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#FTMA15 第三回課題 鬼コースサーベイ

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#FTMA15 先端技術とメディア表現#4
5月29日の講義の後半で用いた資料です.
授業でやったサーベイの一枚まとめをシェアします.
鬼コースでは週25本論文を読みます.
まとめてくれた@yopitaさんに感謝.

Published in: Education
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#FTMA15 第三回課題 鬼コースサーベイ

  1. 1. 201211106 河原圭佑 #3 (人間) Extension Sticker : A Method for Transferring External Touch Input Using a Striped Pattern Sticker Kunihiro Kato Homei Miyashita UIST 2014 何をしたか 縞模様の導電性インクのシールを使うことで, スマートフォンの画面に直接触っていなくても, タッチイベントやスワイプイベントを生成でき る手法の提案 何が新しい 同じようにタッチパネルに導電性の何かを付け て, 拡張して操作できる研究はあったが, 導電性インクを使ってプリントすることで, ユー ザ自身が簡単にインターフェイスを設計できる. やりのこしてること 一次元しかできてないから, 任意のx-yの点 をタッチできるメカニズム. 次 Clip-on Gadget [UIST 11]
  2. 2. 201211106 河原圭佑 #3 (人間) Clip-on Gadgets : Expanding Multi-touch Interaction Area with Unpowered Tactile Controls Neng-Hao Yu1, Sung-Sheng Tsai2, I-Chun Hsiao2, Dian-Je Tsai1, Meng-Han Lee2, Mike Y. Chen1,2, Yi-Ping Hung1,2 UIST11 何をしたか スマートフォン画面のバーチャルキーボードやバーチャ ルゲームパッドは触覚フィードバックが無い & 画面上 のコンテンツに手が重なって, 見えなくなる. → ディスプレイ外部に付けられる導電性の操作ボタン 他の例は? Bluetooth接続のコントローラ → バッテリーが必要 つぎ TUIC [CHI 2011] アプリケーション
  3. 3. 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 背景画像に対してインタラクティブかつ自然に人や自動 車などのオブジェクトを挿入する。 オブジェクトのスケールを合わせたり、背景画像のライ ティングにマッチしたオブジェクトを挿入するなどが自 動でできるようになった。 画角からカメラの角度などを予測し、オブジェクトのス ケールを自動でそろえる技術と、自然な輪郭でオブジェ クトを切りだし、地面に落ちる影も計算しつつ他の画像 に挿入できる技術 実際にサービスを作り、簡単に自然な画像を合成するこ とが出来た。 街灯など、画面の中で特殊なライティングが起こってい ると判定がうまくいかない。また角度によってはオブ ジェクトに影を落とすのがうまくいかないこともある。 Perezet al. 2003; Jia et al. 2006
  4. 4. 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 写真の顔をデータベースから選んだ他の顔と自然に自動 で差し替える技術。 顔面に対して三次元再構成を行い、顔の角度やそれに当 たる光を計算するのではなく、平面からのみ計算して データベース化している。 一枚の画像のみから解像度、光の当たり方、肌の色、顔 の傾きなどを検出し、データベース化して保存すること が出来る。 実際にいくつもの顔を差し替え、約50%の人が「加工さ れていない写真だ」と判断した。 似た顔のサジェストをする際に、まだ処理に時間がか かってしまう。 Blanz&et&al.&2004
  5. 5. 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 ユーザーがある画像に対して行った編集をマクロとして 保存し、他の画像に同じ編集を適用する技術 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。 画像の編集の仕方だけでなく、オリジナルの画像から何 を編集したのかを取得し、他の画像の編集に適用すると ころ。 実際にいくつもの顔を差し替え、約50%の人が「加工さ れていない写真だ」と判断した。 画像のゴミを取り除くなど、画像編集のすべての動作を 自動化できるわけではない。 Cypher&and&Halbert&1993;&Lieberman&2001 A"Framework"for"Content/Adap2ve"Photo" Manipula2on"Macros:" Applica2on"to"Face,"Landscape,"and"Global" Manipula2ons
  6. 6. 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 写真の邪魔なものを取り除き、その部分にネット上に落 ちている他の類似した画像を自然に合成する技術 オリジナルの画像のみをソースとして穴を埋める技術は あったが、それだと不可能なシーンにも対応できるよう になった 色味だけでなくライティングやカメラポジションが似た 画像をサーチし、差し替え元となる画像を自然に切り出 して合成する技術 実際に写真の一部を差し替え、自然だと判断した。 切り取る物の色、形状によっては先行研究の方が自然に 合成できてしまうこともある Efros&and&Leung&1999;&Criminisi&et&al.& 2003;&Drori&et&al.&2003;&Wilczkowiak&et&al.&2005
  7. 7. 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 タイムラプス動画から日光による光と環境光による光を 分けて書き出し、それぞれのパラメータを編集すること によって違った雰囲気のタイムラプス動画を作れる。 タイムラプス動画から反射光のみを取得して編集するこ とはできたが、これは日光と環境光から計算している。 光の強さを時間に対して線形的に検出して取得すること により、データとして扱いやすいようにしている。 タイムラプス動画から日光のみ、環境光のみ、反射光を 増したものなどの動画を生成した。 より正確に生成するためにはもとの動画がかなり高解像 度なものでなくてはならず、その分動画を生成するため の処理時間も長い [Chuang&et&al.&2002;&McGuire&et&al.&2005;&Li&et&al.& 2005;&Wang&et&al.&2005
  8. 8. 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 もやのかかった写真一枚のみからそれぞれのオブジェク トの奥行きを検出し、自動でもやを除去する技術。 画像に深度情報を与えることでエッジをシャープにする ことは出来たが、一枚の画像のみから再現するのは初め て。 もやのかかった部分からコントラストを検出し、もやの 強さを測る技術 実際に画像からもやを取り除いたり、逆にランダムマッ プをかけつつもやを加える編集を行った。 同じ深度のところにかかっているもやに濃度の差があり すぎるとうまく検出できない [Chuang&et&al.&2002;&McGuire&et&al.&2005;&Li&et&al.& 2005;&Wang&et&al.&2005
  9. 9. ! ! #3! 201313095! 3D 3D 3D 3D 3D#No#glasses#(2011) Jonathan!Post! h2ps://www.youtube.com/watch?v=Uef17zOCDb8
  10. 10. ! ! #3! 201313095! ! PC 5 ! •  Andrew!Stuart!et!al.!!Effecct!of!Monaural!andBinaural! Altered!Auditory!Feedback.J.!Acoust.Soc.!Am.,!101(6),!June! 1997. SpeechJammer:A#System#U<lizing#Ar<ficial#Speech#Disturbance#with#Delayed#Auditory#Feedback(CoRR’12) Kazutaka!Kurihara,!Koji!Tsukada h2ps://www.youtube.com/watch?v=USDI3wnTZZg
  11. 11. ! ! #3! 201313095! 2 3 •  R.Matsue,!M.Sato,!Y.Hashimoto,!H.Kajimoto:!Hanger!reflex! ca!reflex!modon!of!a!head!by!temporal!pressure!for! wearable!interface,!SICE!Annual!Conference!2008,!2008. (2009) , , , h2ps://www.youtube.com/watch?v=JAME211VlZk
  12. 12. ! ! #3! 201313095! 60 •  Cruz,!A.,!and!Green,!B.!Thermal!sdmuladon!of!taste.!Nature!403,!6772!(2000),! 889–892.! •  Ranasinghe,!N.,!Nakatsu,!R.,!Nii,!H.,!and!Gopalakrishnakone,!P.!Tongue! mounted!interface!for!digitally!actuadng!the!sense!of!taste.!In!16th! Internadonal!Symposium!on!Wearable!Computers!(ISWC),!IEEE!(2012),!80–87.! Digital#Flavor#Interface#(UIST’14#DEMO) Nimesha!Ranasinghe,!Gajan!Suthokumar,!Kuan!Yi!Lee,!Ellen!YicLuen!Do h2ps://www.youtube.com/watch?v=7HMDIIWgAhc
  13. 13. ! ! #3! 201313095! , •  2011,!pp.461c464,!2011! •  ,! ,!Vol.2011cHCIc142!No. 11,!2011 (WISS’10) h2ps://www.youtube.com/watch?v=jPQvQVi3vdE
  14. 14. ! ! #3! 201313095! ! . ( ) •  ,! ,! ,! ,! ,! :! ,! ,!Vol.17,! No.1,!pp.23c32,!2012.! ( ’07) h2ps://www.youtube.com/watch?t=68&v=0kqbhyLDLAg
  15. 15. 201413109 #3 ( (
  16. 16. 201413109 #3 ( !  !  !  !  ! 
  17. 17. 201413109 #3 ( !  ! 
  18. 18. 201413109 #3 ( !  !  ! 
  19. 19. 201413109 #3201413109 #3 ( !  !  !  !  !  !  !  LED !  !  !  !  !  !  ( ! 
  20. 20. 201413109 #3201413109 #3 ( !  !  ( A"Mul&'Layered"Display"with"Water"Drops(SIGGRAPH’10) ( !  The"Waterfall"on"Saga"Castle"/" (TeamLab)"
  21. 21. 201413109 #3201413109 #3 ( !  !  ( ( (((TeamLab×DAIKIN)( !  ( ( @
  22. 22. 201413109 #3201413109 #3 ( !  !  ( (
  23. 23. 201413109 #3201413109 #3 ( !  LED( (Constella?on(of(Departure( –( ( ( ( ( ( (6,000(Light(Bulbs(React(( To(Your(Movements(
  24. 24. 201413109 #3201413109 #3 ( !  ( ( 3D Burton ( !  ( CloudDisplay(ACE’10)
  25. 25. 201413109 #3201413109 #3 ( !  ( ( ! 
  26. 26. 201413109 #3201413109 #3 ( !  ( !  ( ! 
  27. 27. wUbi-Pen : Windows Graphical User Interface Interacting with Haptic Feedback Stylus Ki-Uk Kyung , Jun-Young Lee どのようなものか? 鉛筆タイプの触覚インターフェース 先行研究と比べてどこがすごいか? ディスプレイに装置が組み込まれているわけではない ので、各端末ごとに適応させる必要はない 技術や手法のキモ 様々な触覚を一つのデバイスに搭載した。 vibrator, impact(linear vibrator), speaker, texture(3*3 pin array), microphone Type 2はtexture feedbackをなくした代わりに microphoneを搭載し、軽量化をした。 活用法 ●Windows Interface Button Clicking : impact, Menu Selection :   vibration and impact , Scroll : tactile bit etc.. ●pin array を使用することで、tactile pattern displayが実現できる 関連研究 Ubi-Pen [Kyung & Lee, 2008]. 2015/05/29 橋爪智 #3鬼
  28. 28. Simplified Design of Haptic Display by Extending One-point Kinesthetic Feedback to Multipoint Tactile Feedback Kouta Minamizawa , Domenico Prattichizzo , Susumu Tachi どのようなものか? one-point kinesthetic feedbackとmultipoint tactile feedback を組み合わせたhaptic display 先行研究と比べてどこがすごいか? kinesthetic displayだけで手の先までをサポートするに は複雑な構造になってしまう。tactile displayと組み合 わせる必要がある。 技術や手法のキモ tactile displayを指先に、kinesthetic displayを腕につけ る。 有効性の確認 tactile displayを人差し指に、kinesthetic displayを手の ひら、手首、腕につける。2つの仮想質量をかけて、重 さの判別ができるか試験(Just Notified Difference (JND))。5つの場合のJNDを検証する。 →tactile,kinesthetic単品だとあまり制度が良くないが、 組み合わせると高い精度を出した。 2015/05/29 橋爪智 #3鬼
  29. 29. MudPad: Tactile Feedback and Haptic Texture Overlay for Touch Surfaces Yvonne Jansen, Thorsten Karrer, Jan Borchers 2015/05/29 橋爪智 #3鬼 どのようなものか? マルチタッチに対応した、電磁石を用いたアクティブ 触覚フィードバック 先行研究と比べてどこがすごいか? レスポンスが早く、マルチタッチに対応 技術や手法のキモ 電磁石をアレイ状に配置。それぞれ独立して操作可能 + マルチタッチセンシング層 + fluid-filled pouch : 電磁石の磁力によって、中の液 体の粘度が変わる。 + ラテックスカバー 活用法 Virtual Keyboard : キーの位置が識別しやすくなる Music Sequencer Secure Touchpad Input : 触感はプライベート 今後の展望 テスト環境を作って有効性の確認 関連研究 TeslaTouch[Bau et al. 2010]
  30. 30. FingerFlux: Nearsurface Haptic Feedback on Tabletops Malte Weiss , Chat Wacharamanotham , Simon Voelker , Jan Borchers 2015/05/29 橋爪智 #3鬼 どのようなものか? 電磁石を用いた触覚フィードバックデバイス 先行研究と比べてどこがすごいか? 多くのhaptic feedbackは画面を触ったあとに触感を与 える。→画面に触れる前から触感を与えることができ る。 技術や手法のキモ 19*12 電磁石(3500巻)をアレイ状に配置 永久磁石を指につける。磁石の反発、引力で触感を再 現 活用法 Priori Feedback : 画面を見なくても写っているオブ ジェクトの位置がわかる。 Reducing Drifting : 正しいボタンへ引き寄せることに より、無駄な動きを減らす。 Moderate Physical Constraints : 動きに制約を与える。 Rendering Objects : 反発力で形や線を表現できる。 有効性の確認 35mmの高さまで触覚フィードバックが可能 今後の展望 multi-finger haptic feedback.
  31. 31. Haptic Chameleon: A New Concept of Shape-Changing User Interface Controls with Force Feedback G. Michelitsch, J. Williams, M. Osen, B. Jimenez, and S. Rapp 2015/05/29 橋爪智 #3鬼 どのようなものか? 形を変えることによるユーザーインターフェースの提 案 コンセプト 形と触覚を変えることによって、様々なものを便利に するだろう。 •  実世界の物を真似して形が変わる。 •  選択肢の具現化 先行研究と比べてどこがすごいか? それ自身の形が変わるだけでなく、ユーザーは掴むな ど自由に扱っても構わない。 活用法 車の中のインターフェースがHaptic Chameleonであれ ば、運転手は多くを見なくても操作ができる。 今後の展望 他の技術と組み合わせながらプロトタイプを作ってい く 関連研究 Deformable Objects as Input Tools [Murakami et al.
  32. 32. VacuumTouch: Attractive Force Feedback Interface for Haptic Interactive Surface using Air Suction Taku Hachisu , Masaaki Fukumoto 2015/05/29 橋爪智 #3鬼 どのようなものか? Air pumpとsolenoid air valvesを使った吸引型の触覚イ ンターフェース 先行研究と比べてどこがすごいか? 引力フィードバック(TestlaTouch,FingerFlux):手にデ バイスを装着する必要がある。→何も装着しなくてい い 技術や手法のキモ valveをアレイ状に配置。マイコンで制御。air pump内 の圧力の変化で、指が置かれているかの判断ができる。 映像はプロジェクターで投影。 活用法 Suction Button : 大切なファイルを削除しようとした時、 Noボタンをアピール Suction Slider : スライダーが端に来たことを教える Suction Dial : ダイアルの端を知ることが困難←吸引で 教える。 課題 穴を完全に塞いだら、引力を長時間与えることができ ない→強力ポンプを使う。レスポンスが遅い。画面に 触れる前の指に引力を与えるのが難しい。
  33. 33. Novel Tactile Display for Emotional Tactile Experience Yuki HASHIMOTO , Satsuki NAKATA , Hiroyuki KAJIMOTO 2015/05/29 橋爪智 #3鬼 どのようなものか? スピーカーを使って、感情を伝えるデバイス 先行研究と比べてどこがすごいか? 感情を伝えることができる。 引く押す、両方の力を再現できる。 技術や手法のキモ 音:永久的に使えて低解像度 スピーカーを手に持ち、コーンの押し引きで触感を与 える 活用法 Sense of Being Alive : 人工的ないきものの感情を表す。 実験では心拍と呼吸を表現した。 Tactile Communication : 人間同士の自然な触覚コミュ ニケーション。利用者の動作を伝えたり、手の握り強 さなどを伝える。 Realistic Physical Sensation : 物理的な触感を再現する (ex スライムの動き) 関連研究 Hapticat [Yohanan et al. 2005]
  34. 34. HaptoMime: Mid-Air Haptic Interaction with a Floating Virtual Screen Yasuaki Monnai, Keisuke Hasegawa, Masahiro Fujiwara, Kazuma Yoshino, Seki Inoue, Hiroyuki Shinoda 2015/05/29 橋爪智 #3鬼 どのようなものか? 空中インタラクションシステム 先行研究と比べてどこがすごいか? ハンズフリーで空中のバーチャルスクリーンに触感を 与えることができる。 技術や手法のキモ Aerial Imaging Plate : corner-reflector arrayを有する透 過鏡 IR touch sensor , LCD ultrasonic phased array transducer : 高速度、高解像度、 比較的長い距離でも大丈夫。焦点位置を移動させて、 触感を指先に与える。 活用法 仮想的なスクリーンなのでセキュア。手が汚れていた り、濡れていても大丈夫。空中に絵が描ける。 関連研究 Non-contact method for producing tactile sensation using airborne ultrasound[Iwamoto et al. 2008]
  35. 35. 2 FTL(electrical focus tunable lenses) 6DOF 7 2 Extended Depth-of-Field Projector by Fast Focal Sweep Projection 4 4 4 4 (IPSF) (SSIM) 2 2 3Image Pre-compensation: Balancing Contrast and Ringing [Y. Ji, J. Ye, S. B. Kang, and J. Yu/CVPR2014] IEEE VR 2015 4 2 5 2
  36. 36. A Switchable Light Field Camera Architecture with Angle Sensitive Pixels and Dictionary-based Sparse Coding 4 4 4 4 4 5 2 2 CG 1 2 PSNR 2 2 3Compressive light field photography using overcomplete dictionaries and optimized projections [K. Marwah, G. Wetzstein, Y. Bando, and R. Raskar / TOG2013] ICCP2014 4
  37. 37. 4 4 4 SIGGRAPH 2014 5 5 2 2 2 5 , , 2 2 , 2
  38. 38. Learning to Select and Order Vacation Photographs 4 4 4 4 42 2 9 63 5 2 2 / 2 3Jointly aligning and segmenting multiple web photo streams for the inference of collective photo storylines [G. Kim and E. P. Xing. / CVPR2013] 3Photo sequencing. [T. Basha, Y. Moses, and S. Avidan.. / CVPR2012] WACV2015 (Disney)
  39. 39. The Shading Probe: Fast Appearance Acquisition for Mobile AR 4 4 AR 5 2 3Reciprocal shading for mixed reality [KNECHT, M., TRAXLER, C., MATTAUSCH, O., AND WIMMER,M/ 2012] 3A single-shot light probe [DEBEVEC, P., GRAHAM, P., BUSCH, J., AND BOLAS, M. / 2012] SIGGRAPH Asisa 2013 (Disney)
  40. 40. Modeling and Estimation of Internal Friction in Cloth 4 4 4 4 2 1 1 2 Dahl’s model 2 5 3D 1 5 2 3Folding and crumpling adaptive sheets [NARAIN, R., PFAFF, T., AND O’BRIEN, J. F. / ACM Transactions on Graphics 2013] 3A solid friction model. Tech. rep., The Aerospace Corporation. [DAHL, P. R. / 1968] SIGGRAPH Asisa 2013 (Disney) 4 1 2
  41. 41. SHADOWPIX: Multiple Images from Self Shadowing 4 4 2 23D 2 8 3Reliefs as images. [ALEXA M., MATUSIK W / ACM 2010] EUROGRAPHICS 2012 (Disney) 4 6 7 2 2 4 PSNR
  42. 42. Manufacturing Layered Attenuators for Multiple Prescribed Shadow Images 4 4 4 4 5 2 2 PSNR 2 PSNR 2 1 2 5 1 1 2 3Parallax stereogram and process of making same. [IVES F. E. / 1903] 3Layered 3D: Tomographic image synthesis for attenuation-based light field and high dynamic range displays [WETZSTEIN G., LANMAN D., HEIDRICH W.,RASKAR R. / ACM Transactions EUROGRAPHICS 2012 (Disney)
  43. 43. Modeling and Animating Eye Blinks 4 4 4 4 4 5 2 ( c) 1 ( b7 40 300fps 2 5 10 5 30fps 2 5 3Statistical models of appearance for eye tracking and eye-blink detection and measurement [Bacivarov, I., Ionita, M., and Corcoran, / IEEE Transactions on Consumer Electronics 2008] ACM Transactions 2011 (Disney) 4 1 5 2 2
  44. 44. BetweenIT: An Interactive Tool for Tight Inbetweening 4 4 4 4 5 5 5 1 5 2 6 a,e b,c,d 6 77 5 1 5 1 5 2 3Proceedings of the 2nd international symposium on Nonphotorealistic animation and rendering [KORT A. / MPAR2002] Eurographics 2010 (Disney) 4 5 1 1
  45. 45. A spatiotemporal super-resolution algorithm for a hybrid stereo video system 4 4 4 4 41 1 MOBILE 3DTV1Poznan 5 2 1 1 2 3 6SW-SSIM,LTG,PSNR7 5 5 1 5 5 3Super-resolution: a comprehensive survey. [Nasrollahi,K., Moeslund, T.B / 2014] 3Subjective quality assessment of asymmetric stereoscopic 3D video. Signal Image Video Process. [Aflaki, P., Hannuksela, M.M., Gabbouj, M / 2015 ] Signal, Image and Video Processing Journal 2015
  46. 46. SPATIOTEMPOR AL SEGMENTATION FOR STEREOSCOPIC VIDEO 4 4 4 4 4 2 5 2 2 1 5 2 3Efficient hierarchical graph-based video segmentation [Matthias Grundmann, Vivek K watra, Mei Han, and Irfan Essa,/ CVPR2010] Quality of Multimedia Experience 2010 4 1 1 5 2
  47. 47. Development of 480-fps LED display by use of spatiotemporal mapping 4 4 4 480fps 5 5 LED 2 3D 1 2 1 2 3Parallax panoramagrams for viewing by reflected light [H. E. Ives, / 1930] 3Viewing-Zone Control of Light-Emitting Diode Panel for Stereoscopic Display and Multiple Viewing Distances [H. Yamamoto, T. Kimura, S. Matsumoto, and S. Suyama / 2010] IAS 2012 3 5
  48. 48. Extracting 3D Layout from a Single Image Using Global Image Structure 4 4 4 4 , 5 2 , 2 15 5 5 2 5 2000 2 5 12 5 2 5 2 TIP 2015 4 4
  49. 49. Active Flattening of Curved Document Image via Two Structured Beams 4 4 4 4 2 0 6 2 2 5 3Metric rectification of curved document images. [G. Meng, C. Pan, S. Xiang, J. Duan, and N. Zheng / PAMI 2012] CVPR2014 4
  50. 50. Spatiotemporal Stereo Matching for Dynamic Scenes With Temporal Disparity Variation 90 0 50 0 6 0 6 6 9 5 9 , 5×5 5 6 6 7 5 2 1 belief propagation Dense motion and disparity estimation via loopy belief propagation [Michael Isard and John MacCormick / ACCV2006] Non-parametric local transforms for computing visual correspondence [Ramin Zabih and John Woodfill / ECCV1994] Are we ready for autonomous driving? the kitti vision benchmark suite [Andreas Geiger, Philip Lenz, and Raquel Urtasun/CVPR2012] ICIP2013
  51. 51. Evaluation of Super-Voxel Methods for Early Video Processing 90 0 50 0 6 0 1 1 2 8 7 3 5 4 9 8 1 9 5 5 3 1 5 1 1 8 Chellappa. Entropy rate superpixel segmentation. [M.-Y. Liu, O. Tuzel, S. Ramalingam, and R. / CVPR2011] CVPR2012 4 90 1 5 5
  52. 52. Label Propagation from ImageNet to 3D Point Clouds 90 0 50 0 3D 9 , 6 2D 1 9 1 1 5 9 Exemplar SVM graphical model Segmentation Propagation in ImageNet [D. Kuettel, M. Guillaumin, and V. Ferrari / ECCV2012] Ensemble of Exemplar-SVMs for Object Detection and Beyond [T. Malisiewicz, A. Gupta, and A. A. Efros / ICCV2011] SIGGRAPH Asisa 2013 (Disney)
  53. 53. Predicting Matchability 0 50 0 6 0 3D 85 6 99 5 1000 1 (4fps) 1 1320 185° Modeling and recognition of landmark image collections using iconic scene graphs. [X. Li, C. Wu, C. Zach, S. Lazebnik, and J.-M. Frahm / ECCV2008] Reconstructing the world from internet photos [N. Snavely. BigSFM / http://www.cs.cornell.edu/projects/bigsfm , 2012] CVPR2014
  54. 54. Multiview Shape and Reflectance from Natural Illumination 90 0 50 0 6 0 85 1 2 3 1 5 1 5 5 5 5 5 Color Constancy, Intrinsic Images, and Shape Estimation. [J. Barron and J. Malik / ECCV2012] Light Probe Image Gallery [P. Debevec / http://www.pauldebevec.com/Probes/, 2012.] CVPR2014
  55. 55. Small Baseline Stereovision 90 0 50 0 6 0 5 5 5 6 1 Appariement fin d’images stéréoscopiques et instrument dédié avec un faible coefficient stéréoscopique. [Giros, A., Rougé, B., Vadon, H / 2004] Journal of Mathematical Imaging and Vision 2007
  56. 56. Parallax-tolerant Image Stitching 0 50 0 6 0 5 5 5 Photoshop, AutoStitch,as-projective-as-possible stitching(APAP) 6 Smoothly varying affine stitching [W.-Y. Lin, S. Liu, Y.Matsushita, T.-T. Ng, and L.-F. Cheong / CVPR2011] CVPR2014 4 90 5 5 6
  57. 57. Gaze Estimation based on 3D Face Structure and Pupil Centers 90 0 50 0 6 0 1 5 9 5 6 5 Combining head pose and eye location information for gaze estimation [R. Valenti, N. Sebe, and T. Gevers, / IEEE T-IP2012] ICPR2014 4 90 9 5 5 4 0
  58. 58. Multi-UAV-based stereo vision system without GPS for ground obstacle mapping to assist path planning of UGV 0 0 (UAV) 1 GPS 5 5 7 1 Collaborative navigation of UAV and UGV using vision and LIDAR sensors’ [Kim, J.H., Bae, I., Quan, C.H., Lee, S.H., Son, P.W., Rhee, J.H., Kim, S.,and Seo, J / 2013] An aerialground robotic system for navigation and obstacle mapping in large outdoor areas [Garzon, M., Valente, J., Zapata, D., and Barrientos, A / 2013] ELECTRONICS LETTERS 2014 4 90 1 5 5 640×480 4 5 9 4 6 0 2.7 1 1
  59. 59. Revisiting Depth Layers from Occlusions 900 4 90 0 6 0 5 1 2 39 6 0 24 6 18 [7] 1 6 ”Sound of music”9 9 1 1 1 Probabilistic multi-view dynamic scene reconstruction and occlusion reasoning from silhouette cues [L. Guan, J. Franco, and M. Pollefeys / IJCV2010] CVPR2014

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