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#FTMA15 第六回課題 全コースサーベイ

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#FTMA15 先端技術とメディア表現#6
6月19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.
仏人間コースはサーベイを、鬼コースは最終アウトプットとして論文を提出するため、実装と評価を含めた実際の研究をしています.
まとめてくれた@yopitaさんに感謝.

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#FTMA15 第六回課題 全コースサーベイ

  1. 1. Food  Messaging:  Using  an  Edible  Medium  for  Social  Messaging   Jun  Wei,    Xiaojuan  Ma,    Shengdong  Zhao     先行研究と比べてどこがすごい? どんなもの? SMSとしての食べ物の利用について考察した もの 技術や手法のキモは? 次に読むべき論文は? 議論はある? どうやって有効だと検証した? 食べ物をメディアとしたコミュニケーションの 可能性を考察しただけの論文なので特に特 徴的な工夫は見られなかった キャノンやエプソンが販売している可食印刷機を使 用している。また食べられるSMSメディアを作るもの として3Dプリンタについても触れている。 被験者を募り実際に食べ物をメディアとしたSMSを利 用してもらい、アンケートやインタビューをした。 食べられるSMSには他のメディアによるSMSにはな い有形で可食であるという特徴がある。この特徴は コミュにケーションに大きな影響を与える。 食べ物をメディアとして使ったもの。 La8e  Art  Machine    
  2. 2. Gamelunch:  Forging  a  Dining  Experience   through  Sound       Pietro  PoloA  ,        Stefano  PapeA     Stefano  Delle  Monache,          Davide  Rocchesso   音の発生を物体と物体のインタラクションと捉え、 日常の動きに音をつけることで生活をデジタルな 制御を与えるもの h(ps://www.youtube.com/watch?v=JY8UqSaYC1o   TangibleInterfacesfor  Remote   CollaboraHonand  CommunicaHon     Sco(  Brave,  Hiroshi  Ishii,  and  Andrew  Dahley   遠くに離れているユーザー同士 が同じ物体を触って操作してい る感覚を作るもの
  3. 3. La8e  Art  Machine     Oleksiy  Pikalo∗  OnLa(e     ラテアートをする機械   Celebratory  Technology:  New  DirecHons   for  Food  Research  in  HCI       Andrea  Grimes     Georgia  InsRtute  of  Technology  85  5th  St.  NW   Atlanta,  GA  30332  USA  agrimes@cc.gatech.edu       Richard  Harper     Microso  Research   7  J  J  Thomson  Ave  Cambridge,  CB3  0FB,  UK   r.harper@microso.com         食べものを人間の生活や文化においてとても 重要な意味を持つものと考え、人と食べもの のインタラクションについて述べたもの
  4. 4. Wan2tlk?:  Everyday  Text  Messaging     Rebecca  E.  Grinter  ,  Margery  Eldridge       電子メールなどテキストを用いたコミュニケーションの不 便な部分などについて      
  5. 5. Active click: tactile feedback for touch panels Makaki FUKUMOtO, Toshiaki SUGIMARU:Active click: tactile feedback for touch panels, CHI EA ’01, 2001. 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? 音やボタン表示の大きさを調整したりする必要がないため,操作に支障を きたしにくい.また,振動でわかりやすい入力ができる. An emperical comparison of pie vs.Linear menus.とか 音やボタンの大きさを気にせず,画面操作中のタッチフィードバックを得 ることができる. デバイスのフィードバックシステム,Active clickというもの. フィードバックは物理的な振動. 大きなスクリーンは画面全体を振動させなければならないので消費電力 が大きい. 被験者に実際に操作してもらい検証した.ビーブ音との比較等を行った. 論文URL: http://dl.acm.org.ezproxy.tulips.tsukuba.ac.jp/citation.cfm?id=634141
  6. 6. どんなもの? 手持ちのカメラで頭のモデルを作る 先行研究との違い 特別な機械がいらない 技術や手法のキモ リアルタイムで動的にフェイスリグを 適用する 検証方法 様々な角度から撮影し、ポイントを計 測しながらテクスチャを作る 結論 ハンドカメラを用い、限られた情報か ら3Dのフェイスを作ることができる ようになった 次 なんだろう Dynamic 3D Avatar Creation from Hand-held Video Input
  7. 7. CREATING A PHOTOREAL DIGITALACTOR:THE DIGITALE MILY PROJECT コンピュータグラフィックスによりデジタルの俳優を作り出 す High-Quality Single-Shot Capture of Facial Geometry 多数のカメラではなく、1台のカメラの1枚の写真から高精細 な顔のモデルを作り出す
  8. 8. High-Quality Capture of Eyes 眼球をキャプチャーし、高精細な眼のモデルを作製する
  9. 9. 先行研究と比べてどこがすご い? どんなもの? 次に読むべき論文は?どうやって有用だと検証した? 技術や手法のキモはどこ? 議論はある? これまでのARグラスによって表 示可能であったのが視野角40°程 度なのに対し110°まで広がって いる点。 表示された文字が読むことがで きるようにするための実験や、 リアルタイムデモが可能な点に よって。 HIURA, S., MOHAN, A., AND RASKAR, R. 2010. Krill-eye: Superposition compound eye for wide- angle imaging via grin lenses. より実用的なものとする為には 視線追跡機能や表現可能な色の 数など改善すべき点はおおくの こっている。 小さな孔に光を通すことでそれ がレンズの役割を果たし映像を 広げることで視野角を拡大させ ている。 細かい穴をあけた透明な板をシ ースルーディスプレイの外側に 配置したARグラスの開発
  10. 10. 動物の複眼を参考にした広角で歪みのない 画像を得るためのレンズの開発 カメラのボケを利用した離れた距離からでも 読みとれるバーコード
  11. 11. 目の下に取り付けたカメラによる楕円検出 を用いた瞳孔追跡 カメラで撮影することで複数のプロジェク ターの映像をきれいに重ね合わせる
  12. 12. ARグラス用の光の反射、屈折、回析を利用しないデ ィスプレイの開発
  13. 13. 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? 英文で絵を作るアルゴリズム。 簡単に作ることができ、その文字を読むことができる。 前代の技術は専門的な技術を必要とし、地道な作業を 強いられていたのに対し、コンピュータで自動的に作れる ようになり、手軽に作れるようになった点。 また、文字の色・フォントも変えることができ、 文字の並びを変えることもできる。 ベクトルで文字の流れ・曲線を計算し、形の 輪郭をコントロールした点。 極端な曲線はこのアルゴリズムには 不適なのでは? Spin-It: Optimizing Moment of Inertia for Spinnable Objects
  14. 14. ユーザーが物体と軸を設定することで 安定したコマを自動で計算する アルゴリズム。 先に物体の転がる音を入力することで、 それに対応した物体の動きを再現する。 数百の音に対応でき、約12パターンもの 物体の動きが設定されている。
  15. 15. 自転車に乗った動きをシュミレーション できる。 直線での動きだけでなく、蛇行、階段降り、 ジャンプなどもできる。 薄い粘性のあるシートの動きを シュミレーションできる。 表面張力の大小も調整できる。
  16. 16. 水中生物が動く様子と、その周辺の 海水の粒子の動きの様子をシュミレーション できる。
  17. 17. Proprioceptive  Interaction   Pedro  Lopes,  Daniel  Hoffmann,  Alexandra  Ion,  Patrik  Jonell,  Willi  Mueller,  Patrick  Baudisch どういうものか どうやって有効だと検証したか 次に読みたい論文:GestureWrist  and  GesturePad:    Unobtrusive  Wearable  Interaction  Devices 議論はあるのか 加速度センサーで指の動きを認識し(入力)、EMS(Electrical Muscle  Stimulation)アクチュエータを用いて筋肉に電流を流 して手首を動かす(出力)インタラクションデバイスPose-­‐IO EMSによって手をポージングさせたのち、使用者が 同じポーズをしてそれを学習させた。 何人かの被験者にPose-­‐IOを用いたゲームの例を体験して もらいフィードバックをもらった。 視覚障害者の支援ツールにもなりえるのではないか? 手首だけではなく色々な筋肉を入出力に使えるのではないか? 先行技術と比べて何がすごいか アイズフリー(目で確認する必要のない)インタラクション デバイスは今までは視覚や聴覚、外部の刺激を用いるもの が多かったが、このPose-­‐IOは関節のポーズを入力、関節の動きで 出力とするところがすごい
  18. 18. User  Interfaces  for  Interac-ve  Control  of   Physic-­‐based  3D  Character • 検証 ダイビングやフリースタイルスキー、ハーフパ イプなどの競技のモーションの描画によって検証 • 議論の余地 より抽象的な動きをシミュレーション • 次に読むべき論文 Compu'ng  Smooth  Surface  Contours  with Accurate  Topology   • どんなもの? 3Dキャラを物理法則に則ってコントロールするイン ターフェースのプロトタイプ • 新規性 3Dキャラの種々のスポーツ特有の動きを実現させ ることができ、コントローラをスポーツごとに対応させ られる • 手法の肝 ボタン入力にモデルを動かすためのパラメータと タイムラインにおける描画上重要なイベントのマー カーを対応させて描画に用いる(アクションパレットイ ンターフェース)
  19. 19. Composable  Controllers  for  Physics-­‐Based   Character  Anima'on • 物理法則に則ったキャラアニメーションのコントローラ設計
  20. 20. Synthesis  of  Complex  Dynamic  Character  Mo'on   from  Simple  Anima'on • 2次元のアニメを解析し、それを基にしたCGによるモーション の再現
  21. 21. Interac've  Manipula'on  of  Rigid  Body   Simula'ons • 動的なオブジェクトに対し、初期位置などの少ないパラメータ からリアルなモーションを再現する
  22. 22. Ski  stunt  simulator:  Experiments  with  interac've   dynamics •  マウスジェスチャによってスキーのモーションを表現するシ ミュレータ
  23. 23. Layered Dynamic Control for Interactive Character Swimming • 現実の水泳の動きを解析し、刻々と変化する3Dの泳ぎやそ の周囲のモーションを描画する手法
  24. 24. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning Shoya  Ishimaru.  Yuji  Uema.  Kai  Kunze.  Koichi  Kise  .  Katsuma  Tanaka.  Masahiko  Inami   どんなものか 先行研究と比べてどこがすごい? 技術のキモはどこか 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? 論文自体にはなし、ただ強化学習のポイントである報酬 についてが曖昧で今回は環境に依存したと言っても過言 ではない Human-level control through deep reinforcement learning 深層学習と強化学習を用いて高次元の入力に対しての制御 を学習.家庭用ゲーム機,Atariの2600ゲームのうち7つほど をプレイさせる.基本的に人為的な入力は0. 現Google の人工知能DQNの元の論文 実際にatariのゲームをプレイさせ過去の研究の成 果、およびエキスパートユーザと対比, 過去の研究に対して6/7.人間に対して3/7で勝利. 訓練データが大量に必要.ルールなどを教え込むこと が必要.これらを学習によって解決. 強化学習の注目点である”報酬”に関して遅延報酬を に関する問題を解決.過去の経験を平均化させ利用 入力データ,画面ラスト4フレームに対して画像を粗くさせて 高速化,サンプリングしたデータ同士の相関を低下させる.出 力がパラメータに依存
  25. 25.  Sketch-­‐based  linear  value  func@on  approxima@on 強化学習において線形近似関数の新たなデータ構造 を提案 強化学習においてハッシュとタイル符号化を組み合 わせて連続空間内の状態を表現 ↓ tug-of-war sketch を使用し強化学習で 傾向を評価するより少ないハッシュのオーダで実現. 評価にatari2600の50ゲームほどを使用 Context-Dependent Pre-Trained Deep Neural Networks for Large-Vocabulary Speech Recognition 携帯電話認識においてDBNをもちいて 大語彙の連続音声認識(LVSR) 新しいコンテキスト依存(CD)モデルを提案 事前学習において過学習と隠れマルコフモデル (DNN-HMM)の用いたモデルを用いる。 DBN-LVSR-DNN-HMMを提案。 George  E.  Dahl,  Dong  Yu,  Senior  Member,  IEEE,  Li  Deng,  Fellow,  IEEE,  and  Alex  Acero,   Fellow,  IEEE Marc  G.  Bellemare Joel  Veness Michael  Bowling
  26. 26. The arcade learning environment: An evaluation platform for general agents 強化学習、モデル学習などに用いられる アーケード学習用の環境(ALE)の導入 ATARIの2600ゲームに対応した環境の設計 ドメイン(種類?)に依存しないベンチマークの開発 55以上の異なるゲームで実証結果 ALEにより可能となる評価手法を提案 SPEECH RECOGNITION WITH DEEP RECURRENT NEURAL NETWORK Alex Graves, Abdel-rahman Mohamed and Geoffrey HintonKai Kunze, Masai Katsutoshi, Yuji Uema, Masahiko Inami リカレントニューラルネットワーク(RNNs) ↑シーケンシャルなデータの処理が得意 音声認識のためにディープラーニングをもちいたRNN を使用 また、その性能を評価 TIMIT音素認識ベンチマークで 17.7パーセントのテスト·セット·エラー
  27. 27. TD-Gammon→強化学習を用いたバックギャモンを行うシステ ム ↑ 精巧だがブレイクスルーにつながっていない この研究では誤差逆伝播法,強化学習,TD学習を用いないで 4000個のパラメータでfeed-forward neural networkを用いた 評価関数を開発しTD-Gammonの機能を一部複製した。 Why did TD-Gammon Work Jordan B. Pollack & Alan D. Blair
  28. 28. BaseLase:  An  Interac.ve  Focus  +  Context  Laser  Floor   どんなものか デバイスの周囲5mの地面にレー ザで文字や図形を投影でき、そ のレーザと相互に作用すること が出来るシステム。 先行研究と比べてどこが凄いか 一つの面に高解像度のレーザー光 と低解像度のレーザー光の2種類を 同時に投影出来る。 技術や手法のキモはどこなのか 間に鏡を設置しそこで反射させて 投影することで、上面のポリウレタ ンで反射させるより投影距離が短く なり高解像度に投影出来る  。 どうやって有効だと検証したか アプリケーションを2つ作った。また、 実際に12人の人にモード切り替え 方法を教えず模索してもらったり、 手や足で図形を描いてもらった 。 今後の課題や議論 目や顔を検出してレーザーを当た らないようにし安全性を高めたい。 context  mirrorを円筒状のアクリル ガラスで固定し雨などに強くしたい。 自律ロボットに載せてみたい。 次に読むべき論文 The  Everywhere  Displays  Projector:   A  Device  to  Create  Ubiquitous   Graphical  Interfaces  
  29. 29. The  Everywhere  Displays  Projector:  A  Device  to  Create   Ubiquitous  Graphical  Interfaces   液晶プロジェクターの光を回転鏡により逸ら し、部屋中のあらゆる場所へ投影出来る
  30. 30. LaserTouch  :  Touch  device  control  using  a  laser   pointer     レーザーポインタによるタッチパネル操作手 法の提案
  31. 31. LaserOrigami:  Laser-­‐Cu@ng  3D  Objects   熱による3Dオブジェクトの高速切断方 法の提案。(従来のレーザーカットのよ うに手動での組み立てを必要としない)
  32. 32. GravitySpace:  Tracking  Users  and  Their  Poses  in a  Smart  Room  Using  a  Pressure-­‐Sensing  Floor   床にかかる圧力からユーザの場所やポーズ、 あるいは家具の位置の推定
  33. 33. Looking  Glass:  A  Field  Study  on  NoQcing  InteracQvity  of  a   Shop  Window   お店の窓のうち3つをインタラクティブなディ スプレイに変更し、通行人の反応を調査する
  34. 34. Munehiko  Sato      Shigeo  Yoshida      Alex  Olwal      Boxin  Shi   Atsushi  Hiyama      Tomohiro  Tanikawa      Michitaka  Hirose      Ramesh  Raskar      CHI  2015   どんな研究か? 波長の違うLED4セットとイメージセンサを用いて物体のセン シングを行うデバイスの開発.リアルタイムユビキタスコン ピューティングに向いている.評価実験も行った. 先行研究と比べて何がすごいか? LEDとイメージセンサとマイコンにBluetoothモジュールを取 り付けるだけでスマートフォンやタブレットと通信をして素材 ごとに違う動作をさせることができる. この手法のキモは? 物体の表面で反射した光をイメージセンサで測定し,素材と 波長ごとのLEDの光の反射率の違いから物体の表面の素 材を推定する. 検証方法・結果 いろいろな光の状況でいろいろな素材に当てて試した.高 い確率で素材を判別することができた. 実際にプロトタイプを作って,6面がそれぞれ違う素材でで きたショーケースにかざして使ってみた. iPhoneと連携させて使ってみた. 議論はあるか? 特になし 次に読むべきもの Yang,  X.,  Grossman,  T.,  Wigdor,  D.,  and  Fitzmaurice,  G.  Magic  finger:   Always-­‐available  input  through  finger  instrumentaUon.  In  Proc.  ACM   UIST  ’12,  147–156.   SpecTrans:  VersaUle  Material  ClassificaUon  for  InteracUon  with  Textureless,  Specular  and   Transparent  Surfaces  
  35. 35. A  Data-­‐Driven  Reflectance  Model   Wojciech  Matusik     Hanspeter  Pfister     Mad  Brand         Leonard  McMillan A  PracUcal  Model  for  Subsurface  Light  Transport   Henrik  Wann  Jensen      Stephen  R.  Marschner      Marc  Levoy     Pat  Hanrahan   双方向反射率分布関数(BRDF)を用いて物 体の表面に質感をレンダリングするデータ ベースの作成   BRDFを用いて物体の表面に光が当たった時 の物体の表面の質感と影の部分のレンダリ ングする手法の提案.
  36. 36. Magic  Finger:  Always-­‐Available  Input  through  Finger   InstrumentaUon   Xing-­‐Dong  Yang      Tovi  Grossman      Daniel  Wigdor        George  Fitzmaurice   SpeckleEye:  Gestural  InteracUon  for  Embedded  Electronics   in  Ubiquitous  CompuUng   Alex  Olwal      Andy  Bardagjy      Jan  Zizka      Ramesh  Raskar   人間の指先につけたLEDとRGBカメラによって物体 の表面の質感を検知するデバイスの開発.   22種類の質感の種類を98.9%の精度で検出す ることがか可能. レーザーを用いたリアルタイム動作追跡によって ジェスチャーを検出するシステムの実装例を示した 論文.    
  37. 37. SpeckleSense:  Fast,  Precise,  Low-­‐cost  and  Compact   MoUon  Sensing  using  Laser  Speckle   Jan  Zizka      Alex  Olwal      Ramesh  Raskar   Laser  Specklesを用いたモーションセンシング技術 を用いて,人間とコンピュータ間のインタラクション を生み出すデバイスの開発.  
  38. 38. どんなもの?  見えているもの以上のものを見る。 (画像情報のみでナビゲーション。)   他と比べてどこがすごい?  通常のコンピュータビジョンと異なり、画像に 写っているもの以上のものを見ることを目指した。 GPSやインターネットなしに、画像情報のみから ナビゲーションや犯罪発生率推定を行う。 技術のキモ・手法は?  画像に対し、骨子、テクスチャ、色、勾配を用い たアルゴリズムやディープラーニングにより、目 的地までの距離と犯罪の発生率を推定し、ナビ ゲーションを行う。 次に読むべき論文は? 議論・結論は?  視覚的な情報のみを用いて、将来の犯罪や、 経済・政治の情勢を予測するなど、この道には 様々な可能性があると考えている。 IM2GPS   SUN  A-ribute  Database   (個人的に読みたいのはFrame  Break) どうやって有用だと示した?  人間にも画像から推定してもらって、その場合 との比較を行い、人間の直感よりも優れているこ とを示した。 CVPR,  2014
  39. 39. 純粋なデータ重視型シーンマッチングを用いて、単一の画像から地球上の地理的な位置を確率分布と して推定する。インターネット上の600万枚のGPSタグ付き画像をデータセットとして利用している。   ネット上で人気になる画像は、どうして人気があるのか?人気 の予測は可能なのか?という研究。今回読んだ論文の動機と なった論文でもある。   WWW,  2014 CVPR,  2008
  40. 40. シーンについて、新しい属性に基づ く表現を提案し、それをベースに、初 の大規模属性データベースを作成、 検証した。これまでの研究より一般 的な属性認識を実現している。   CVPR,  2012 グローバルな幾何学的関係に基づき、シーンのカテゴリを認識 する。4600以上も引用されている論文。   CVPR,  2006
  41. 41. 入力画像よりも広い視野の画像を生成する、最初の研究。   似たシーンの広角画像をガイドとし、シフトマップ画像合成法を用いることで、実現している。   CVPR,  2013
  42. 42. Scene  Comple+on  Using  Millions  of  Photographs James Hays, Alexei A. Efros. 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? どうやって有効と検証した? 議論はある? 次に読むべき論文は? 空いた部分に適切な画像をデータベー スの中から探して穴を修復する 入力イメージごとに多様な出力結果を 提示し、ユーザに選択させることが可 能になった 230万もの元データ、二段階の検索(意 味的に類似した画像の検索→穴にマッ さらにデータ数を増やすと完成画像が 良質になる? 元画像、他のアルゴリズムを用いて埋 めた画像、本研究のアルゴリズムを用 いて埋めた画像を用意し、被験者に本 物か合成化質問する Region  Filling  and  Object  Removal  by   チするパッチを検索) Exemplar-­‐Based  Image  Inpain+ng[2004]
  43. 43. どんなもの? 先行研究と比べてどこがすごい? どうやって有効だと検証した? 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? A Layered Fabric 3D Printer for Soft Interactive Objects 既製の生地の層から柔らかく変形可能な3Dオブジェクト を形成する3Dプリンタの提案。 既製の布のロールから層を切り出し接着し、正確な形を形成 することができる。ひとつのプリントに2つの別の生地を 使用することも可能。 レーザーカッターを使用して層の2次元輪郭に沿ってカット した後に感熱性接着剤で層を接着する。 2Dの層状にレーザーカットした生地を感熱性接着剤で接着して いくことで3D形状にしていく。任意の形を表現でき、柔軟性もある。 Cherenack, K., Zysset, C., Kinkeldei, T., Munzenrieder, ¨ N., and Troster, G. Wearable electronics: Woven ¨ electronic fibers with sensing and display functions for smart textiles. Advanced Materials (2010) 接着に時間がかかり印刷時間が比較的遅い。
  44. 44. Paper  Generators:  Harves/ng  Energy  from  Touching,  Rubbing  and  Sliding 発電したものを貯蓄する仕組みが作れるといい。 Advanced  Linear  Devices.  EH300/301,  Epad  Energy  Harvest-­‐  ing   Modules,  h@p://www.aldinc.com/pdf/EH300.pdf  .     Back,  M.,  Cohen,  J.,  Gold,  R.,  Harrison,  S.,  and  Minneman,  S.   Listen  reader:  an  electronically  augmented  paper-­‐based  book.  In   Proc.  CHI  2001,  ACM  Press,  (2001),  pp.  23–29.     Zhong,  J.,  Zhong,  Q.,  Fan,  F.,  Zhang,  Y.,  Wang,  S.,  Hu,  B.,  Lin  Wang,   Z.,  and  Zhou,  J.  Finger  typing  driven  triboelectric  nanogenerator   and  its  use  for  instantaneously  lighYng  up  leds.  Nano  Energy   (2012).     研究内容 ユーザーがこする・たたくなどのインタラクションを与えることで電力 が発生する紙発電機 材料がPTFEシート(テフロン)、紙、シルバーコートポリエステル や伝導性のある接着剤があればいいので軽く薄く安く作ることが できる。 摩擦帯電と電子親和力の違いから電力を作る極めてシンプルな 仕組み。紙に限らず様々な物質に伝導性のプリントやペイントを 施すと同じ技術を利用することができる。ローカルでもリモートで も動作のするデバイスの実現が可能。 動画:h@ps://www.youtube.com/watch?v=4WaUcXSfPTg 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?
  45. 45. Make  It  Stand  :  Balancing  Shapes  for  3D  FabricaYon Romain  Prévost1  Emily  WhiYng1  Sylvain  Lefebvre2  Olga  Sorkine-­‐Hornung1 1ETH  Zurich  2INRIA ☆どんなもの?   3Dプリンタ等で生成した場合に適切に物理的なバラン スが取れるようなモデリングを可能にする ☆先行研究と比べて   ・実際に制作されたときに支柱や台座を使用しない   ・外側の変形に加え、内部を彫るようにモデリングを 行う ☆技術のキモ   モデルの外観に大きな影響を与えることなく、質量の 分布を操作するためのアルゴリズム ☆どうやって有効だと証明した?   ・平面に置くもの、上からつるされるものについて 実際にモデリングを行い、制作した ☆議論はある?   ・製品の転倒防止など、安全性を高める目的での使 用も期待できる。   ☆次に読むべき論文は?   ・FabricaYng  arYculated  characters  from  skinned  meshes.   BÄCHER,  M.,  BICKEL,  B.,  JAMES,  D.  L.,  AND  PFISTER,  H.   (2012)    
  46. 46. Plas%c  Trees:  Interac%ve  Self-­‐Adap%ng  Botanical  Tree  Models   Soren  Pirk          Ondrej  Stava          Julian  Kra4          Michel  Abdul  Massih  Said          Boris  Neubert   Radomir  Mech          Bedrich  Benes          Oliver  Deussen どんなもの? 壁などの障害や木同士の重なりを含めた 木のモデリング どうやって有効だと証明した? 従来のモデリングと本研究のモデリングで、 壁の有無や木の成長の度合い、木の種類 を変えて構成スピードやノード数を算出し て検定した。 先行研究と比べてどこがすごい? 複雑なシーンや環境の変化にも瞬時に対 応し、動的でインタラクティブな操作が可能 議論はある? ・主軸への枝の追加や、すでに曲がった幹 に壁を当てた時のモデリングが不自然   ・風の影響を追加したい  技術や手法のキモは? ・L-­‐Systemsでモデルの生成と計算、GPUで 小枝や葉のかたまりをモデリング   ・木の成長と光の当たり方を加味したモデ 次に読むべき論文は? InteracFve  modeling  of  virtual  ecosystems   h4p://graphics.uni-­‐konstanz.de/publikaFonen/ 2012/plasFc_trees/website/ リング
  47. 47. どんなもの?   ユーザーが直感的に簡単に、自由な大きさ・サイズにカットできるマ ルチタッチセンサー     先行研究と比べてどこがすごい?   従来の電子部品及び機器はアドホックな方法でその大きさと形状を カスタマイズするために切断することができなかったが、非常に薄く、 柔軟で、切断が可能で、プリントアウト費用が安価な電子機器の発 明   技術や手法のキモは?   印刷静電容量マルチタッチセンサを用いて、符号理論から生物学 的システム、コンピューターネットワークにおけるトポロジからインス ピレーションを取り、物理的切断、と除去領域に対する回路レイアウ トを強固にした       どうやって有効だと検証した?   詳細なシミュレーションと電子感知特性の評価、およびいくつか のレターサイズの切断可能なセンサシートの概念実証の実装 によって検証した。   議論はある?   電極1ピンあたりの設計は、スケーラビリティの問題を提起する 伝統的なグリッドよりも多くの配線が必要であり、混合トポロ ジーとセンサーの模索が必要。   次に読むべき論文は?   Flexpad:  Highly  Flexible  Bending  Interac%ons   for  Projected  Handheld  Displays        
  48. 48. どんなもの? オリジナルの風景写真に対し、「秋っ ぽく」「暖かそうに」「霧がかかった ように」「雪景色に」など様々な加工 を自動で施す。 先行研究と比べてどこがすごい? 色味やコントラストを自動で加工する ものはすでにあるが、「一瞬の風景の 振る舞い」をデータベースにし、細か く大きなスケールで研究した。 技術や手法のキモはどこ? 連続した101 個のWeb カメラを用いること で、風景が気候によってどう変わるのかを データベースに記録できるようにした。 どのようにして有効性を証明したか? 同じ写真に対し、気候などのパラメータが 違う実際の写真と、元の写真から加工され てできた写真を見比べ、ちゃんと言葉によ るイメージ通りに加工されていることが確 認できた。 議論はある? 元のデータベースとなる実際の写真が 101 個のカメラからしか与えられない ことと、それに正しいパラメータを与 えることがクラウドソーシングで出来 ているのか、ということが疑問である。 次に読むべき論文は? BELL, S., UPCHURCH, P., SNAVELY, N., AND BALA, K. 2013. Opensurfaces: A richly annotated catalog of surface appearance. ACM Trans. Graph. (proc. SIGGRAPH) 32, 4.
  49. 49. 概要 人間へのコーチングテクニックを参考にして モデルに動作を反復練習させる研究 先行研究との比較 の動きを制御するためのさまざまなパラメータを決める までに既存の最適化方法では多くの時間やリソースを消 費する。それを人間に教えるような表現を用いて教え、 自動で最適化をさせるようにする。 手法のキモ 言語から理解した意味を用いて関節角や動きのマッピン グを行い、その中で可能性が高いものを抽出、実装する。 有効性 いくつかの動作を教えたところ、それぞれ15 30回の指 導でモデルはうまくその動作をこなせるようになった。 議論の余地 比較的単純な1動作に対しては有効であるが、複雑でタ イミングに敏感な動作に対しては不十分な手法である。 次に読むべき論文 BORNO, M. A., DE LASA, M., AND HERTZMANN, A. 2013. Trajectory optimization for full-body movements with complex contacts. 先端技術とメディア表現
  50. 50. Unified  Par+cle  Physics  for  Real-­‐Time  Applica+ons Miles  Macklin,  Ma<hias  Müller,  Nu<apong   Chentanez,  Tae-­‐Yong  Kim どんなもの? これまで個別に提案されてきたゲーム物理 の技術を統合的に扱う手法を提案。 先行研究と比べて 接触や衝突を考慮し、剛体やガスなどを すべて表現でき、異なる表現の相互作用 も扱えるのは初。 技術や手法のキモ 物体同士が刺さった状態になってしまう 問題をSigned  Distance  Fieldを各パーティ   クルに保存することで回避。 どうやって検証したか 剛体などの表現、相互作用をシミュレーション した。 議論はあるか 粒子は単独で正確に大型のフラット面を表 すことが出来ず、SDFは不十分な形状のサ   ンプルに対し正確ではない。 次に読むべき論文 CORBETT,  R.  D.    2005.   Point–Based  Level  Sets  and  Progress  To-­‐   wards  Unorganised  Par+cle  Based  Fluids   .  PhD  thesis,  The  Uni-­‐   versity  of  Bri+sh  Columbia.
  51. 51. Computa+onal  Design  of  Linkage-­‐Based   Characters Bernhard  Thomaszewski, Stelian  Coros, Damien  Gauge,  Vi<orio  Megaro   Eitan  Grinspun,  Markus  Gross   どんなもの? いくつかの関節で繋がっているネットワークを   使って動きを表現できるキャラクタをデザイン   する手法。 先行研究と比べて 仮想のキャラクタの物理的な表現を作成す   るのは新たな領域。 技術や手法のキモ 始めにすべての関節に動力源が与えられて   いるような状態を考えた後に、一つの動力源   の代わりに剛体を繋げ、動力が関節を伝わる   ようにした。 どうやって検証したか アニメーションをインプットし、その動きをす   るキャラクタを作成した。 議論はあるか 設計プロセス中に別の部品との交点をチェック   していないため、衝突を防ぐ後処理が必要に   なってしまっている。 次に読むべき論文 ZHU,  L.,  XU,  W.,  SNYDER,  J.,  LIU,  Y.,  WANG,  G.,AND   GUO,B.    2012.       Mo+on-­‐guided  mechanical  toy  modeling.    In   Proc.  Of ACM  SIGGRAPH  Asia  ’12  
  52. 52. 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? VRとARを使った室内の視覚ナビゲーショ ンのためのUIの実験的評価。 ナビゲーションにVRを組み込んだこと。 議論はある? 現在地の推定度により、自動でVRとARを   切り替えられる方がよい。 VRと現実が異なる場合がある。   次に読むべき論文は? Mo  ̈ller  ,  2012.  A  mobile  indoor  naviga8on  system   interface  adapted  to  vision-­‐based  localiza8on.     以下の3点を評価実験から検証した。 ①VRとARの使い分け方。 ②視覚UIを活用する効果。 ③ARのための物体の認識法。 hIps://www.youtube.com/watch?v=83sm52l4smw ①インターフェースではARとVRのどち らでナビをするか選択できる。 ②UIにカメラを持ち上げるように誘導 する水準機能をつけている。
  53. 53. どんなもの? 先行研究と比べてどこがすごい? 次に読むべき論文は? 議論はある? Robust Realtime Physics-based Motion Control for Human Grasping 技術や手法のキモはどこ? 服の表と裏を区別するために,二つ のレイヤーを使用し,その間に境界 パーティクルを配置する   服を着るアニメーションを作成する方法 の提案   Anima8ng  Human  Dressing 多様なシチュエーションで布の状態に応 じて自律的に行うことができる   今後の課題 服を解析し,自分で着方を考えるシステム   への発展 人間なら布の状態から考えて動けるが,   この方法は一番近いところから着るなど   視覚的な情報からしか判断できない   人間の体の動きを計算する代わりに運動学   を使用しているので,本来あるべきバランス   による影響などはない
  54. 54. 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? 机の上に並べられたブロックFiconを使い、 立体的な映像表現と入力を実現する ブロックの認識のためにあえて光ファイバー束に ねじれを持たせる新手法を採用している 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。 Ficon:a  3D  Displaying  Tangible  Device  for  Tabletop  System か な 複雑な形のFiconでは、光の屈折により、見え方が不自然 になる。 Ficon:  a  tangible  display  device  for  tabletop  system   using  op8cal  fiber ブロックを上下に貫く光ファイバーでモニタ経由 でブロック表面に画像を表示できる。ブロック自 体は様々な形があるので、様々な表現が可能。
  55. 55. 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? ジェスチャーはデバイスで入力するより効率が低 く 疲れやすい。 壁サイズのディスプレイのパン・ズーム機能などの 複雑なポインティングを実現する為のもの 一次元、二次元、三次元的なアプローチの為の 入力装置 12通り(片手か両手か、円の動きか線の動きか、   入力が一次元か二次元か三次元か)の相互作用 実験を行い、入力の精密性を比較した。 Move  to  improve Mid-­‐air  Pan-­‐and-­‐Zoom  on  Wall-­‐sized  Displays パン・ズーム機能のもっとも有効的な実現
  56. 56. Solid Simulation with Oriented Particles 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? シュミレーションの過程を書き出すのは困 難。液体中にある固形物の相互作用を統一 的な枠組みで表現するのが次の研究目標。 Real-Time Eulerian Water Simulation Matthias Müller-Fischer Siggraph 2011 3DCGの物体を楕円とそれが連結したもの と置き換えることで、物体を自然かつ自由 に変形させる。 視覚的なメッシュをスキニングしている。 パーティクルを使っているので衝突判定が 可能。等方性でない動きが表現できる。 位置および向きの両方を有するパーティク ルを使用すること。 水中での魚と海藻や、バギーのモデルに適 用させてオブジェクト間の相互作用を含め たリアルタイムレンダリングを行った。
  57. 57. 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? Cliplets: Juxtaposing Still and Dynamic Imagery プロ用のソフトや技術を使わずに、 動画と静止画を組み合わせた作品を つくるツール 直感的な操作で、即時に高品質なものを 提供できる 単なるGIFアニメとは違う 幾何学的、時間的にレイヤーをまとめ、 時空間領域分割を最適化し、レイヤーの 境界の画素の色を混ぜ、なじませる技術 Towards moment images: Automatic cinemagraphs.(CVMP 2011) 約1000人に対してデモを行って実際に体験してもらい、 その後アンケートを行った。 また、アプリをダウンロードしてもらい、オンライン調 査も行った。 ある物体が選択した動画範囲のみにしか出現し ない場合、静止画との矛盾が生じるため利用で きない
  58. 58. Electromagnetic Radiation under Explicit Symmetry Breaking 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? 誘電体アンテナの動作原理を証明した論文 通常は、金属などで主に構成されるアンテナを誘電体 メインで超小型に作成し、その仕組が明かされている 点。 電解の変化に対しての、誘電体内の電子移動、それを Maxwell方程式で計算し、実際にアンテナを作成して いる点。 計算方法を元に制作したアンテナのSWRが2.0に近い ことで証明した。 現在は、誘電体アンテナやパッチアンテナなど動作原 理ごとにアンテナができているので、大型アンテナに 負けずに小型アンテナ分野もハイブリッドされるだろ う。 C. A. Balanis, Antenna Theory, Analysis and Design (John Wiley & Sons, Hoboken, New Jersey, 1982). Dhiraj Sinha, and Gehan A. J. Amaratunga
  59. 59. WoBo: Multisensorial travels through Oculus Rift 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? 360度の映像や3Dステレオサウンドを利用して、離れ た場所の景色や音をリアルタイムで体感し、仮想の旅 行経験を提供する技術. 複数のWoBo(World in a Box)を利用することで遠く離 れた場所での景色や音をリアルタイムで現実のように 体感することができる. 360度の映像を撮るための6つのカメラを固定する装 置の設計や6つのカメラの映像の撮影・合成方法、3D ステレオサウンドの録音・再現方法. 22-29歳の男性9名,女性3名の計12名に数分間海の景色 の映像を観てもらい、1から7までのLikert scale評価を してもらった. 映像・音・全体を通しての評価は高く、 不自然さに対する評価も良かった. Oculus Riftとヘッドホンの有線接続が課題. 将来的に はスマートフォンやタブレットを埋め込むような形で 無線のヘッドマウントディスプレイをつくりたい. ・Object recognition from local scale-invariant features. (ICCV '99) Stefano Fibbi, Fabio Sorrentino, Lucio Davide Spano, Riccardo Scateni CHI 2015, Crossings, Seoul, Korea
  60. 60. Depixelizing Pixel Art Johannes Kopf, Dani Lischinski どんなもの? • 荒い絵を滑らかにする手法 先行研究と比べてどこがすごい? • 上に比較。従来のVectorizationを使 った手法だが特徴が失われにくい 技術や手法のキモはどこ? • 基本的にはスプライン曲線による Vectorization。同じような特徴を持 つ隣接ピクセルの接続のために正方形 のpixel cellの形状を変更する。 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? • 実際に利用してみて従来のものより それらしいことを確認 GLASNER, D., BAGON, S., AND IRANI, M. 2009. Super- resolution from a single image. In Proc. ICCV, IEEE. • エミュレータにリアルタイムで適用 するためにはまだ最適化が必要
  61. 61. Breathing Life into Shape: Caputuring, Modeling and Animating 3D Human Breathing Aggeliki Tsoli* Naureen Mahmood Michael J. Black 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=4CRMgPcgKp4 3Dアニメーションにおける、生きているような呼吸を再現する方法を 研究した。 呼吸を再現する研究は他にもあったが、モデルが違うと様々なパラメータ を操作して生成しなくてはいけなかった。この研究では、より簡単に様々な もモデルの呼吸を再現することができ、呼吸の仕方についても指定できる ようになっている。 58人の呼吸をモデリング。それをもとにひな形を作成。違うモデルの体系 ポーズにそのひな形の形を変化させていくことで呼吸での動きも再現して いるところ。また、胸式、複式などの呼吸法もパタメータで変化させられる。 呼吸は体系やポーズによってのみに変わるものではなく、個人差や、内 の構造が影響してくる。そこにどう踏み込むか。また、今回は自然な呼 みだが、せきや息を吹きかけるときなどの動きについても再現していき ひな形を変形させて生成された、呼吸の動きと、実際に人が呼吸した 際の違いを実際に比べてみることで検証した。 「SCAPE: Shape Completion and Animation of People」、今回の研 使っているひな形のモデルがありその体形とポーズと変形させ合成する ことで任意の体系とポーズを取らせる研究 FTMA15
  62. 62. Digital  Micrography どんなもの? 先行文献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? 次に読むべき論文は? 文章で埋め尽くされた絵を生成するアルゴ リズム。従来は熟練のデザイナーが時間を かけて作っていた。美しくバランス良くしかも 文字として読みやすい配置を計算する。 元画像と内部に埋め尽くしたい文章さえあ ればものの数分でマイクログラフィを生成で きる。読むのに無理のない曲線に沿わせる。 輪郭から図形内部の点のベクトルを計算し て繋ぎ曲線を生成。 様々な形状の絵や複数のフォントでアルゴ リズムを試してマイクログラフィを生成して 綺麗かどうかを検証した。 通常の筆跡には対応していない。 あくまでデジタルなフォントで可能になって いるだけ。 JOBARD,  B.,  AND  LEFER,  W.  1997.   Crea<ng  evenly-­‐spaced  streamlines  of   arbitrary  density.      
  63. 63. Stable  Spaces  for  Real-­‐6me  Clothing     どんなものか 先行研究と比べてすごいところ 技術や手法について 有効だと検証した方法 議論 次に読むべき論文 衣服の形状を学習し、衣服の何千もの詳細な アニメーションをリアルタイムでシミュレートする。 細部を表現するには高解像度メッシュ、複雑で 時間のかかる方式が必要であるが、低次元の シミュレートの利点と組み合わせることでリアル タイムのシミュレートを可能にしている。 複雑なモデルをシンプルな線形モデルとして表 現し、データだけから物理的相互作用の現象を 学習させていく。 歩く、走る、ジャンプなどの基本的な動作 をさせてその時の衣服の動きを検証した。 データに基づいたものであるため、一般 的でない場合に対応できない。例えば風 のように外部からの力や、重力の変化、 体が大きく歪んだ場合には対応できない。 Op<mizing  cubature  for  efficient   integra<on  of  subspace  deforma<ons.    
  64. 64. Concept Tahoe: Microphone Midi Control ■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? ボタンとフェーダーと位置・加速度センサー を搭載したワイヤレスマイク 従来のフットペダルでエフェクトを付ける 方法では, ①観客の注目が脚にいってしまう. ②正確なコントロールが難しい. ③視覚的情報と聴覚的情報が一致しない. いう問題があった 実際に使用してもらって使い心地をきいた この論文では記されていませんでした E. Miranda and M. Wanderley. New Digital Musical Instruments: Control And Interaction Beyond the Keyboard. A-R EDITIONS, INC., Middleton, WI, 2004. 脚で操作していたエフェクターをマイクだ けで操作できるようにした https://www.youtube.com/watch?v=C1WY3jkw4js
  65. 65. An Emotion Model For Music Using Brain Waves Rafael Cabredo, Roberto Lagaspi, Paul Salvador Inventado, Masayuki Numap どんなもの? どうやって有効だと検証した? 技術や手法のキモはどこ? 先行研究と比べてどこがすごい? 次に読むべき論文は? 議論はある? 音楽を聴いた被験者の反応を脳波計を用 いて計測する。音楽を通して人間の感情 がどう変化するか調べる。 先行研究では、曲に対する感情のコメン ト・注釈付けが限られてしまう一方で、本 研究では連続的な観察結果が得られた。 EEGを用いることによって連続的な観察結 果を得て、一曲全ての長さでの観察や、 曲の一部分の長さでの観察を可能にした。 被験者が音楽を聴いた反応を手動で回 答したデータと比較する。 今回の実験では被験者が一名だったので、 より多くの被験者に試すことで、感情モデ ルを一般化できるかもしれない。 音楽から感情タグを抽出する論文
  66. 66. Spa$ally Augmentes Reality   Ramesh  Raskar,  Greg  Welch,  Kok-­‐Lim  Low,  Henry  Fuchs どんなもの? Spa%ally  Augmented  Realityという新しい概念とその可能性を紹介した。   先行研究と比べて何がすごいの? HMDを装着しなくても、現実の空間をディスプレイにして、広い視野でhigh-­‐ resolu%onを施されたvirtual  objects  を楽しめる。   技法や手法のキモはどこ? calibrated  projector-­‐camera  を使い、3Dの表面の形を抽出した   どうやって有効だと検証した? たくさんの応用事例が考えられそう、、みたいなことがかいてあったけれ ど、そういったことにあんまり触れてなかった気がする。 議論はある? ・ディスプレイとなる表面の性質によってうまくレンダリングされない。 ・周りの光にも影響を受けてしまう。 ・1つのプロジェクターで正面から写す場合、人の陰が邪魔。でもこれは 複数のプロジェクターを使えば克服できそう。 ・エラーが目立つ 次に読むべき論文は? Milgram  の A  taxonomy  of  mixed  reality  visual  displays  
  67. 67. Dynamic  Shader  Lamps  :  Pain$ng  on  Movable  Objects   Deepak  Bandyopadhyay,Ramesh  Raskar,  Henry  Fuchs   どんなもの? 3次元の物体にリアルタイムでお絵描きできる技術の実装   先行研究と比べて何がすごいの? ・お絵描きする対象がより動的で、立体に直接お絵かきできる。リアルな物 体とモデルの距離が近い  ・プロジェクトされたパレットを使ってお絵描きするという点はCavepain%ng に似ている。しかしCavepain%ngが物理的なものがない仮想空間にお絵描き することに大してこの論文での実装はリアルオブジェクトにお絵かきできる。   技法や手法のキモはどこ? ・2つのプロジェクターを向かい合わせて設置し、物体と筆にtrackerを搭載 した ・op%cal  tracker  とmagne%c  trackerをつかった ・計測の段階でfiducialを使う代わりに3Dのposi%onsをプロジェクションした 2Dのpointに一致させ、tracker  stylusを使った。   どうやって有効だと検証した?   立方体と木でできた鳥の家の2つを使って試した   議論はある? ・プロジェクターとでぃすぷれいの間に1フレームの遅れがある ・複数のプロジェクターをつかったときに動的なものをリアルタイムに処理 するのが難しい ・陰できちゃう問題   次に読むべき論文は?   この論文中にでてきたCavePain%ngが気になったので次読みます  
  68. 68. Network  Coding:  An  Instant  Primer   Chris6na  Fragouli,    Jean-­‐Yves  Le  Boudec,  Jorg  Widmer   どんなものか Network  Codingと呼ばれる技術について、完結な教 科書のように解説をした論文である。Network  Coding とは、より効率的にパケット通信を行う通信方法であ る。 従来のルーター等の無線機器は、本来送られてきた複 数のパケットをそのまま送信するだけのものだったが、 Network  Codingの技術によって、送られてきた複数の 異なるパケットを変換して送信し、効率的な通信方法を 実現している。 先行研究と比べてどこがすごい? 技術や手法のキモ どうやって有効だと証した? これからの課題 次に読む論文は? この論文は調査論文の類なので、実験は行っていな いが、他の論文を参照して有効性を検証している。例 えば、[12.  C.  Gkantsidis  and  P.  Rodriguez.  ]ではP2P通 信にこの技術を応用し、ダウンロード時間の短縮を 図っている。 送られてきた複数パケットを1つにまとめるエンコード技術・ および元のパケットを復元するデコード技術がキモである パケットの復元の際に少しながら遅延が発生してしま うこと。 [12.  C.  Gkantsidis  and  P.  Rodriguez.  ]
  69. 69. ForecasBng  Events  using  an  Augmented  Hidden   CondiBonal  Random  Field   Xinyu  Wei,    Patrick  Lucey,   Stuart  Morgan,    Sridha  Sridharan   2015 どんなものか ・HCRF(隠れ層のある条件付確率場)を拡張したものを 使って次のイベントを予測する ・現時点での状況が予測への強い手がかりになる。 ・その情報を直接与えるので、従来の方法よりも精度 の高い予測が出来る 先行研究と比べてどこがすごい? 技術や手法のキモ どうやって有効だと証した? これからの課題 次に読む論文は? ・サッカーの試合で次のボールの保有者が誰になる かの予測を9試合分検証した。従来の方法と正確性を 比較した。2秒後の予測は今回の方法が一番すぐれ ていることが分かった。 ・チーム/選手の固有モデルと一般的な動作モデルを 最適に組み合わせることで予測能力を高める ・他のモデルトレーニングメソッドの調査 ・より大きなデータセットを試してみる(例えば、ある シーズンでの成績など) ・ A  Methodological  Approach  to  User  EvaluaBon  and   Assessment  of  a  Virtual  Environment  Hangout     ・過去の状態の情報も与え、その時点での様々な状況 の情報(X)を直接与えるとこ   ・Xは隠れ変数と対応していない  
  70. 70. どんなものか? 先行研究と比べてどこがすごいか? 技術や手法のキモはどこか? 次に読むべき論文は? 議論はあるか? どうやって有効だと検証したか? たくさんの3Dデータの集合から、その場所が どこから見たものなのか推測する 沢山の3Dデータ量を使用している。拡張性 がある。 2Dと3Dをマッチングさせているところ。 RANSAC(主にロバスト推定に使用される)の 使用するため、統計上の3Dモデルの存在 情報を使用。 3D情報のインプット。SIFT(特徴点の検出と 特徴量の記述を行うアルゴリズム)の使用。 もっとよりよいやり方でデータベースを 圧縮し、コンパクトな情報にすること。 Irschara et al.
  71. 71. どんなものか 弾性プラスチック構成するモデルを利用 した新しい雪のシミュレーションメゾット どうやって有効だと検証したか さまざまな状況や雪の状態(湿り気)でシ ミュレーションを行った 先行研究と比べてすごいところ 従来のものに多かった蓄積データのモデ ル化によるものは効率的で正確だが動 態の扱いが疎かであったため改善した 議論はあるか たびたびエイリアシングがおこることが難点 ゆくゆくは雪だけでなく砂にも応用できるよう にしたい 技術・手法のキモ MPM(中での衝突や位相的な変化を考慮し た半陰材料ポイント方法)と実際の雪のふる まいを再現する弾性プラスチック構成モデル 次に読むべき論文 A  Finite  Element  Method  for  Anima3ng  Large   Viscoplas3c  Flow  

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