1.
Augmented
reality
flavors:
gustatory
display
based
on
edible
marker
and
cross-­‐modal
interac9on
Takuji
Narumi,
Shinya
Nishizaka,
Takashi
Kajinami,
Tomohiro
Tanikawa
and
Michitaka
Hirose
先行研究と比べてどこがすごい？
どんなもの？
味覚を拡張現実として再現したもの。
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？
味覚を表現するディスプレイはこれまで一部
で議論こそされていたが実装はなされていな
かった。
味の感知の強い要因として見た目と匂いがあること
を利用してARマーカーをクッキーにプリントし、その
マーカーに応じた匂いのする空気をユーザーに嗅
がせている。
被験者にリストの中から味を選んでもらった後でプ
レーンなクッキーとの味の違いを感じるか、何の味
か、どのくらいはっきりと感じるかを聞いた。8割の人
が味の違いを感じるという結果が出た
視覚と嗅覚それぞれが味覚に与える影響は分から
なかったが影響を与えることは分かった
Edible
Bits:
Seamless
Interfaces
between
People,
Data
and
Food.

2.
Edible
Bits:
Seamless
Interfaces
between
People,
Data
and
Food
Dan
Maynes-­‐Aminzade
Stanford
University
Edible
User
Interface
(EUI)
についての紹介。
例 と し て メ モ リ や ネ ッ ト ワ ー ク の 状 態 を
jellybeansで表現したBeanCounterとスクリーン
を特定の味のする液体で薄くコーティングする
TasteScreenをあげている。
Food
Simulator:
A
Hap9c
Interface
for
Bi9ng
Hiroo
Iwata,
Hiroaki
Yano,
Takahiro
Uemura
and
Tetsuro
Moriya
Ins@tute
of
Engineering
Mechanics
and
Systems,
University
of
Tsukuba
ある特定の食べ物を噛む音や噛む
力を記録し、それを元に食感と音と
味を再現するもの。

3.
"Taste-­‐smell
confusions"
and
the
duality
of
the
olfactory
sense
PAUL
ROZIN
University
of
Pennsylvania,
Philadelphia,
Pennsylvania
食べている時鼻から抜ける香りと食べ物そ
のものの香りの違いについてとそれが味に
与える影響から匂いの特性について考察し
たもの
Mul9sensory
flavor
percep9on:
Assessing
the
influence
of
fruit
acids
and
color
cues
on
the
percep9on
of
fruit-­‐flavored
beverages
Massimiliano
Zampini
a,b,c,*,
Emma
Wantling
d,
Nicola
Phillips
e,
Charles
Spence
フルーツ飲料の液体の色とフルーツ
酸が味の知覚に与える影響について
調査した論文

4.
Does
Food
Color
Influence
Taste
and
Flavor
Percep9on
in
Humans?
Charles
Spence
&
Carmel
A.
Levitan
&
Maya
U.
Shankar
&
Massimiliano
Zampini
食べ物の色が味や匂いの知覚に与える影響について調査した

5.
"It's Mine, Don't Touch!": Interactions at a
Large
Multi-Touch Display in a City Centre
CHI 2008 Proceedings · Multitouch and Surface Computing
Peter Peltonen, Esko Kurvinen, Antti Salovaara, Giulio Jacucci, Tommi Ilmonen,
John Evans, Antti Oulasvirta, Petri Saarikko
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？
野外でもマルチタッチディスプレイが安定して動くようにした.
公共空間で動くディスプレイの相互作用.利用者の共通した言動等を見
る．
An emperical comparison of pie vs.Linear menus.とか
公共に利用されるグループ用途のアプリケーション規範は古いため，新
しい規範の確立を考えて行っている.小規模なグループで使うタッチディ
スプレイではなく，パブリックスペースで使うタッチディスプレイであ
ること．
ヘルシンキとフィンランドの中央に,8日間大きなタッチディスプレイを
置いて，1199人の利用について詳細なデータの報告.
公共の野外に設置したマルチディスプレイで，年代順に写真を並べても
らう．
論文URL: http://dl.acm.org.ezproxy.tulips.tsukuba.ac.jp/citation.cfm?id=1357255

6.
論文URL: http://dl.acm.org.ezproxy.tulips.tsukuba.ac.jp/citation.cfm?id=1124952
Cooperative Gestures:
Multi-User Gestural Interactions
for Co-located Groupware
CHI 2006 Proceedings • Gestures and Visualizations
Meredith Ringel Morris*, Anqi Huang**, Andreas Paepcke*
, Terry Winograd*
少人数グループでの共同作業時でマルチタッチ相互作用,協力的なジェス
チャーの研究.

7.
どんなもの？
Position-Based Fluid Control
3Dモデルを土台とした流体シミュレーション
先行研究との違い
技術や手法のキモ
リアルタイムの素早く大きい変形に対応、さ
らに必要なものがメッシュモデルとアニメー
ションボーンのみ
検証方法
様々な形のオブジェクトで実験を重ねた
結論
思っていたシミュレータが完成した。処理速
度も非常に早い。拡張性もめっちゃある。
次
なんだろう
素早いリアルタイムの変形にも対応できる

8.
Adaptively sampled particle fluids
パーティクルベースの流体シミュレーションアルゴリズムの
設計。幾何的に複雑な状態においても綺麗に動く。
Target-driven smoke animation.
何かしらのある形に変形する煙を作成するアルゴリズムの作
成

9.
Practical Animation of Liquids
流体シミュレーション。特により自然なアニメーションの再
現にこだわっている（結構初期の研究）
Position Based Fluids
圧縮できないような環境でも安定して、かつリアルタイムで
の流体シミュレーションを可能とするアルゴリズムの開発

10.
Unified Particle Physics for Real-
Time Applications
最近流行りの単一化アルゴリズムを気体や液体などにもリア
ルタイムで適用できるようなアルゴリズムの作成

11.
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？
ARと物理シュミレーションそれ
ぞれはたくさんの研究がある
が、実際に配置した現実の物体
の動きをシュミレートする点
スマートフォンのアプリとして
製作し、手軽に確認ができるよ
うにし検証を行った。
Jones, B. R., Benko, H., Ofek, E., Wilson, A.
D., IllumiRoom: peripheral projected illusions
for interactive experiences, In Proc. CHI ‘13,
2013.
グラフィック（見た目）部分に
関してまだ改善の余地があり、
他にも要約された情報を提供で
きるようにしていきたい。
実際の物体をつつくことでその
物体を動かした場合のシュミレ
ーションができたり、内部のセ
ンサの値から傾きに対する反応
も見れる。
配置したブロックの次の動きを
ARを使った物理シュミレーショ
ンで確認することができる。
201411399 長田一馬（人間コース）7

12.
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？
どうやって有効だと検証した？
議論はある？
次に読む論文は？
画像をアスキーアートに変換する技術。
手で打ち込んだかのように繊細にできる。
今までのアスキーアートは表示する環境によっては字が
乱れてしまうことが多かったが、正しい並びで表示する
ことができる。また、tone-basedとstructure-basedの
両方を表示することができる。
アスキーアートを画像として変換することは
できたので、今度は動きが出せるように研究
することに価値があるのでは？
アスキーアーティストが形を崩す様子を参考にし、
大量の画像をアスキーアートに変換してその効率の
良さを調べた。
Articulated swimming creatures
SIGGRAPH 2011
画像を細かく格子状に分解し、それぞれのセルに
適切な文字を対応させた点。

13.
イラストをベクトルでアニメーションに
直す技術。
手描きのスケッチをパーツごとに
認識できる。
Data-driven Segmentation and
Labeling of Freehand Sketches

14.
紙や衣類のシワの様子を
シュミレーションできる。
ケンカを高画質なＣＧで
シュミレーションできる。

15.
Compu&ng
Smooth
Surface
Contours
with
Accurate
Topology
• 検証
人型、うさぎなどの動物型オブジェクトの描画
によって検証
• 議論の余地
他には輪郭をわざと誇張して描画させる手法
があり、そちらはスムーズさに欠けるが一本一本
の輪郭線を安定して描画できる
• 次に読むべき論文
Programmable
Rendering
of
Line
Drawing
from
3D
Scenes
(予定)
• どんなもの?
3Dモデルの輪郭をスムーズに描画するための手
法
• 新規性
従来の手法よりも綺麗で正確に描画することがで
き、モデルを動かした時の描写にも対応している
• 手法の肝
従来のメッシュによる手法を様々な視点から行
い、それにより描画された輪郭(mesh
contours)の
情報を多く収集することにより、動画でも静画でも
より自然に描画させている。
201411465 冨永洋平 (人間コース)

16.
Ac>ve
Strokes:
Coherent
Line
Styliza>on
for
Animated
3D
Models
• アニメーションの線画を抽象化・様式化する手法

17.
Synthesis
of
Complex
Dynamic
Character
Mo>on
from
Simple
Anima>on
• 3Dオブジェクトを解析して、立体感を失わないように色合い
のデフォルメを施して、2D化するための基準となる線を計算
する手法

18.
Human-level control through deep reinforcement learning
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？
時間的に拡張していく戦略ゲームについてはこのエー
ジェントでは難しい。評価値ではなく学習時間など？
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
深層学習と強化学習を用いた人工知能(ここでは
エージェント)を進化,非常に最小限の予備知識と
異なる環境の範囲内で制御のポリシーを学ぶこと
ができる.atari2600での実証
Atari の49種類のゲームを用いてスコアを評価,学習
結果によるスコアはマスターレベルの人間と同等
または上回る結果を得られた.学習速度も計測.
「Playing Atari with Deep Reinforcement Learning」で紹
介したものより汎用的に,評価実験をの種類を増して
いる. 対比するとend-to-endの強化学習の’報酬’が断続
的なたたみ込みニューラルネットワーク
(Convolutional Neural Network)を構築するために利用
されている
ゲームのピクセルとゲームスコアの入力だけで学習していく

19.
An
Analysis
of
Temporal-­‐Difference
Learning
with
Func;on
Approxima;on
無限期間においてマルコフ連鎖によって動的費用関
数は時間差学習アルゴリズムによって近似し適用で
きるかについて議論
既約非周マルコフ連鎖で適用した時の、線形関数近
似の学習の時間的な差の収束を確立
Deep Auto-Encoder Neural Networks in
Reinforcement Learning
強化学習とニューラルネットワークでのオートエ
ンコーダの有効性を評価
タスクに依存する情報を利用して特
徴空間のトポロジーを改善する手法の提案
合成画像と実画像を用いて、学習の結果を提示。
Marc
G.
Bellemare Joel
Veness Michael
Bowling
Sascha
Lange
and
Mar;n
Riedmiller
非線形関数のダイバージェンスでの近似例

20.
ImageNet Classification with Deep
Convolutional Neural Networks
ImageNet LSVRC-2010のコンテスト課題
120万の高解像度の画像を分類するために
1000個の異なるクラスにDeep Learningと
Convolutional Neural Networkを用いた大規模なネットワー
クをトレーニング
ImageNet LSVRC-2012で上記に加え改善
過学習を回避するためにDropOutを実装
非飽和ニューロンとGPU畳み込み演算の
インプリメンテーション
Neocognitron: A Self-organizing Neural
Network Model for a Mechanism of Pattern
Recognition
Unaffected by Shift in Position
視覚パターン認識のメカニズムのためのニューラル
ネットワークモデルの提案
自己組織化ニューラルネットワークモデル
ニックネーム“neocognitron”
視覚神経系の階層モデルに類似した構造

21.
2次元または3次元マップ内の各データポイントに
‘場所’を与え高次元データを可視化する
「T-SNE」と呼ばれる新しい手法を提案
多種多様なデータセットに対して
「T-SNE」の性能を実証
Visualizing Data using t-SNE

22.
どんなもの？
一人称視点の動画から、カメラを滑らかに動か
したかのようなタイムラプス動画を作成する
他と比べてどこがすごい？
これまでの手法では対応していない動画でも、
よりなめらかなハイパーラプスを作成可能
技術のキモ・手法は？
・運動からの形状復元(SfM)技術
・カメラ経路を決めるための、新たな最適化手法
・イメージベースレンダリング技術
・マルコフ確率場(MRF)を用いた、複数のソースフ
レームから最終的なフレームの合成手法
次に読むべき論文は？
議論・結論は？
コンセプトの実証に重きをおいていたため実行
速度は遅いく高速化が必要
また、より良いシーン理解が求められるが、こ
の研究で1ステップ前に進んだと考える
IM2GPS
どうやって有用だと示した？
カメラとしてGoPro,Hero2
,Hero3を用いて、バイ
クやクライミングなどの6つのハイパーラプス動画
を作成し、他の手法ではエラーが起きるような動
画にも対応していることを示した
SIGGRAPH,2014

23.
共著者であるSZELISKI,
Rが参加していた研究。規則的でない写真の集まりに対し、撮影された位置と
視点を再構成することで、インタラクティブな写真探索が可能な新しいシステムを提案した。
上の研究の続きとなる研究で、スクロールに用いる軌道や写真間の最
適経路などを自動的に計算し、その動きをシステムに追加した。
SIGGRAPH,2006
SIGGRAPH,2008

24.
これもSZELISKI,
Rによる研究。
複数の入力画像から滑らかな
1つの出力画像を作り出すため
の手法を提案している。パノラ
マ画像の作成も行った。
運動からの形状復元(SfM)アルゴリズムは通常 𝑂(​ 𝑛↑4 )のコストがかかるが、この研究では、精度と速
度のバランスを取る新しい手法により、 𝑂(𝑛)のコストですむSfMを提案している。
3DV,2013
ICCV,2005

25.
複数のカメラ経路の束を用いた、新しい動画安定化手
法を提案した。この手法のポイントは、歪みを用いた動
きの表現と、時空間の経路最適化である。
SIGGRAPH,2006

26.
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？
Stress Relief: Improving Structural Strength of 3D Printable Objects
Ondrej Stava 1
, Juraj Vanek 1
, Bedrich Benes 1
, Nathan Carr 2
, Radomír Měch 2 1
Purdue University, 2
Adobe Systems Incorporated
3Dプリント物の構造強化。高負荷になる部分を検出したら，
空洞化, 肥厚化, 支柱追加を組み合わせてモデルを改善する。
「幾何学的な自動補正」技術と「物理ベースの分析」技術
の両方が統合されたシステム
以前は、構造上の問題を検出できても、補正は手動だった。
本手法では、応力的に問題のある部分を検出した後、見た目に
影響が少ないアプローチを選んで、自動で改善モデルを作る。
入力モデルと改善モデルの両方を3Dプリンタで実際に出力して、
壊れなくなったことを確認。さらに改善後の出力物を解析して、
応力を緩和するのに十分な補強がなされていることを確認。
（構造解析）非均一な素材への対応は？
洗浄時の負荷を評価するには？
（補強） 見た目の変化の許容範囲は？
ヒンジ、ベアリングなど動くパーツへの対応は？
[Allaire and Jouve 2008] Minimum stress optimal design with the level set method

27.
Generative Fluid Profiles
for Interactive Media Arts Projects
Angus Graeme Forbes, Tobias Ḧollerer, George Legrady
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？
技術や手法のキモはどこ？
様々な指の動きや変数の変化を通じて、作られる液体
シミュレーションの結果を示す。
インタラクティブ液体シミュレータを使うことによっ
て新しい作品が作られると見込んでいる。このシステ
ムをメディアアーティストが発展させることもできる
ようになっている。
次に読むべき論文は？
まだ具体的には決まってないが、インタラクティブメ
ディアアート系の論文
小数の変数を変えることで、様々な液体シミュレーショ
ンを実演しうるプロファイルを作成し、簡単に共同芸術
作品を作り出せること。
液体シミュレーターを用いてメディアアーティスト達がど
のように作品を作っていけるかを例を示しながら説明して
いく。
リアルタイムで双方向的に液体のシミュレーションとベク
トルの表示を行う技術。メディアアートの共同作成を想定。

28.
Structured Annotations for 2D-to-3D Modeling
エッジまたは比較的平坦な表面や棘をモデル化出来ない。
細かいものをモデル化するのに適していなく、色を指定
することが出来ない。また、現実では可能である曲面の
接続が出来ないものが存在する。
ANDRE, A., SAITO, S., AND NAKAJIMA, M. 2007.
CrossSketch: Freeform surface modeling with details. In
Eurographics Work- shop on Sketch-Based Interfaces and
Modeling (SBM), 45–52.
2Dスケッチから、3Dをモデリングする。
絵中のキャラクターを三次元化する。
モデリングする際、回転しなくても三次元モデル
をつくることが出来る。
二次元モデルから三次元モデル全体へモデリングする
際のプロセスが簡単であり、持続性がある。
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？

29.
Acoustic Barcodes: Passive, Durable and Inexpensive Notched Identification Tags
バーコードが長くなると正確性が減少してしまう。
Rekimoto
J.,
and
Ayatsuka,
Y.
CyberCode:
designing
augmented
reality
environments
with
visual
tags.
In
Proc.
DARE'00.
1-­‐10.
バーコード状の溝を爪やコイン等でなぞった時に出る音から
データを得ることができる技術
一般的なvisual
markersより小さく、巧妙にでき、また多種多様
な材料に組み込むことができる。
安価なマイクでも波形をとらえて読み込める。
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？
溝の間隔の距離を調整するによって、それぞれのデータを信号
化する。
動画：hHps://www.youtube.com/watch?v=NB_UoJGd5-­‐EBCH符号を用いてエラー訂正にあてるbit数を減らした。
Chris Harrison, Robert Xiao, and Scott E. Hudson UIST’12

30.
A
Programmable
System
for
Ar1s1c
Volumetric
Ligh1ng
Derek
Nowrouzezahrai
Jared
Johnson
Andrew
Selle
Dylan
Lacewell
Michel
Kaschalk
Wojciech
Jarosz
どんなもの？
物理法則に即した光線のシミュレーション
をアーティストが任意にデザインしてプログ
ラムできる。
どうやって有効だと証明した？
プログラムに使われている数式の値を変
えて、光の散乱の度合いを検証。
先行研究と比べてどこがすごい？
アーティスティックでアニメチックかつ物理
法則にのっとった光の再現ができる。
議論はある？
アーティストにとってより直感的でより効率
的な、操作のしやすい設計にする。
技術や手法のキモは？
色や形をアーティスト好みで自由にデザイ
ンできつつ、物理法則上自然な仕上がりに
なるようにプログラミングされる。
次に読むべき論文は？
Point-­‐based
approximate
color
bleeding
(Pixar
Technical
Memo)
hGp://www.cs.dartmouth.edu/~wjarosz/
publicaLons/
nowrouzezahrai11programmable.html

31.
どんなもの？
タブレットなどの操作時、、絵を描くときんなどに手を画面
に置いて描くと、いちいち手のひらに反応してしまうのを防
ぐ研究。
先行研究と比べてどこがすごい？
以前のタッチスクリーンはタッチペンと手のひらの区別が
曖昧であったが、今回の研究で98％正確にタッチペンに
反応し、手のひらを誤って反応することを減らした。
技術や手法のキモは？
この研究において、画面の向きとユーザーの利き手には
依存していない。
どうやって有効だと検証した？
ユーザーにスタイラスを与え、画面に手のひらを置くよう
指示し、カードに描かれた１５のシンボルを複製させて、
スクリーンのスタイラスの正しい反応率と手のひらに反応
してしまった誤作動率を比較し検証した。
議論はある？
画面にスタイラスを置いた瞬間の手のひらとの区別の正
確さが約50ms間であるがに低い。
次に読むべき論文は？
Boring,
S.,
Ledo,
D.,
Chen,
X.,
Marquadt,
N.,
Tang,
A.
and
Greenberg,
S.
The
fat
thumb:
using
the
thumb's
contact
size
for
single-­‐handed
mobile
interacLon.
In
Proc.
MobileHCI
‘12,
39-­‐48

32.
A
material
point
method
for
snow
simula3on
Alexey
Stomakhin,
Craig
Schroeder,
Lawrence
Chai,
Joseph
Teran,
Andrew
Selle
どんなもの？
固体と流体の特徴をもつ雪のシミュレート法。
先行研究と比べて
Material
Point
Methodをグラフィックスで
使用したのは初。
技術や手法のキモ
材料の点の密度を相対的に測定することで
ゆるく詰まった雪と密に詰まった雪を視覚的
に変化させた
どうやって検証したか
様々な雪玉を転がす、砕く、キャラクターを
雪の上で歩かせるなどのシミュレーションをした。
議論はあるか
パウダースノーや雪崩を表現するのに必要
な空気との相互作用を無視している。
次に読むべき論文
YU,
J.,AND TURK,
G.
2010.
Reconstruc3ng
surfaces
of
par3cle-­‐based
fluids
using
anisotropic
kernels.
2010
ACM
SIGGRAPH/Eurographics

33.
Modeling
and
Es3ma3on
of
Internal
Fric3on
in
Cloth
Eder
Miguel,
Rasmus
Tamstorf,
Derek
Bradley,
Sara
C.
Schvartzman,
Bernhard
Thomaszewski,
Bernd
Bickel,
Wojciech
Matusik,
Steve
Marschner,
Miguel
A.
Otaduy
どんなもの？
布のシミュレーションの際の効率的な内部
摩擦のシミュレーションのアルゴリズムを提供。
先行研究と比べて
今までの研究では正確なデータを補足する
ために複雑なハードウェアに依存していたが
この研究はそれを必要としていない。
技術や手法のキモ
どうやって検証したか
布に摩擦がある場合、ない場合などで
シミュレーションした。
議論はあるか
布の重量は弾性と摩擦力を支配しているため
低い曲げ剛性対密度比を有する布に対して
充分に敏感に働かない。
次に読むべき論文
DAHL,
P.
R.
1968.
A
solid
fric3on
model.
Tech.
rep.,
The
Aerospace
Corpora3on.
ダールのモデルでは新しい状態変数を含める
ことが必要だがその代わりに力式としてだけ
ダールの摩擦力を扱うことを可能としている。

34.
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？
次に読むべき論文は？
どうやって有効だと検証した？
Jackson,
2013.
Panop3con:
A
Parallel
Video
Overview
System.
eLearningのようなオンライン講義映像内
の情報探索を補助するシステム。
YouTubeよりも早く目的のビデオシーンを
見つけることができる。
議論はある？
・動画のトピックによって早さに差が出て
しまう。
・スライド表示の時でないと効果的でない。
Panop3conとYoutubeでそれぞれビデオの
クラス（Talk,Slides,Interacive）にそれぞれ
到達するまでの時間を、事前に映像を見
た人と見てない人でそれぞれ計測する。
hKps://www.youtube.com/watch?v=TWT7nNNSjx4
映像全体のサムネイルをタイル状に表
示し、マウスをサムネイル状に置くとそ
のサムネイルの映像と音声が再生され
る。

35.
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？
次に読むべき論文は？
論文中でこの手法で行ったこと
Fast Simulaton of Inextensible Hair and Fur
制約を設定することで、動き方を制
御する
Posi3on
Based
Dynamicsという
位置ベースの方法の提案
Posi3on
Based
Dynamics
安定していて早く、理解と実装が簡単。
位置を直接動かしてコントロールできる
今後の課題
今回は硬い物体は扱わなかったが、
扱えるように簡単にできるので、
それを行う。
衝突、頂点間の距離に関する制
約を行い、計算コストが高い布の
シミュレーションを高速に行った

36.
ShrinkyCircuits: Sketching, Shrinking,and Formgiving for Electronic Circuits
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？
プラスチックポリマーの特性を利用し、
クラフトを製作する要領で数分で簡単に
平面や湾曲面の回路基板を作れる技術
より複雑な構造設計が可能
小型のものを早く作れる
非平面上のものも作れる
スケッチして、導電性のペンで回路をトレースし、
熱を加えはんだ付けを行い基板をつくる技術
材料であるポリスチレンシートが元の40%に
なることを利用したところ
６つのタイプの試作を作り、評価した
熱を利用するため、熱に弱い部品が損傷する
湾曲したときの反りにより、回路の配置が
歪む
Interactive Paper Devices: End-user
Design & Fabrication

37.
ShadowDraw: Real-Time User Guidance for Freehand Drawing
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？
データベースには画像の輪郭が保存されてお
り、ユーザの入力と形状的・空間的に適当なも
のを影として表示させる
顔や自転車など3万枚の画像をデータベースに保
存。システムを使用した時と使用しなかった時
のユーザのスケッチを比較した。
データベースに保存されていない場合は見当違
いな影が表示される。スケッチの能力が中間の
人にしか使用できない。
IGARASHI, T., AND HUGHES, J. F. 2001.
A suggestive interface for 3d drawing.
ACM UIST.
お絵かきを支援するシステム。ユーザが描くと
リアルタイムで自動的に影が表示され、それを
なぞることで上手に描くことができる。
過去の研究ではデータベースに保存された画像の色調や
形状がとユーザのスケッチの一部とどのくらい似ている
かで候補を表示させていたが、このシステムでは輪郭抽
出を行っている。

38.
VPN Gate: A Volunteer-Organized Public VPN Relay System with Blocking Resistance for Bypassing
Government Censorship Firewalls
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？
ボランティアのゲートウェイを用いて通信を秘匿化し
て、国家レベルのファイヤウォールをもくぐり抜ける
もの。
ボランティアとして、参加したい人がVPNのゲート
サーバーを運用できること。実際に運用実験が行われ
た点。
VPN Gate List Server を用いて参照できるようにし、パ
ケットの中身は外部から見えないようになっている点。
運用実験の結果、70%のボランティアのサーバーが稼
働していたことで、ファイアウォール突破したことに
なる。
無線通信で近いのことができないかどうか。いや出来
る。
Daiyuu Nobori and Yasushi Shinjo
USENIX ‘14
Daniel Anderson: "Splinternet Behind the Great
Firewall of China", ACM Queue, Vol. 10, No. 11, 2012. [
VPN Gate List Server
VPN Gate Server #1
VPN Gate Server #2
VPN Gate Server #3
Server list
IP1 IP2 IP3
VPN Client
User
Internet servers
(e.g. Twitter)
1
2 3
3
4
Provided by volunteers.
The free world
Behind the
censorship
firewall
2
1
1
4
0
5
00
1,00
0
1,50
0
2,00
0
2,50
0
3,00
0
3/31/2013 4/30/2013 5/31/2013 6/30/2013 7/31/2013
Servers blocked by GFW Servers not blocked by GFW
We started collaborative spy detection
on4/24/2013.

39.
TranSection: Hand-Based Interaction for Playing a Game within a Virtual Reality Game
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？
3次元と2次元の組み合わせをコンセプトとしVRイン
ターフェース. Oculus RiftやLeap Motionのトラッキング
機能を利用することでゲーム内でのプレイヤーの手と
仮想物体とのふれあいを実現している.
仮想の3Dオブジェクトを使って仮想空間の中での2D
ゲームの中の仕掛けや敵と戦うことができる.
Oculus RiftやLeap Motionのトラッキング機能を活用
した手などの描画、酔いを軽減するための対策、NUI
の実現、手で仮想物体を持つ際の判定の工夫など.
男性7名,女性5名の計12名に実際に遊んでもらいアン
ケートを取った. 楽しさや珍しさの評価は5段階中それ
ぞれ4.17と4.33で好評だった. また、もう一度遊んでみ
たいかという質問には83%がYESと答えた. 酔いに関し
てはOculus VR Shareの同じカテゴリのゲームの中で
一番評価の高いものと比較したところTranSectionの
方が酔いにくいことがはっきりと分かった.
記述なし.
・Applying multi-layer game design and environmental storytelling.
(CHI EA '13)
Po-Wei Lee, Han-Yu,Wang, Jhe-Wei Lin, Andries Valstar, Ying-Chao Tung
CHI'15 Extended Abstracts

40.
Display Composed of Water Drops for Filling Space with Materialized Virtual Three-dimensional Objects
Shin’ichiro EITOKU∗ Tomohiro TANIKAWA† Yasuhiro SUZUKI Koichi HIROTA§ Toshio IWAI¶ Michitaka HIROSE
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？
FTMA15
３次元空間を小さな物体、ここでは水滴を用いて
埋めることで３次元ディスプレイを実現させた。
ディスプレイを３次元の内部、外部どこからでも
見れ、複数ユーザーが操作を同時に行なうことが
可能で、触れることも可能である。
水滴の大きさ、落ちる間隔を実行可能な上限と下
限の範囲で対応するように設定。プロジェクタの
光と水滴までの距離による投影像の大きさの変
化、また色彩の変化をもたらす。
水滴間隔は1/60sec間隔で1 19まで実行し、
6 14の間で可能だと判断。また距離の変化により
0.52 1.00倍の大きさで投影像の大きさを変化させ
適応することがわかった。
投影像をより鮮明に映し出す手法の研究と、より高い
位置から落下してくる水滴に対しての処理が
可能にできるかというところ。
投影像に入るということで
「The walk-through Fog Screen experience」

41.
Touch & Activate: Adding Interactivity to Existing Objects using
Active Acoustic Sensing
Makoto Ono, Buntarou Shizuki, and Jiro Tanaka
どんなもの？
• 新たな音響タッチセンシングの手法
先行研究と比べてどこがすごい？
• 準備が簡単な機器で、画像処理など
の重い処理を行わずタッチセンシン
グができる
技術や手法のキモはどこ？
• 物体に触れた状態もしくは触れない状
態の周波数応答のセンシングにより物
体の共振特性の変化を掴み、機械学習
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？
• 制御実験の結果、ある程度の精度を
確認
Greenberg, S., and Fitchett, C. Phidgets: easy
development of physical interfaces through
physical widgets. In UIST 01, 209‒218.
• 境界条件の変化に敏感なので継続的
な調整が必要

42.
3D
Modeling
with
Silhoue1es
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？
複数の正射影2Dのシルエットを描くことでス
ケッチベースの対話的3Dモデリングを実現
した。
複数の平面図から曲面を実物に近似して生
成することはすでにできていた。今回は3D
モデリングに応用した。
3次元上で存在しうる形状しか2Dシルエット
で描けないように制限している。
ただのシルエットではなく断面図のシルエッ
トを描くと、くり抜きや凹面も生成できる。
WordNetの単語から採取した人工物のラン
ダムサンプリングをモデル化して評価した。
このアプローチを使用して迅速かつ容易に
モデル化できることを示した。
空気力学的な乗り物や彫刻、衣類などのモ
デリングは困難である。
SZELISKI,
R.
1993.
Rapid
octree
construcCon
from
image
sequences.

43.
Style
and
Abstrac9on
in
Portrait
Sketching
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
ポートレート写真から様々な芸術の形態での異
なるスケッチを合成するアプリケーション。
指定したスタイルに従って写真を現実的なス
ケッチに変換する。抽象化はランダムではなく
芸術家のスタイルに従ってストロークの位置決
めがされるのでより自然なスケッチに近づく。
多くの芸術家から、人間の顔のスケッチを描く
データを収集し分析することで得た抽象化のプ
ロセスを元に写真を加工する。
芸術家が描いた写真だけでなく任意の画
像から合成できることを検証した。
対応しているのはポートレート写真だけ
であるので汎用性のあるスケッチ合成で
はない。また髪の毛のモデル化ができて
おらず自然でない部分が残る。
Shape
matching
and
object
recogniCon
using
shape
contexts.

44.
Real-Time Dual-Band Haptic Music Player for Mobile Devices
Inwook Hwang, Hyeseon Lee, Seungmoon Choi
どんなもの？ 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？
どうやって有効だと検証した？
議論はある？
リアルタイムで音楽を再生すると同時に
曲に合わせた振動を作り出すことが出来
るデバイス。
音楽に自動で振動効果を合成するアルゴ
リズムを用いて、リアルタイムに振動を作
り出したところ。
先行研究では、低音の音響信号をもとに
リズムやビートに乗せた振動を出していた
が、高い目立った音に対しても振動を割り
当てたところ
Dual-mode-Actuatorを用いて、振動のバリ
エーションを増やしたところ
DMAを用いた場合とLRAを用いた場合で4
ジャンル各4曲の計16曲で、どちらの方が
利益を多く得られるか検証した。
低音の音響信号から取り出す特徴量と実
際に耳で知覚する特徴量との間に誤差が
ある。

45.
Orphion: A Gestural Multi-Touch Instrument for the iPad
■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？
https://www.youtube.com/watch?v=ybGB5sr5JM8
iPadを用いた新しいデジタル楽器
手頃な価格で使いやすい自己完結型のデジタル楽器
画面上の円の中心との距離でイントネーションや音色を,
タッチしたサイズと圧力でボリュームと減衰を調節できる
アプリストアで配信してレビューを集めてワードクラウドを
作成したところ肯定的な単語が多かった
プロトタイプをプレイしてもらい,
そこから得た意見を参考にした
Malloch, J., Birnbaum, D., Sinyor, E., & Wanderley, M. M. 2006. Towards a new
conceptual framework for digital musical in- struments. In Proceedings of the 9th
International Conference on Digital Audio Effects. 49–52.

46.
IMPART:
BIG
MEDIA
DATA
PROCESSING
AND
ANALYSIS
FOR
FILM
PRODUCTION
Josep
Blat1,
Alun
Evans1,
Javi
Agenjo1,
Hansung
Kim2,
Evren
Imre2,
Adrian
Hilton2,
Anastasios
Tefas3,
Nikos
Nikolaidis3,
Ioannis
Pitas3,
Lukas
Polok4,
Pavel
Smrz4,
Pavel
Zemcik4
どんなものか
大規模なメデイアデータの効率的な処理・解
析について述べた論文である。この論文では、
映画作成に用いるデータの処理方法に焦点を
当てている。
様々なデバイス・異なる環境で取得され
たデータをまとめて統合できるとこ
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？
議論など
次に読む論文は？
E.Imre
and
A.
Hilton,
“Coverage
EvaluaXon
of
Camera
Networks
for
FacilitaXng
Big
Data
Management
in
Film
ProducXon,”
accepted
to
ICIP
2015.
実際の映画作成に用いられるデータ、を
元にデータ処理・解析を行った。
2Dデータと3Dデータを統合的にまとめることの
できるRANSACアルゴリズムがキモである。
映像・音楽以外の分野のビッグデータにも応
用したい。

47.
iGameFloor
-­‐
a
Pla-orm
for
Co-­‐Located
Collabora5ve
Games
どんなものか
インタラクティブなガラスの床。
下からプロジェクションするとともにカメ
ラで人の場所や足などの接触点を取得
しゲームを行える。
先行研究と比べてどこが凄いか
より視覚的なフィードバックが豊かである。複
数の人に対応しており、下から投影するので
影で見えなくもならない。
技術や手法のキモはどこなのか
下から投影出来るようにガラスを多層構
造にしている点。
また、床下に大きな空間を作り、下からト
ラッキングや投影を行う発想。
どうやって有効だと検証したか
3つのゲームを制作し、実際に子供達
に遊んでもらい、調査した。
今後の課題や議論
ユーザを識別するため、ユーザごとに異なる色
のLEDを取り付けること。足で行うジェスチャー操
作などを取り入れることで、地図をズームしたり
スクロール出来るかもしれない。
次に読むべき論文
Stepstone
-­‐
An
InteracXve
Floor
ApplicaXon
for
Hearing
Impaired
Children
with
a
Cochlear
Implant

48.
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？
ある写真の風景を、様々な季節・天気に変える
季節・明るさ・時間帯・暑さ・天気など、
たくさんの種類のシーンの表現が可能
クラウドソーシングや機械学習を利用して
いる。
8571枚の写真と101のウェブカメラを使用
したデータセットを分類し、ピクセルを比
較して特徴を定める
特徴のシーンの独立した組み合わせが少
ないため、アプローチが難しい
Garg et al. [2009]

49.
どんなものか
データベースを用いて写真からヘアスタイルの３Dモデ
ルを作成する
先行と比べてなにがすごいか
今までのものは粗かったが細かくなることで高品質なも
のになった
手法・技術のキモ
目的のヘアスタイルにマッチするために複数のヘアスタ
イルを一貫したものに結合することができるアセンブリ
アルゴリズム
粗い３Dヘアスタイルを純化するメゾッド
どうやって有効だと検証したか
さまざまな例で実行して効果とアプローチの検証をし
た
議論
データベース内のどの例よりも長いなど極端な髪型に
は対応できない
次に読むべき論文
Constrained
local
neural
fields
for
robust
facial
landmark
detec5on
in
the
wild.