of massive-scale emotional contagion through social networks . !52&":9";9"<-2&,-2=$=">2&',"?9"@4'(()-A7=B="2*5">,C-,A"D9"E2*1)1F7=1
  38. 38. Upset : Now?: Emotion Contagion in Distributed Groups ! CMC , Dynamic spread of happiness in a large social network: longitudinal analysis over 20 years in the Framingham Heart Study >2&,."E"G)H(,-="2..)1'20,"+-)I,..)-=$"J'1K)(2."!"LK-'.02F'.="+-)I,..)-B"" . 1mile 25% .(95% 1 57 ) 1mile 14 (1 ~28%) . >2&',"@4'(()-A=">2.)*"M+',N,(="O)((A":-'.(2*,="P,*Q2&'*" R,'..="R2(0,-":)**,-="S">,C-,A"D9"E2*1)1F
  39. 39. M)1'2("*,0H)-F"5,0,-&'*2*0.")I"5,+-,..')*"" . >J"T).,*U4'.0$=B=">E"G)H(,-V"2*5"J!"LK-'.02F'.W=X The Spread of Emotion via Facebook Face Book " # Eija Haapalainen, SeungJun Kim, Jodi F. Forlizzi, Anind K. Dey
  40. 40. ! SNS 6100 Facebook # A 61-million-person experiment in social influence and political mobilization T)7,-0"O9"P)*5$="LK-'.0)+K,-">9"G2-'..$=">2.)*">9">)*,.B="!52&":9";9" <-2&,-V="L2&,-)*"O2-()HV=">2'&,"?9"M,Y(,$"S">2&,."E9"G)H(,-$=W
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  55. 55. どんなもの?  脳と脳で直接コミュニケーションを行う。 他と比べてどこがすごい? ・送信も受信も人間が行っている。   ・完全に非観血的な技術を使用。   ・通信内容に意識的な性質が含まれる。 伝達の仕組みは?  体を動かすイメージをすると、脳波が変化す るのでそれを読み取り、0・1の情報に変換す る。その後、インターネットを介して遠隔地に その情報を送信する。    送られてきた情報を元にTMS(経頭蓋磁気刺 激法)という方法で脳に刺激を与える。その刺 激により光を感じると1、感じないと0として、情 報を伝達している。 次に読むべき論文は? 結果・議論は? ・高い精度で伝達可能   ・伝達速度は2bits/minute   伝達速度は遅いが、新しい研究の方向を示 すことが出来た。   Ac5ve  tac5le  explora5on  using  a  brain–machine– brain  interface
  56. 56. tDCS(経頭蓋直流刺激)という方 法によって、脳細胞の活動に刺 激を与えながら、同時に脳波の モニタリングを行うという研究。 tDCSの最適化や、より高い安全 性を提供することなどを目的とし ている。   先ほどの研究が人間から人間だった のに対し、この研究では人間からネ ズミへの伝達を行っている。また、経 頭蓋へのFUS(収束超音波)法を用い てCBIを実現している。  
  57. 57. 人間スケールのロボットアームを作成し、複雑な動きが可能な神経インターフェイス装置を実現した。 更に、四肢に重度の麻痺や欠損がある方でも、少ない神経信号から複雑な装置の制御が可能であ ることを明らかにした。  
  58. 58. 近年研究が盛んになっているBTBI(脳と脳を結ぶインターフェイス) という分野について、代表的な2本の論文を紹介し、倫理的な問 題について議論している。   BMI(脳-­‐マシンインターフェイス)研究に欠けている触覚という部分に注目し、ICMS(皮質内微小刺 激)を用いた人口触覚フィードバックを可能にするBMBI(脳-­‐マシン-­‐脳インターフェイス)を実現した。  
  59. 59. Time-lapse Mining from Internet Photos Ricardo Martin-Brualla1! David Gallup2 1 University of Washington Steven M. Seitz1,2 2 Google Inc. 技術のキモはどこか どんなもの? 実験方法 議論などは 先行研究と比べてどこがすごいか 次に読む論文 Ricardo Martin-Brualla Google Inc. ネット上の画像で、時間経過を記録する映像(time-lapse- movie)を作成する技術を紹介した論文。世界規模で、歴 史的建造物や自然の時間変化を観測することができる。 Steven M. Seitz1,2 2 Google Inc. [Matzen and Snavely 2014] 先行研究では、限られた枚数の画像からしか動画が作成できな かったが、本研究では世界中にある画像と膨大な枚数から動画の 作成が可能である。さらに、生成される動画は観測地点が統一さ れており、ビット抜けのない完全な映像が提供される。 場所による制限が無い。例えば、滝の画像や高層ビルの画像にお いても動画が作成できる 世界中の画像データを、データが持つ位置情報及びタイムスタン プによってクラスタリングしているデータマイニングの技術 online上に存在する画像データのタイムスタンプが不 正確のものあるという点 明るさは、各画像から正規化して表現しているが、日 没時や日の出時の薄明かりの表現が不自然である点 観測地点のズレが生じることがある点(アルゴリズム の改善が必要であるということ) Panoramioと呼ばれるgoogle社の運営する地域情報が付与された 画像共有サイトを利用して、8600万の画像を自動で読み込み、 time-lapse video を地域ごとにそれぞれ生成した。! 結果、失敗がいくつか存在したが目的の動画は作成できた。!
  60. 60. Scene Chronology Kevin Matzen and Noah Snavely ネット上の画像から時間経過を計測する動画を生 成するアルゴリズムとその方法を記載している論 文。メインに読んだ論文に非常に似ている。 異なる点は、作成された動画の視点が統一できな い点と、画像と画像のズレを補完できない点 Scene Summarization for Online Image Collections Ian Simon Noah Snavely Steven M. Seitz 膨大な量の画像から、視覚的特徴のある画像の組みを 抽出するアルゴリズムについての論文。文字データを 引数とすればノイズの多い画像でも抽出できる。画像 データの検索などにも利用できる。欠点は画像のデー タが大きい場合処理仕切れない場合があるというこ と。メインの論文では画像のクラスタリングに利用さ れている。
  61. 61. Computational Time-Lapse Video Eric P. Bennett! Leonard McMillan† 非線形フィルタリングと独自のサンプリング方法に よって、ユーザーの指定した情報から一致する画像 から時間経過を観測する動画(time-lapse-movie) を生成するアルゴリズムについての論文。メインの 論文には、動画生成の際に参考にされている。 IM2GPS: estimating geographic information from a single image James Hays and Alexei A. Efros シンプルなアルゴリズムのによって、一枚 の画像から、地理的情報を抽出することが できることを示している論文。情景の一致 による判別を行っている。メインの論文で は地理情報を得る際に利用されている。
  62. 62. Get Out of my Picture! Internet-based Inpainting Oliver Whyte1, Josef Sivic1, Andrew Zisserman1,2,1 INRIA, WILLOW Project, Laboratoire d’Informatique de l’Ecole Normale Supérieure, Paris, France 2 Department of Engineering Science, University of Oxford 複数の画像から、対象の建造物を障害物(人や乗り 物)の映らない状態に編集する技術について述べた論 文。異なる視点、異なる明るさからも対象の建造物を 復元できる。メインの論文では、異なる視点から撮影 された画像集合から、不定の視点に定める際に利用さ れている。
  63. 63. A  GPU  Accelerated  Algorithm     for  3D  Delaunay  Triangula9on Thanh-­‐Tung  Cao,  Ashwin  Nanjappa,  Mingcen  Gao,  Tiow-­‐Seng  Tan どんなもの? どうやって有効と検証した? 先行研究と比べてどこがすごい? 議論はある? GPU向けの3次元ドロネー三角形分割の新 たなアルゴリズムを構成し、更に処理を高 速化するための手法を挙げる 技術や手法のキモはどこ? 様々な3DCG図形を描画し、かかった時間と ドロネー化されてない点の個数を調べた。 点挿入とフリッピングの繰り返しと四面体の 外心近くの点の選択により高速化できた。   2次元上の円などを描く際、並行的にフリッ ピングが行われる可能性がある。(つまり遅 くなる) 次に読むべき論文は? “Parallel  geometric  algorithms  for  mulB-­‐ core  computers,”  2010  ( BATISTA,  V.  H.ら) 多数の平行点フリッピングの段階で無限 ループに陥ってしまうのがこれまでの手法 だったが、適切な順での点の挿入とフリッピ ングを交互にしていくことにより近似的なド ロネー三角形を得ることができる 点の挿入とフリッピングを繰り返し、更にスター スプレーを行って図形を構成する
  64. 64. どんなもの? どうやって有効だと検証した? 先行研究と比べてどこがすごい? 議論はある? 技術や手法のキモはどこ? 次に読むべき論文は? Computational Hydrographic Printing Yizhong Zhang* Chunji Yin* Changxi Zheng† Kun Zhou*‡ *State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University †Columbia University コンピュータ制御による水圧転写。Kinectで形状を認識、! 変形を計算してフィルムに出力し、制御下で物体へ転写。 フィルムの歪みシミュレーション用の計算モデル (不均一なフィルムの厚み、ストークス流れ などを考慮) 従来の転写は、シンプルな図柄や単純な形状でのみ可能。 物体に対してフィルムがどう歪むかを計算して図柄を出力し、 制御下で浸すことで、緻密・複雑でも正確に転写できる。 【再現性】ある複雑な形状に、同じ市松模様を何度も転写。! ぶれがなく、色が均等に濃くなることを確認。! 【正確さ】物体に用意した複数の小さな凹みを通るように、! 格子状に線を転写。ずれがないことを確認。 ・ひどく凹んだ形では、フィルムが伸びすぎて色が薄くなったり! 破れたりする。→反復的アルゴリズムでOK?(でも時間増) ・どの方向から沈めるかは、人任せ。→全自動化するには? [Stava et al. 2012] Improving structural strength of 3d printable objects
  65. 65. どんなもの? どうやって有効だと検証した? 先行研究と比べてどこがすごい? 議論はある? 技術や手法のキモはどこ? 次に読むべき論文は? Computational Hydrographic Printing Yizhong Zhang* Chunji Yin* Changxi Zheng† Kun Zhou*‡ *State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University †Columbia University コンピュータ制御による水圧転写。Kinectで形状を認識、 変形を計算してフィルムに出力し、制御下で物体へ転写。 フィルムの歪みシミュレーション用の計算モデル (不均一なフィルムの厚み、ストークス流れ などを考慮) 従来の転写は、シンプルな図柄や単純な形状でのみ可能。 物体に対してフィルムがどう歪むかを計算して図柄を出力し、 制御下で浸すことで、緻密・複雑でも正確に転写できる。 【再現性】ある複雑な形状に、同じ市松模様を何度も転写。      ぶれがなく、色が均等に濃くなることを確認。 【正確さ】物体に用意した複数の小さな凹みを通るように、      格子状に線を転写。ずれがないことを確認。 ・ひどく凹んだ形では、フィルムが伸びすぎて色が薄くなったり  破れたりする。→反復的アルゴリズムでOK?(でも時間増) ・どの方向から沈めるかは、人任せ。→全自動化するには? [Stava et al. 2012] Improving structural strength of 3d printable objects!
  66. 66. ! ! ! ! "#"$%"&"'!"('!"#$"%"&"'!)('!*+,-.'!)('!/"&-/0.'! 1('!".1!/2-&0/30'!$(!4556(!789:9;<=>8?@;!A9@;!BCD@DB! E?:8!FGAHIJ?DE>9?@:!>=@9<=F=B(!!"#$%&'()'*+,()$,($ -&'./0*)$12'!K!L"G;GB:M'!NOKPN6Q(!! !"#$$"%!&'($)%% *#+,-'./%!"#$$"% 0$1$&%234/$#5%% 8R>BSTTEEE(U9G:GVD(C9FTE=:C8WJXY:Z8+JN-OA9! ! #99;AD!/:<DD:![?DE /:<DD:!/A?ZD /:<DD:! /A?ZD !
  67. 67. ! -& ! ! ! ! ! 6#'."%!7#$$.)% 849#'74:./%;'/<&5%=>-"+3'?49&$% @<'.AB&3%@+>7<AC'-D&45-! O ! (!/=J=;D'![('!28=@;'!('!=@Z!,=<:F=@@'!](!)?Z=BS! ^=V<?C=H@;! CGB:9F!C=>=C?HJD!:9GC8!BD@B9<B!:9!><9:9:U>D!?@:D<=CHJD! 9V_DC:B(!7<9C(!`0/a!bQ4( /?F9@!+AVD<Z?@;'!)?C8=DA!%DBBDAU'!cd<;D@!/:D?FAD
  68. 68. Exploratory  Font  Selec0on  Using  Crowdsourced  A:ributes   Peter  O’Donovan  Janis  Libeks  Aseem  Agarwala  Aaron  Hertzmann どんなもの?   フォントを似たものでグループ化して探し やすくするインターフェースの開発 どうやって有効だと証明した?   異なる属性に属する2つのフォントを見比 べて検証する 先行研究と比べてどこがすごい?   フォントを分類して選択できるインター フェースは今までにない。 議論はある?   イラストや音楽、動画など、大きなデータ セットのコンテンツに応用できる。   技術や手法のキモは?   「強いイメージ」「明るいイメージ」などキー ワードで属性ごとに分類し、3段階の階層 構造で検索ができる。 次に読むべき論文は? Content  Crea=on  with  Seman=c  AAributes   hAps://www.youtube.com/watch? v=taRaP-­‐5-­‐vyo
  69. 69. ! ( ! ! ! "(M ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! 3"N3OPNQR!"F!JFR!3S(!&TQNS&R!JF!:UUVF!W/,1.7.$G!)X!C,A#%*! @B/$)4./.*5!$#@>*)7)5G!.*!$>#!,@>.#+#4#*$!,*Y!$#/=*5!)X! Z$!X)%!4,//!@B/$)4./,=)*F!!"#$%&'(")(*&+,-"%(.&$/01%2( &%3(.&%&204(50%6(77R!;R!;[];^LF!! ! !
  70. 70. どんなもの? 同じ景色の複数の写真から、太陽光を分 析することによって詳細な立体世界を構 築するアルゴリズム。 https://www.youtube.com/watch? v=Vf12mepOqNY 先行研究と比べてどこがすごい? 従来のものと同じ時間で、かなり複雑 な画像からも物体の輪郭をより正確に 捉えることができる。 技術や手法のキモはどこ? 異なる二箇所のビューポイントから見た画 像から太陽の位置を特定し、光線から物体 の深度を推測し形状を捉える技術を応用し た。 有効性は? 先行研究と同じ実験を比較しても有効な結 果が出た。入力する画像の枚数を変更して 実践したところ、実物との誤差が枚数が増 加するにつれて減少した。 議論はある? 複雑な形状の輪郭を再現するために は、光線の反射率に左右されてしま う。 次に読むべき論文は? WANNER, S., AND GOLDL¨U CKE, B. 2012. Globally consistent depth labeling of 4D light fields. In CVPR.
  71. 71. 概要 複雑な形の照明のレンダリングをよりリアルにし、 計算速度を向上させる研究 先行研究との比較 一般的な照明描画用アルゴリズムと事前計算させる方法 の2種類が一般的だが、前者だと計算時間が非常に長く、 後者では光源が小さくないと使えない。 それらの点を克服できるようなアルゴリズムを開発した。 手法のキモ anisotropic point lights (APLs)という点光源の集合体 のようなものを生成する手法をとって照明をレンダリン グする。 有効性 数十時間かけてレンダリングしたものと数十分かけてレ ンダリングしたものを比較し、あまり変わらない画像に なったことから有効性が確認された 議論の余地 他のレンダリング方法と比較してメモリの消費が激しい 次に読むべき論文 Ashdown. Thinking photometrically part ii. In Proceedings of the LIGHTFAIR Pre-Conference Workshop. 先端技術とメディア表現        
  72. 72. Elas%city-­‐Inspired  Deformers  for  Character  Ar%cula%on    Ladislav  Kavan,  Olga  Sorkine-­‐Hornung   どんなもの? 非線形弾性シミュレーションを模倣した   新しい自動スキニング手法。 先行研究と比べて 最小限の追加コストでLBSとDQSよりも   高品質の結果を実現している。 技術や手法のキモ 関節ごとにデフォーマを設置することで   SwingやTwistなどの関節の動きがうま   くいくようになった。 どうやって検証したか LBSとDQSでのスキニングと比較した。 議論はあるか 衝突や接触の効果が扱えない。 次に読むべき論文 A.  McAdams,  Y.  Zhu,  A.  Selle,  M.  Empey,   B.   R.  Tamstorf,  J.  Teran  and  E.  Sifakis   Efficient  ElasKcity  for  Character  Skinning    with  Contact  and  Collisions  
  73. 73. Chopper:  ParKKoning  Models  into  3D-­‐Printable  Parts Linjie  Luo,  Ilya  Baran,  Szymon  Rusinkiewicz,   Wojciech  Matusik どんなもの? 3Dプリンタの許容範囲を超える大きな   モデルをプリントする際、自動で組み立て   可能な部品に分割するフレームワーク。 先行研究と比べて モデルの変形の特性や反射特性に注目   したものはあったが、この論文は形状に   のみ注目している。 技術や手法のキモ 分割の条件を複数設けた。 どうやって検証したか 実際に座ることのできる椅子を分割して   プリントした。 議論はあるか より効率的な方法で切断面の検索が   できる可能性がある。 次に読むべき論文 B.  Bickel,  M.  Bächer,  M.  A.  Otaduy,  H.  R.  Lee,    H.  Pfister,  M.  Gross,  W.  Matusik   Design  and  FabricaKon  of  Materials    with  Desired  DeformaKon  Behavior
  74. 74. !"#$%&&' !"#$%&&' ( )(*&#+&,&-.(&/(/0+$12*3+4("12('+1*3+4( 56768((-9),,$1(:(;1<+1( =>>> !"#$%&&' ? @ ( ( A B C D (
  75. 75. E,"*F#(G0$$*H(I1J$0"#FK$(L$,/M)2"4F1-( N&J"1+#",(G0$$(O&2$,* ( ( P+12.(G0$$*H(Q&R4SF1-(*J0$**(T$*4&1*$(/&0(U$K$,&4R$1J(G0$$(O&2$,*( ( ( (
  76. 76. どんなもの? 先行研究と比べてどこがすごい? 議論 どうやって有効だと証明したか? 次に進むべき論文 技術や手法のキモはどこか? 人体通信を利用し、ユーザー同士が握手を するだけで電子名刺交換ができるシステム。 携帯電話端末やパソコンがようやく一般に 普及し始めた時代に、次世代の名刺交換方 法の一つとして握手を使おうと考えたこと そのもの 実際にプロトタイプを作り、意図通りの動作ができる ことを確認した。 !"#$%&$''%#($)*+&,*&,-.&/.0.%*'1.+,&$+/&-.$%,-&($".&232,.1& &*4&5.$"$6%.&/.0#(.2&72#+8&,-.&-71$+&6*/3&(*117+#($)*+& とても実用的な代物ではないので、更なる研究が必要 だが、ラジオやデジタル通信などの既存の技術の活用 で解決できるかもしれない !"#$%&'()*#"')+",-%#.$/)+"'#01"(2)3&,#'4%25)6%778&36'9%& 人体を介してデータのデジタル交換を行う。 尚、時代が時代なので処理は別の場所に置 いたコンピュータで行っている
  77. 77. どんなもの? 先行研究と比べてどこがすごい? 議論 どうやって有効だと証明したか? 次に進むべき論文技術や手法のキモはどこか? 将来的に表面トポロジーとアプリケーションの広 い範囲に適用することができるか? ! " ! ! #$%&'()!*+,-./ 0! 12 #$%&'()!*+,-. #3#144*56!7(.%8&%&8!9:$;()!7%.+<=>!?:$@=-(.!A%'B! #$%&'()!*+,-.!C$%-!D$E-FG(>($!HI!1;=&!#E:+>$(;!HI!?-EJ!
  78. 78. PortraitSketch: Face Sketching Assistance for Novices どうやって有効だと検証した? 先行研究と比べてどこがすごい? 技術や手法のキモはどこ? 議論はある? 次に読むべき論文は? どんなもの? XDoGフィルターを使って元画像の輪郭や影を抽 出し、それを元にユーザのイラストの修正を行 う。顔の特徴となる部分(目・口・鼻など)に目印 つける。 イラスト初心者で、うまく描けるようになりた いという人24人に体験してもらった。 元画像の画質(明るさ・鮮明さ)によってXDoG フィルターが正しく働かないかもしれない。 元画像と著しく異なる絵は補正できない。 Lee, Y. J., Zitnick, C. L., and Cohen, M. F. ShadowDraw: Real-time User Guidance for Freehand Drawing ユーザが描いた輪郭や影などに、補正レベルに よってリアルタイムで修正を加え、綺麗な人物 画にする、初心者向けの描画システム ユーザの絵柄はそのままに修正を加える。過去 に輪郭を自動生成するシステムはあったが、 ユーザの個性保持や影の描画はできなかった。 PortraitSketch: Face Sketching Assistance for Novices
  79. 79. Gaze-touch: Combining Gaze with Multi-touch for Interaction on the Same Surface どうやって有効だと検証した? 先行研究と比べてどこがすごい? 技術や手法のキモはどこ? 議論はある? 次に読むべき論文は? どんなもの? 視線タッチにより、物を選択し、手で 操作する手法の提案 直接タッチするのと同じくらいの速度 で、片手での間接操作ができる。 視線タッチを物体の選択に、ダイレクト タッチを物体の移動や操作に使うことで、 スピーディかつ直感的な操作が可能になっ た 画像選択、イラスト、マップ検索、複数 選択などのアプリケーションでそれぞれ ユーザーテストを行った 複数の瞬間的同時選択ができない。 動画の編集など、何かを見ながらの 作業ができない。 Still looking: investigating seamless gaze-supported selection, positioning, and manipulation of distant targets. Stellmach, S., and Dachselt, R
  80. 80. ACTO  A  Modular  Actuated  Tangible  User  Interface  Object 先行研究と比べてどこがすごい? どんなもの? 技術や手法のキモはどこ? どうやって有効性を検証した? 議論はある? 次に読むべき論文は? カスタム可能な、何度も使えるユニット毎ユーザーイ ンターフェース 単機能だけでない複合デバイスであり、かつ自由構築 が可能である点(電子ブロック的な) プログラマブルにして、製品のプロトタイプに使える ようになっている。半田いらずである点。 5種類のモジュールを作成し、6人の男女(知識量の ばらつきもある)に使ってもらい、SUSスコアが予想で は68に対して72.9であった。 プロトタイプだけでなく、実際にユーザーが自分好み のユーザーインターフェースシステムを構築できるよ うにサーバーの自動構築等を実装すべき。 Follmer,  S.,  Leithinger,  D.,  Olwal,  A.,  et  al.  inFORM:  Dynamic  Physical  Affordances   and  Constraints  Through  Shape  and  Object  ActuaHon.  Proc.  of  UIST  ’13,  ACM   Press  (2013),  417–426. Emanuel  Vonach  Georg  Gerstweiler  Hannes  Kaufmann ITS  2014  •  Tangibles
  81. 81. DesignScape:  Design  with  Interac2ve  Layout  Sugges2ons どこがすごい? どんなもの? 技術や手法のキモはどこ? どうやって有効性を検証した? 議論はある? 次に読むべき論文は? 要素の位置、大きさ、並び等のレイアウトを提案する ことで、デザイン初心者のグラフィックデザインにお けるデザインの過程を手助けする. 現在のレイアウトを改善し、より良いデザインにする 提案と、現在と違うレイアウトを示してくれる2つの 提案でデザイナーを助けてくれる点. Nonlinear Inverse Optimizationと主成分分析を利用し た自動的なレイアウトの作成方法. 何の機能も利用せずに初心者がデザインしたものを基 準とした. ABテストや5段階評価などを利用し、デザ インを改善する機能を利用したものや新しく提案され たデザインについて基準のものと比較したところ、基 準よりも良いデザインであるという結果になった. 提案されたレイアウトの検索ツールや文体の表現の種 類などに問題. また、自動的なレイアウトの提案は創 造性を損ない、常に望まれているとは限らない. ・Parallel  Prototyping  Leads  to  Be2er  Design  Results,  More  Divergence,  and  Increased  Self-­‐efficacy Peter  O’Donovan,  Aseem  Agarwala,  Aaron  Hertzmann CHI  2015,  Crossings,  Seoul,  Korea
  82. 82. Inverse-Foley Animation: Synchronizing rigid-body motions to sound Timothy R.Langlois Doug L. James どんなもの? 先行研究と比べてどこがすごい? 技術や手汰のキモは何? どうやって有効だと検証した? 議論はある? 次に読むべき論文は? 動画のリンク https://www.youtube.com/watch?v=3k0RB1jhVzA 衝突音のデータから、物理アニメーションを生成するシステムの開発を 行なった。 物理アニメーションにおいて、物質の衝突とその際に発生する音につい ての同期はいくつも研究されてきたが、音から物体の動きを生成するという アプローチが新しい。 27種類の現実のオブジェクトを使用して、434もの衝突音の録音実験を 行ないそれをデータベースかし、検索システムを作ったところ。 今回は剛体のみに留まったが、これからは液体や流体など自然にある ものにどれだけ対応していけるかが課題である。 実際の音生成時に落下させたオブジェクトの動きと、生成された物理 アニメーションとの動きを比較し、検証した 「Synchronization of Background Music and Motion in Compu Animation」 BGMに合わせた動きを3DCGで行わせる研究。衝突音 ないが面白そう。
  83. 83. Interactive Images: Cuboid Proxies for Smart Image Manipulation Youyi Zheng, Xiang Chen, Ming-Ming Cheng, Kun Zhou, Shi-Min Hu, Niloy J. Mitra どんなもの? •! 画像の中の物体の構造を解析し、引 き伸ばし・移動などの編集を可能に 先行研究と比べてどこがすごい? •! 1枚の画像から3次元空間を構築し、 陰影の変化や斜視効果にも対応 技術や手法のキモはどこ? •! オブジェクト群の頂点配置からカメラ 位置・消失点の位置を計算し、影とオ ブジェクトの関係から光源位置を検出  あとは簡単な画像補完 どうやって有効だと判断した? 次に読むべき論文は? 議論はある? •! ユーザスタディでもっともらしさを 検証 KARSCH, K., HEDAU, V., FORSYTH, D., AND HOIEM, D. 2011. Rendering synthetic objects into legacy photographs. ACM TOG (SIGGRAPH Asia) 30, 6, 157:1‒157:12. •! 複雑な形状のオブジェクト操作が難 しい。今の所直方体メイン。 Interactive Images: Cuboid Proxies for Smart Image Manipulation Youyi Zheng, Xiang Chen, Ming-Ming Cheng, Kun Zhou, Shi-Min Hu, Niloy J. Mitra
  84. 84. ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! "#$%&'!()*%'!+',*-#$%!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ./&012*&'!! 3'0$'4!563!26&63!#)*%'!'$,*$2')'$78!!
  85. 85. 9:0)#-#$%!;626)606$! <6$736&&'31! =1#$%!>#6&6%#2*&&?@>*1'A! B27/*7631!*$A!9CD'20E'1 ! ! ! ! ./12&'!*$A!7'$A6$F!G36:'30'1H!)6A'&1H! 12*&@!#$%H!*$A!*::&#2*06$!76!C#6)'2,*$#21! *$A!)6763!26$736&8!!
  86. 86. Simulating Speech with a Physics-Based Facial Muscle Model Eftychios Sifakis, Andrew Selle, Avram Robinson-Mosher, Ronald Fedkiw 技術のキモは? どんなもの? 先行研究は? 議論はある? 次に読むべき論文は? どうやって有効だと検証した? 先行研究の発音に基づいた口の形を用いる方 法や、表情の動きを分割したデータを用いる方 法は、解剖学や物理学から逸脱し、正確さやリ アリティの可能性に限界を与えている。 単語や文を話すときの表情の動きを、物理ベー スのアプローチをし、肉体的に表現することで、 新規の言葉とその顔の動きを表現したり、外部 の物体にインタラクティブに対応する技術 筋肉の動く範囲を変数化した音素データベース を構築した構築したこと。 生成したシミュレーションと、撮影した実際の映 像を比較する シミュレーションはゆっくり発音した時には有効 だが、発音スピードを上げるにつれ現実性が落 ちていく 口形素や顔の表面の動きをもとにイメージを生 成する技術関係の論文
  87. 87. Temporal Control In the EyeHarp Gaze-Controlled Musical Interface https://www.youtube.com/watch? v=XyU8FyB0nZ8#t=53 ■どんなもの? ■先行研究と比べてどこがすごい? ■技術や手法のキモはどこ? ■どうやって有効だと検証した? ■議論はある? ■次に進むべき論文は? 目の動きで操作する楽器 操作できるパラメーターが多い Midas touch problem を解決するために quick glance メソッドを用いた 音楽経験のある人10人に演奏してもらった コマンドの入力が早くなる傾向がある R. J. K. Jacob and K. S. Karn. Eye tracking in humancomputer interaction and usability research: Ready to deliver the promises. In . H. D. J. Hyona, R. Radach, editor, The Mind s Eyes: Cognitive and Applied Aspects of Eye Movements. Elsevier Science, pages 573‒605. 2003.
  88. 88. Projec'on-­‐Based  Augmented  Reality  in  Disney  Theme  Parks   Mark  Mine,  David  Rose,  and  Bei  Yang,  Walt  Disney  Imagineering  Jeroen  van  Baar  anf  Anselm  Grundhofer,  Disney  Research  Zurich                       どんなもの? ディズニーのストーリー性・創造性・芸術性と投影型ARをどう合 わせていくかの探究について書かれている。   先行研究と比べて何がすごいの? HMD  のように装置を使ったDevice-­‐based  AR  よりも複数の人が同 時に共有できるprojec4on-­‐based  AR  の方が一日に何万人も訪れ るテーマパークには向いているし、夢と魔法の世界を壊さない。   技法や手法のキモはどこ? HDRでアトラクションに出てくる立体的なキャラクターなどのオブ ジェクトを効果的に表現できる。50年前からあるアトラクションを プロジェクションすることでアップデートできる。   どうやって有効だと検証した?   50年前からあるアトラクション「白雪姫と7人のこびと」内でもと もとあった小人の家や小人たちにプロジェクションしてシーン に臨場感を与えることができた。   議論はある? 不連続で複雑な表面を持つ有機物にプロジェクションすること、 動いているものに(もしくは見ている人自体動いているとき)プ ロジェクションすること、リアルタイムマスキングすることが難し い。   次に読むべき論文は?   The  Shader  Lamps  research  よみます  
  89. 89. どんなもの? 先行研究と比べて 技術のキモはどこ? 検証方法 議論 次に読む論文 高速回転させた鏡にプロジェクターで像を投影すること により、360°どこからでも見れるようにホログラムを 作る 先行研究よりも遅いフレームレートで再生できるうえに、 上下に視点を動かしてもちゃんと見ることができる。 またインタラクティブに操作することもできる。 カメラトラッキングの技術の進歩により、視点の上下を 判定して焦点距離を変えることができるようになった。 ディスプレイを作り、多くの鑑賞者に同時に干渉させた。 まだ上下の角度に制限があり、真上や下からは見られな い。色も白黒しか表示できない。 Freundenberg)et)al.)2004) 201311421金井啓太
  90. 90. どんなもの? 先行研究と比べて 技術のキモはどこ? 検証方法 議論 次に読む論文 光の反射率0.035%という世界一黒く見える物質。 今までの物質より圧倒的に光の反射率が少なく、写真の ようにしわのあるアルミニウムをコーティングしても 真っ黒に見える 2∼3ナノメートルの非常に小さいカーボンナノチュー ブを生成することが出来る技術 物体を作ってアルミニウムをコーティングし、実際に展 示し光の反射率や見え方を測定した。 まだアルミニウム上にコーティングすることでしか生成 できないが、不必要な光を制限することで精度が上がる 研究への応用が期待されている Z.)P.)Yang,)M.)L.)Hsieh,)J.)A.)Bur,)L.)Ci,)L.)M.)Hanssen,)B.) Wilthan,)P.)M.)Ajayan,)and)S.)Y.)Lin,) “Experimental)observaJon)of)extremely)weak)opJcal) scaOering)from)an)interlocking)carbon)nanotube)array,”) Appl.)Opt.)50(13),)1850–1855)(2011). 201311421金井啓太
  91. 91. どんなもの? 先行研究と比べて 技術のキモはどこ? 検証方法 議論 次に読む論文 湾曲させた鏡で顔面を映し、アイコンタクトを交えつつ 人と人が対話できるようにしたディスプレイ。 多人数でも使用が可能。 あらかじめセットされた項目でなく、個々のユーザーが 実際に行った操作を元にマクロを作ることが出来る。 リアルタイムでの顔の3Dスキャンと、湾曲した鏡に よって鑑賞者の方に視線を向ける技術 凸面、凹面、フラットな鏡を用いてそれぞれ立方体やス キャンされた人の顔を映し、効果を検証した。 波長の違いにより、まだ白黒でしか映像を出力すること ができない。 Cypher)and)Halbert)1993;)Lieberman)2001 201311421金井啓太
  92. 92. どんなもの? 先行研究と比べて 技術のキモはどこ? 検証方法 議論 次に読む論文 一方のビデオの色味、コントラストなどを他のビデオに 自動で適用する技術。 先行研究より幅広い色やコントラストのパターンに対応 でき、1フレームごとに比較するのでなく映像全体を比 較して修正するため、処理が早く自然である。 一枚の画像の中での色の変化が照度によるものか色相に よるものか判別し、別々に解析する技術。 実際にビデオを作り、フレームごとに色味を比較した。 両方のビデオに類似したオブジェクトが映っていないと、 うまく判定してくれない。 Lang)et)al.)[2012] 201311421金井啓太
  93. 93. どんなもの? 先行研究と比べて 技術のキモはどこ? 検証方法 議論 次に読む論文 実写のビデオを水彩で描いたアニメーションのように変 換する技術 静止画を水彩調に変換するのはすでにPhotoshopなどで 実現しているが、それを一枚一枚レンダリングして繋ぎ 合わせるのでなく、前後のフレームと関わりを持った連 続した映像として出力することが出来る 動画の中の物体の移流を連続的に検出し、時間を軸に記 録する技術 実際にビデオを作り、水彩調のアニメーションを生成す ることに成功した。 各ピクセルごとに移流を連続的に記録しているため、コ ントラストが強すぎる動画には適用してもうまくいかな い。 Bousseau)et)al.[2006] 201311421金井啓太

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