情報処理学会研究報告 方向の組み合わせを変えながら反射光の強度を計測する この方法は単純であるが入射方向と反射方向の組み合わせ を同時に 1 つしか計測できないため すべての方向を計 測するには膨大な計測回数が必要となる問題がある その ため 計測を効率的に行う方法がこれまでに提案されてい る [3
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- よしお かたづ
- 5 years ago
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1 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 1. CG a) kushida.takahiro.kh3@is.naist.jp b) funatomi@is.naist.jp c) hkubo@is.naist.jp d) mukaigawa@is.naist.jp 散乱なし 散乱あり 1 2. c 2017 Information Processing Society of Japan 1
![情報処理学会研究報告 方向の組み合わせを変えながら反射光の強度を計測する この方法は単純であるが入射方向と反射方向の組み合わせ を同時に 1 つしか計測できないため すべての方向を計 測するには膨大な計測回数が必要となる問題がある その ため 計測を効率的に行う方法がこれまでに提案されてい る [3] カメラ 多数の反射方向を同時に計測する方法として 大量の光 反射 源やセンサを用いる方法がある](/docs-images/86/94566592/images/2-1.jpg "Ben-Ezra ら [1] や Rump ら [10] は 半球状に 1 つの LED と大量のセンサを取 図 2 散乱媒体を通して反射光を観測 り付けた装置を制作し 受光器を機械的に動かすことなく あらゆる方向の反射光を同時に取得する方法を提案した Tunwattanapong ら [11] は 大量のを取り付けた半円 散乱媒体で 満たした容器 状のアームを回転させ")
2 情報処理学会研究報告 方向の組み合わせを変えながら反射光の強度を計測する この方法は単純であるが入射方向と反射方向の組み合わせ を同時に 1 つしか計測できないため すべての方向を計 測するには膨大な計測回数が必要となる問題がある その ため 計測を効率的に行う方法がこれまでに提案されてい る [3] カメラ 多数の反射方向を同時に計測する方法として 大量の光 反射 源やセンサを用いる方法がある Ben-Ezra ら [1] や Rump ら [10] は 半球状に 1 つの LED と大量のセンサを取 図 2 散乱媒体を通して反射光を観測 り付けた装置を制作し 受光器を機械的に動かすことなく あらゆる方向の反射光を同時に取得する方法を提案した Tunwattanapong ら [11] は 大量のを取り付けた半円 散乱媒体で 満たした容器 状のアームを回転させ 複数の方向からカメラで撮影する ことで計測を効率化した 鏡の反射を利用して 複数の方向の反射特性を同時に計 測しようとする研究も行われている Mukaigawa ら [7] は カメラ 楕円鏡を利用し Ghosh ら [2] は独自に設計した凹面鏡を 利用して 機械的な駆動系を排除することで計測の効率化 回転ステージ を行った これらの装置ではにプロジェクタを利用し ており 投影パターンを変えることによって光の入射方向 を高速に切り替えながら計測を行うことができる 図 3 観測システム カメラを用いて広範囲を同時に計測するイメージベー スの方法も提案されている Marschner ら [5] は 反射特 乱媒体に入射した光が媒体中で一度だけ微粒子と衝突して 性が一様な球や円筒をとして 少数の画像から 出射する散乱現象である 単一散乱を仮定することで 光 様々な入射方向と反射方向の組み合わせを計測する方法を 路の解析が容易になる 提案した さらに Matusik ら [6] は Marschner と同様に 反射特性が一様な球をとして 100 種類の異なる 素材の反射特性を計測したデータベース MERL BRDF Database を構築した 我々はこれらの方法とは異なった 散乱現象を利用して 反射特性を推定する方法を提案する 3. 問題設定と観測方法 3.1 問題設定 3.2 観測方法 観測システム 物体で反射し散乱媒体で散乱した光を複数の視点から観 測するために 我々は図 3 の観測システムを構築した 観 測システムの中央には散乱媒体で満たされた容器があり 容器の中にとなる物体を設置する 容器の上部か らとなる物体に光を照射し 物体で反射して散乱 した光をカメラで観測する カメラは回転軸の中心を向く ように回転ステージに取り付けられており を中 反射特性の表現には 一般的に BRDF 双方向反射率分 心に回転する これにより様々な視点から散乱光を観測す 布関数 が用いられる BRDF はある角度から入射した光 ることができる 観測の光学系には平行系を仮定するため が各方向へどの程度反射するかを表すものであり 入射方 に カメラにテレセントリックレンズを取り付ける 向 (θi, ϕi ) と反射方向 (θo, ϕo ) の組み合わせの４次元で表 現される 本研究では 入射方向を固定した時の２次元の 反射光強度分布を求める 図 2 のように散乱媒体を通して反射光を観測すると 各 方向の反射光が散乱した光が同時に観測される 各方向へ 散乱媒体は単一散乱とみなせる程度まで薄めた牛乳を用 いる 4. 反射光強度分布の推定 4.1 散乱の異方性が観測に与える影響 の反射光強度を推定するには 複数の方向の反射光の散乱 本研究では 図 1 の下段のように観測される散乱光を複 光の積算値から 各方向の反射光強度を推定しなければな 数の方向から観測し 各方向の反射光強度を得る このと らない これを単一の観測から推定するのは困難である き 散乱された光が全方向に均等に放射される等方散乱で そのため 複数の視点からの観測を用いて各方向の反射光 あれば 観測は散乱光強度分布の Radon 変換として表さ 強度を推定する れるため X 線 CT のような逆投影による再構成法により 本研究ではすべて単一散乱を仮定する 単一散乱は 散 c 2017 Information Processing Society of Japan 反射光の強度分布を得ることができる しかし 身の回り 2
3 散乱 4.2 [8] x i x s x o L(x i, x o ) L(x i, x o ) = L 0 σ s p(g, θ)e σt(d1+d2) (1) L 0 σ s σ t p(g, θ) d 1 d 2 p(g, θ) Henyey-Greenstein [4] p(g, θ) = 1 4π 1 g 2 [1 + g 2 2g cos θ] 3 2 (2) g [ 1, 1] 4 x s 1 x o x s x o L(x s, x o ) L(x s, x o ) =L 0 f r (ω i, ω o ) 1 d 2 1 e σtd1 σ s p(g, θ)e σtd2 (3) L 0 f r (ω i, ω o ) ω i ω o BRDF d 1 x s d 2 x s x o σ t p(g, θ) θ 4 5 反射 カメラ ω i ω o L 0 f r x s d 1 x o σ s p 5 I(x c, v) = L 0 f r (ω i, ω o ) 1 e σtd1 σ x s Ω(x c,v) d 2 s p(g, θ)e σtd2 dx s 1 (4) x c v Ω(x c, v) f r 4 c 2017 Information Processing Society of Japan 3
![180 50 40 30 20 10 0 I = c x (7) I = Cx (8) 7 4.3 5. 5.1 5.1.1 pbrt-v3[9] CT g = 0.](/docs-images/86/94566592/images/4-1.jpg "9 5.1.2 6 7 7 5.2 5.2.1 3 c 2017 Information Processing Society of Japan 4")
4 I = k w k I cellk p(g, θ k )e σtd2 k (5) I cellk = L 0 f r (ω i, ω ok ) 1 d 2 1 k e σtd1 k σs A (6) I cellk w k A f r f r f r x c I = c x (7) I = Cx (8) pbrt-v3[9] CT g = c 2017 Information Processing Society of Japan 4
![6. 180 8 20304050607080 10 0 180 80 60 40 20 0 JSPS JP26700013 9 5.2.2 8 9 9 [1] Ben-Ezra, M., Wang, J., Wilburn, B.](/docs-images/86/94566592/images/5-0.jpg ", Xiaoyang Li and Le Ma: An LED-only BRDF measurement device, 2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, IEEE, pp. 1 8 (online), DOI: 10.1109/CVPR.2008.4587766 (2008).")
![[2] Ghosh, A., Achutha, S., Heidrich, W. and O Toole, M.: BRDF Acquisition with Basis Illumination, 2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision, IEEE, pp. 1 8 (online), DOI: 10.](/docs-images/86/94566592/images/5-1.jpg "1109/ICCV.2007.4408935 (2007). [3] Guarnera, D., Guarnera, G., Ghosh, A., Denk, C. and Glencross, M.: BRDF Representation and Acquisition, Computer Graphics Forum, Vol. 35, No. 2, pp.")
5 JSPS JP [1] Ben-Ezra, M., Wang, J., Wilburn, B., Xiaoyang Li and Le Ma: An LED-only BRDF measurement device, 2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, IEEE, pp. 1 8 (online), DOI: /CVPR (2008). [2] Ghosh, A., Achutha, S., Heidrich, W. and O Toole, M.: BRDF Acquisition with Basis Illumination, 2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision, IEEE, pp. 1 8 (online), DOI: /ICCV (2007). [3] Guarnera, D., Guarnera, G., Ghosh, A., Denk, C. and Glencross, M.: BRDF Representation and Acquisition, Computer Graphics Forum, Vol. 35, No. 2, pp (online), DOI: /cgf (2016). [4] Henyey, L. C. and Greenstein, J. L.: Diffuse radiation in the Galaxy, The Astrophysical Journal, Vol. 93, p. 70 (online), DOI: / (1941). [5] Marschner, S. R., Westin, S. H., Lafortune, E. P. F. and Torrance, K. E.: Image-based bidirectional reflectance distribution function measurement, Applied Optics, Vol. 39, No. 16, p (online), DOI: /AO (2000). [6] Matusik, W., Pfister, H., Brand, M. and McMillan, L.: A data-driven reflectance model, ACM Transactions on Graphics, Vol. 22, No. 3, p. 759 (online), DOI: / (2003). [7] Mukaigawa, Y., Sumino, K. and Yagi, Y.: Rapid BRDF Measurement Using an Ellipsoidal Mirror and a Projector, IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications, Vol. 1, pp (online), DOI: /ipsjtcva.1.21 (2009). [8] Narasimhan, S. G., Gupta, M., Donner, C., Ramamoorthi, R., Nayar, S. K. and Jensen, H. W.: Acquiring scattering properties of participating media by dilution, ACM Transactions on Graphics, Vol. 25, No. 3, p (online), DOI: / (2006). [9] Pharr, M., Jakob, W. and Humphreys, G.: Physically Based Rendering: From Theory to Implementation, Morgan Kaufmann Publishers Inc., San Francisco, CA, c 2017 Information Processing Society of Japan 5
6 USA, 3rd edition (2016). [10] Rump, M., Müller, G., Sarlette, R., Koch, D. and Klein, R.: Photo-realistic Rendering of Metallic Car Paint from Image-Based Measurements, pp (online), DOI: /j x. [11] Tunwattanapong, B., Fyffe, G., Graham, P., Busch, J., Yu, X., Ghosh, A. and Debevec, P.: Acquiring reflectance and shape from continuous spherical harmonic illumination, ACM Transactions on Graphics, Vol. 32, No. 4, p. 1 (online), DOI: / (2013). c 2017 Information Processing Society of Japan 6
Ω + θr θi H α N β = + φ φ r x φ i 2 diffuse component specular component (a) 1 (b) BRDF (R) (G) (B) BRDF f BRDF (x, θ i, φ i, θ r, φ r ). (1) 1(b) N φ
1 Measurement and Modeling of Reflection and Scattering Yasuhiro Mukaigawa 1 When an object is illuminated, part of the light reflects on the surface and some scatter underneath the surface. The appearance
(a) 1 (b) 3. Gilbert Pernicka[2] Treibitz Schechner[3] Narasimhan [4] Kim [5] Nayar [6] [7][8][9] 2. X X X [10] [11] L L t L s L = L t + L s
![(a) 1 (b) 3. Gilbert Pernicka[2] Treibitz Schechner[3] Narasimhan [4] Kim [5] Nayar [6] [7][8][9] 2. X X X [10] [11] L L t L s L = L t + L s](/thumbs/75/72066128.jpg "(a) 1 (b) 3. Gilbert Pernicka[2] Treibitz Schechner[3] Narasimhan [4] Kim [5] Nayar [6] [7][8][9] 2. X X X [10] [11] L L t L s L = L t + L s")
1 1 1, Extraction of Transmitted Light using Parallel High-frequency Illumination Kenichiro Tanaka 1 Yasuhiro Mukaigawa 1 Yasushi Yagi 1 Abstract: We propose a new sharpening method of transmitted scene
2. Hašan [2] Dong [3] 3D Papas [4] Brunton [5] 3D [6] UV 3. UV LUT: Lookup Table LUT LUT 計測系 出力系 半透明材質の計測 UV インクの計測 要求材質の設計 ルックアップテーブル逆引き 印刷 2 印刷時の半透明
![2. Hašan [2] Dong [3] 3D Papas [4] Brunton [5] 3D [6] UV 3. UV LUT: Lookup Table LUT LUT 計測系 出力系 半透明材質の計測 UV インクの計測 要求材質の設計 ルックアップテーブル逆引き 印刷 2 印刷時の半透明](/thumbs/86/93151916.jpg "2. Hašan [2] Dong [3] 3D Papas [4] Brunton [5] 3D [6] UV 3. UV LUT: Lookup Table LUT LUT 計測系 出力系 半透明材質の計測 UV インクの計測 要求材質の設計 ルックアップテーブル逆引き 印刷 2 印刷時の半透明")
UV 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 1,e) UV UV UV UV UV 1. 3D 3D 3D [1] 3D UV 1 UV UV UV: Ultraviolet 1 a) takatani.tsuyoshi.to2@is.naist.jp b) fujita.koki.fg9@is.naist.jp c) ktanaka@is.naist.jp d) funatomi@is.naist.jp
情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-CVIM-188 No /9/3 BRDF i
BRDF E-mail: {yoshie,ki}@cvl.iis.u-tokyo.ac.jp, tetsuro.morimoto@toppan.co.jp, imarik@nii.ac.jp, mukaigaw@am.sanken.osaka-u.ac.jp 2 CG 1 BRDF 1. (BRDF) BRDF Lambert Oren-Nayar [1] Phong [2] Blinn [3] Ward
IPSJ SIG Technical Report Vol.2017-CG-168 No.1 Vol.2017-DCC-17 No.1 Vol.2017-CVIM-209 No /11/8 BRDF 1,a) BRDF 3 BRDF BRDF BRDF 3 BRDF
BRDF 1,a) 1 1 1 3 3 BRDF 3 BRDF BRDF BRDF 3 BRDF BRDF BRDF 1. 3 [9] Structure from Motion SfM Chandraker [1] 3 3 BRDF BRDF BRDF BRDF SfM 3 SfM 1 630 019 8916 5 a) ono.taishi.op0@is.naist.jp 3 BRDF 3 BRDF.
情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report Vol.2011-CG-145 No.10 Vol.2011-CVIM-179 No /11/17 1 Rendering Techniques for Realistic Material Property R
1 Rendering Techniques for Realistic Material Property Representation Mikio Shinya 1 Simulating and representing material properties has been one of the most important area in the rendering research This
IPSJ SIG Technical Report 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 2,e) 2,f) 2,g) 1. [1] [2] 2 [3] Osaka Prefecture University 1 1, Gakuencho, Naka, Sakai,
![IPSJ SIG Technical Report 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 2,e) 2,f) 2,g) 1. [1] [2] 2 [3] Osaka Prefecture University 1 1, Gakuencho, Naka, Sakai,](/thumbs/94/119099134.jpg "IPSJ SIG Technical Report 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 2,e) 2,f) 2,g) 1. [1] [2] 2 [3] Osaka Prefecture University 1 1, Gakuencho, Naka, Sakai,")
1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 2,e) 2,f) 2,g) 1. [1] [2] 2 [3] 1 599 8531 1 1 Osaka Prefecture University 1 1, Gakuencho, Naka, Sakai, Osaka 599 8531, Japan 2 565 0871 Osaka University 1 1, Yamadaoka, Suita, Osaka
IPSJ SIG Technical Report Vol.2012-CG-149 No.13 Vol.2012-CVIM-184 No /12/4 3 1,a) ( ) DB 3D DB 2D,,,, PnP(Perspective n-point), Ransa
3,a) 3 3 ( ) DB 3D DB 2D,,,, PnP(Perspective n-point), Ransac. DB [] [2] 3 DB Web Web DB Web NTT NTT Media Intelligence Laboratories, - Hikarinooka Yokosuka-Shi, Kanagawa 239-0847 Japan a) yabushita.hiroko@lab.ntt.co.jp
3 2 2 (1) (2) (3) (4) 4 4 AdaBoost 2. [11] Onishi&Yoda [8] Iwashita&Stoica [5] 4 [3] 3. 3 (1) (2) (3)
![3 2 2 (1) (2) (3) (4) 4 4 AdaBoost 2. [11] Onishi&Yoda [8] Iwashita&Stoica [5] 4 [3] 3. 3 (1) (2) (3)](/thumbs/68/59204737.jpg "3 2 2 (1) (2) (3) (4) 4 4 AdaBoost 2. [11] Onishi&Yoda [8] Iwashita&Stoica [5] 4 [3] 3. 3 (1) (2) (3)")
(MIRU2012) 2012 8 820-8502 680-4 E-mail: {d kouno,shimada,endo}@pluto.ai.kyutech.ac.jp (1) (2) (3) (4) 4 AdaBoost 1. Kanade [6] CLAFIC [12] EigenFace [10] 1 1 2 1 [7] 3 2 2 (1) (2) (3) (4) 4 4 AdaBoost
IPSJ-CVIM
1 1 2 1 Estimation of Shielding Object Distribution in Scattering Media by Analyzing Light Transport Shosei Moriguchi, 1 Yasuhiro Mukaigawa, 1 Yasuyuki Matsushita 2 and Yasushi Yagi 1 In this paper, we
(a) (b) 2 2 (Bosch, IR Illuminator 850 nm, UFLED30-8BD) ( 7[m] 6[m]) 3 (PointGrey Research Inc.Grasshopper2 M/C) Hz (a) (b
![(a) (b) 2 2 (Bosch, IR Illuminator 850 nm, UFLED30-8BD) ( 7[m] 6[m]) 3 (PointGrey Research Inc.Grasshopper2 M/C) Hz (a) (b](/thumbs/91/105641706.jpg "(a) (b) 2 2 (Bosch, IR Illuminator 850 nm, UFLED30-8BD) ( 7[m] 6[m]) 3 (PointGrey Research Inc.Grasshopper2 M/C) Hz (a) (b")
(MIRU202) 202 8 AdrianStoica 89 0395 744 89 0395 744 Jet Propulsion Laboratory 4800 Oak Grove Drive, Pasadena, CA 909, USA E-mail: uchino@irvs.ait.kyushu-u.ac.jp, {yumi,kurazume}@ait.kyushu-u.ac.jp 2 nearest
WISS 2018 [2 4] [5,6] Query-by-Dancing Query-by- Dancing Cao [1] OpenPose 2 Ghias [7] Query by humming Chen [8] Query by rhythm Jang [9] Query-by-tapp
![WISS 2018 [2 4] [5,6] Query-by-Dancing Query-by- Dancing Cao [1] OpenPose 2 Ghias [7] Query by humming Chen [8] Query by rhythm Jang [9] Query-by-tapp](/thumbs/91/107555259.jpg "WISS 2018 [2 4] [5,6] Query-by-Dancing Query-by- Dancing Cao [1] OpenPose 2 Ghias [7] Query by humming Chen [8] Query by rhythm Jang [9] Query-by-tapp")
Query-by-Dancing: WISS 2018. Query-by-Dancing Query-by-Dancing 1 OpenPose [1] Copyright is held by the author(s). DJ DJ DJ WISS 2018 [2 4] [5,6] Query-by-Dancing Query-by- Dancing Cao [1] OpenPose 2 Ghias
IPSJ SIG Technical Report Vol.2018-CG-172 No.18 Vol.2018-DCC-20 No.18 Vol.2018-CVIM-214 No /11/8 Time-of-Flight 1,a) Time-of-Flight Time-
Time-of-Flight 1,a) 1 1 1 Time-of-Flight Time-of-Flight Time-of-Flight 1. Time-of-Flight ToF ToF ToF ToF [21] ToF 1 630 0192 8916 5 a) muraji.takeshi.mr7@is.naist.jp 2. He Dark Channel Prior [8], [17]
(MIRU2008) HOG Histograms of Oriented Gradients (HOG)
(MIRU2008) 2008 7 HOG - - E-mail: katsu0920@me.cs.scitec.kobe-u.ac.jp, {takigu,ariki}@kobe-u.ac.jp Histograms of Oriented Gradients (HOG) HOG Shape Contexts HOG 5.5 Histograms of Oriented Gradients D Human
3.1 Thalmic Lab Myo * Bluetooth PC Myo 8 RMS RMS t RMS(t) i (i = 1, 2,, 8) 8 SVM libsvm *2 ν-svm 1 Myo 2 8 RMS 3.2 Myo (Root
1,a) 2 2 1. 1 College of Information Science, School of Informatics, University of Tsukuba 2 Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba a) oharada@iplab.cs.tsukuba.ac.jp 2.
IPSJ SIG Technical Report Vol.2012-CVIM-182 No /5/ RGB [1], [2], [3], [4], [5] [6], [7], [8], [9] 1 (MSFA: Multi-Spectrum Filt
![IPSJ SIG Technical Report Vol.2012-CVIM-182 No /5/ RGB [1], [2], [3], [4], [5] [6], [7], [8], [9] 1 (MSFA: Multi-Spectrum Filt](/thumbs/104/162109798.jpg "IPSJ SIG Technical Report Vol.2012-CVIM-182 No /5/ RGB [1], [2], [3], [4], [5] [6], [7], [8], [9] 1 (MSFA: Multi-Spectrum Filt")
1 1 1 1 1. 4 3 RGB [1], [2], [3], [4], [5] [6], [7], [8], [9] 1 (MSFA: Multi-Spectrum Filter Array) 1 [8], [9] RGB 1 Tokyo Institute of Technology 1 [10], [11], [12], [13], [14] [15] Parmar Wiener RGB
Vol.2018-CG-172 No.17 Vol.2018-DCC-20 No.17 Vol.2018-CVIM-214 No /11/8 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report プロジェクタ カメラシステムの同期遅延と 走査速度の制御にもとづく光伝
情報処理学会研究報告 プロジェクタ カメラシステムの同期遅延と 走査速度の制御にもとづく光伝播の計測と応用 上田 朝己1 久保 尋之1 舩冨 卓哉1 向川 康博1 概要 プロジェクタでシーンを照明したときの様子をカメラで撮影することで シーンでの光伝播を計測 し シーンの様々な光学的性質を推定できることが知られている 本研究では レーザープロジェクタと ローリングシャッターカメラを用いて撮像タイミングを同期し
3 3 3 Knecht (2-3fps) AR [3] 2. 2 Debevec High Dynamic Range( HDR) [4] HDR Derek [5] 2. 3 [6] 3. [6] x E(x) E(x) = 2π π 2 V (x, θ i, ϕ i )L(θ
![3 3 3 Knecht (2-3fps) AR [3] 2. 2 Debevec High Dynamic Range( HDR) [4] HDR Derek [5] 2. 3 [6] 3. [6] x E(x) E(x) = 2π π 2 V (x, θ i, ϕ i )L(θ](/thumbs/91/105641694.jpg "3 3 3 Knecht (2-3fps) AR [3] 2. 2 Debevec High Dynamic Range( HDR) [4] HDR Derek [5] 2. 3 [6] 3. [6] x E(x) E(x) = 2π π 2 V (x, θ i, ϕ i )L(θ")
(MIRU212) 212 8 RGB-D 223 8522 3 14 1 E-mail: {ikeda,charmie,saito}@hvrl.ics.keio.ac.jp, sugimoto@ics.keio.ac.jp RGB-D Lambert RGB-D 1. Augmented Reality AR [1] AR AR 2 [2], [3] [4], [5] [6] RGB-D RGB-D
1 Kinect for Windows M = [X Y Z] T M = [X Y Z ] T f (u,v) w 3.2 [11] [7] u = f X +u Z 0 δ u (X,Y,Z ) (5) v = f Y Z +v 0 δ v (X,Y,Z ) (6) w = Z +
![1 Kinect for Windows M = [X Y Z] T M = [X Y Z ] T f (u,v) w 3.2 [11] [7] u = f X +u Z 0 δ u (X,Y,Z ) (5) v = f Y Z +v 0 δ v (X,Y,Z ) (6) w = Z +](/thumbs/81/83701592.jpg "1 Kinect for Windows M = [X Y Z] T M = [X Y Z ] T f (u,v) w 3.2 [11] [7] u = f X +u Z 0 δ u (X,Y,Z ) (5) v = f Y Z +v 0 δ v (X,Y,Z ) (6) w = Z +")
3 3D 1,a) 1 1 Kinect (X, Y) 3D 3D 1. 2010 Microsoft Kinect for Windows SDK( (Kinect) SDK ) 3D [1], [2] [3] [4] [5] [10] 30fps [10] 3 Kinect 3 Kinect Kinect for Windows SDK 3 Microsoft 3 Kinect for Windows
す 局所領域 ωk において 線形変換に用いる係数 (ak 画素の係数 (ak bk ) を算出し 入力画像の信号成分を bk ) は次式のコスト関数 E を最小化するように最適化 有さない画素に対して 式 (2) より画素値を算出する される これにより 低解像度な画像から補間によるアップサ E(
IR E-mail: hf@cs.chubu.ac.jp Abstract IR RGB ( ) IR IR IR RGB RGB PSNR 1 Time-Of- Flight(TOF)[1] Kinect [2] TOF LED TOF [3] [6] [4][5] 2 [6] RGB ( ) Infrared(IR) IR 2 2.1 1 す 局所領域 ωk において 線形変換に用いる係数 (ak
Vol. 44 No. SIG 9(CVIM 7) ) 2) 1) 1 2) 3 7) 1) 2) 3 3) 4) 5) (a) (d) (g) (b) (e) (h) No Convergence? End (f) (c) Yes * ** * ** 1
Vol. 44 No. SIG 9(CVIM 7) July 2003, Robby T. Tan, 1 Estimating Illumination Position, Color and Surface Reflectance Properties from a Single Image Kenji Hara,, Robby T. Tan, Ko Nishino, Atsushi Nakazawa,
28 Horizontal angle correction using straight line detection in an equirectangular image
28 Horizontal angle correction using straight line detection in an equirectangular image 1170283 2017 3 1 2 i Abstract Horizontal angle correction using straight line detection in an equirectangular image
14 2 5
14 2 5 i ii Surface Reconstruction from Point Cloud of Human Body in Arbitrary Postures Isao MORO Abstract We propose a method for surface reconstruction from point cloud of human body in arbitrary postures.
IPSJ-CVIM
IPSJ SIG Technical Reprt Vl.2011-CVIM-175.1 1 1 1 BRDF Estimatin Cnsidering Scatterings f Illuminatin and Reflectin Yk Baba, 1 Yasuhir Mukaigawa 1 and Yasushi Yagi 1 The bserved reflectance features change,
IPSJ SIG Technical Report Vol.2015-CVIM-196 No /3/6 1,a) 1,b) 1,c) U,,,, The Camera Position Alignment on a Gimbal Head for Fixed Viewpoint Swi
1,a) 1,b) 1,c) U,,,, The Camera Position Alignment on a Gimbal Head for Fixed Viewpoint Swiveling using a Misalignment Model Abstract: When the camera sets on a gimbal head as a fixed-view-point, it is
0 21 カラー反射率 slope aspect 図 2.9: 復元結果例 2.4 画像生成技術としての計算フォトグラフィ 3 次元情報を復元することにより, 画像生成 ( レンダリング ) に応用することが可能である. 近年, コンピュータにより, カメラで直接得られない画像を生成する技術分野が生
0 21 カラー反射率 slope aspect 図 2.9: 復元結果例 2.4 画像生成技術としての計算フォトグラフィ 3 次元情報を復元することにより, 画像生成 ( レンダリング ) に応用することが可能である. 近年, コンピュータにより, カメラで直接得られない画像を生成する技術分野が生まれ, コンピューテーショナルフォトグラフィ ( 計算フォトグラフィ ) と呼ばれている.3 次元画像認識技術の計算フォトグラフィへの応用として,
IPSJ SIG Technical Report Vol.2014-DPS-158 No.27 Vol.2014-CSEC-64 No /3/6 1,a) 2,b) 3,c) 1,d) 3 Cappelli Bazen Cappelli Bazen Cappelli 1.,,.,.,
1,a),b) 3,c) 1,d) 3 Cappelli Bazen Cappelli Bazen Cappelli 1.,,,,,.,,,,.,,.,,,,.,, 1 Department of Electrical Electronic and Communication Engineering Faculty of Science and Engineering Chuo University
IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-CVIM-187 No /5/30 1,a) 1,b) 2,c) 1,d) 1. [1][2] 1 [3] 1 Presently with Osaka Uniersity 2 Presently with Micr
![IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-CVIM-187 No /5/30 1,a) 1,b) 2,c) 1,d) 1. [1][2] 1 [3] 1 Presently with Osaka Uniersity 2 Presently with Micr](/thumbs/98/136259208.jpg "IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-CVIM-187 No /5/30 1,a) 1,b) 2,c) 1,d) 1. [1][2] 1 [3] 1 Presently with Osaka Uniersity 2 Presently with Micr")
1,a) 1,b) 2,c) 1,d) 1. [1][2] 1 [3] 1 Presently with Osaka Uniersity 2 Presently with Microsoft Research Asia a) matsumura@am.sanken.osaka-u.ac.jp b) mukaigaw@am.sanken.osaka-u.ac.jp c) yasumat@microsoft.com
2.2 2(a) 2(b) 1 Torrance-Sparrow 2.3 2(c) (a) 2 (b) (c) RGB 0.07mm0.2mm c 2009 Information Processing Society of Japan
1 2 1 1 1000 2 3 2 Statistical Analysis of Human Skin Based on Reflection and Scattering Characteristics Youko Baba, 1 Tomohiro Mashita, 2 Yasuhiro Mukaigawa 1 and Yasushi Yagi 1 The characteristic of
Optical Flow t t + δt 1 Motion Field 3 3 1) 2) 3) Lucas-Kanade 4) 1 t (x, y) I(x, y, t)
http://wwwieice-hbkborg/ 2 2 4 2 -- 2 4 2010 9 3 3 4-1 Lucas-Kanade 4-2 Mean Shift 3 4-3 2 c 2013 1/(18) http://wwwieice-hbkborg/ 2 2 4 2 -- 2 -- 4 4--1 2010 9 4--1--1 Optical Flow t t + δt 1 Motion Field
Vol1-CVIM-172 No.7 21/5/ Shan 1) 2 2)3) Yuan 4) Ancuti 5) Agrawal 6) 2.4 Ben-Ezra 7)8) Raskar 9) Image domain Blur image l PSF b / = F(
Vol1-CVIM-172 No.7 21/5/27 1 Proposal on Ringing Detector for Image Restoration Chika Inoshita, Yasuhiro Mukaigawa and Yasushi Yagi 1 A lot of methods have been proposed for restoring blurred images due
xx/xx Vol. Jxx A No. xx 1 Fig. 1 PAL(Panoramic Annular Lens) PAL(Panoramic Annular Lens) PAL (2) PAL PAL 2 PAL 3 2 PAL 1 PAL 3 PAL PAL 2. 1 PAL
PAL On the Precision of 3D Measurement by Stereo PAL Images Hiroyuki HASE,HirofumiKAWAI,FrankEKPAR, Masaaki YONEDA,andJien KATO PAL 3 PAL Panoramic Annular Lens 1985 Greguss PAL 1 PAL PAL 2 3 2 PAL DP
IPSJ SIG Technical Report Vol.2010-CVIM-172 No /5/ Object Tracking Based on Generative Appearance Model 1. ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) 1 3) T
1 2 2 3 1 Objec Tracking Based on Generaive Appearance Model 1. ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) 1 3) Tasuya YONEKAWA, 1 Kazuhiko KAWAMOTO, 2 Asushi IMIYA 2 and Akihiro SUGIMOTO 3 We propose a mehod for racking objecs
SSII原稿v5.doc
ステレオ計測と多項式曲面表現を利用した歪曲形状書籍画像の歪み補正 Restoration of Distorted Document Images by Using Stereo Measurement and Polynomial Surface Representation 田中友 鈴木優輔 山下淳 金子透 uu Tanaka, usuke Suzuki, Atushi amashita and
IPSJ SIG Technical Report Vol.2014-CG-155 No /6/28 1,a) 1,2,3 1 3,4 CG An Interpolation Method of Different Flow Fields using Polar Inter
,a),2,3 3,4 CG 2 2 2 An Interpolation Method of Different Flow Fields using Polar Interpolation Syuhei Sato,a) Yoshinori Dobashi,2,3 Tsuyoshi Yamamoto Tomoyuki Nishita 3,4 Abstract: Recently, realistic
IPSJ SIG Technical Report Vol.2017-MUS-116 No /8/24 MachineDancing: 1,a) 1,b) 3 MachineDancing MachineDancing MachineDancing 1 MachineDan
MachineDancing: 1,a) 1,b) 3 MachineDancing 2 1. 3 MachineDancing MachineDancing 1 MachineDancing MachineDancing [1] 1 305 0058 1-1-1 a) s.fukayama@aist.go.jp b) m.goto@aist.go.jp 1 MachineDancing 3 CG
Gaze Head Eye (a) deg (b) 45 deg (c) 9 deg 1: - 1(b) - [5], [6] [7] Stahl [8], [9] Fang [1], [11] Itti [12] Itti [13] [7] Fang [1],
![Gaze Head Eye (a) deg (b) 45 deg (c) 9 deg 1: - 1(b) - [5], [6] [7] Stahl [8], [9] Fang [1], [11] Itti [12] Itti [13] [7] Fang [1],](/thumbs/92/110933465.jpg "Gaze Head Eye (a) deg (b) 45 deg (c) 9 deg 1: - 1(b) - [5], [6] [7] Stahl [8], [9] Fang [1], [11] Itti [12] Itti [13] [7] Fang [1],")
1 1 1 Structure from Motion - 1 Ville [1] NAC EMR-9 [2] 1 Osaka University [3], [4] 1 1(a) 1(c) 9 9 9 c 216 Information Processing Society of Japan 1 Gaze Head Eye (a) deg (b) 45 deg (c) 9 deg 1: - 1(b)
& Vol.5 No (Oct. 2015) TV 1,2,a) , Augmented TV TV AR Augmented Reality 3DCG TV Estimation of TV Screen Position and Ro
TV 1,2,a) 1 2 2015 1 26, 2015 5 21 Augmented TV TV AR Augmented Reality 3DCG TV Estimation of TV Screen Position and Rotation Using Mobile Device Hiroyuki Kawakita 1,2,a) Toshio Nakagawa 1 Makoto Sato
(4) ω t(x) = 1 ω min Ω ( (I C (y))) min 0 < ω < C A C = 1 (5) ω (5) t transmission map tmap 1 4(a) 2. 3 2. 2 t 4(a) t tmap RGB 2 (a) RGB (A), (B), (C)
(MIRU2011) 2011 7 890 0065 1 21 40 105-6691 1 1 1 731 3194 3 4 1 338 8570 255 346 8524 1836 1 E-mail: {fukumoto,kawasaki}@ibe.kagoshima-u.ac.jp, ryo-f@hiroshima-cu.ac.jp, fukuda@cv.ics.saitama-u.ac.jp,
Curvature-Dependent Reflectance Function; CDRF CDRF D CPU ) 3) Jensen 4),5) 2002 CM 2.2 GPU d Eon 6) 2 CPU GPU d Eon c 2011 Inf
情報処理学会研究報告 リアルタイムスキンシェーダとしての 曲率に依存する反射関数の提案と実装 久 津 保 田 尋 順 之 1 平 3 土 橋 森 島 宜 繁 典 2 生 1 人間の肌のような半透明物体のリアルな質感を再現するためには 表面下散乱を考 慮して描画することが必要不可欠である そこで本研究では半透明物体の高速描画を 目的とし 曲率に依存する反射関数 CDRF を提案する 実際の映像作品ではキャ
IPSJ SIG Technical Report Vol.2016-CG-165 No.16 Vol.2016-DCC-14 No.16 Vol.2016-CVIM-204 No /11/10 1 Marco Visentini Scarzanella (AR) (M
1 Marco Visentini Scarzanella 1 2 2 1 (AR) (MR) AR MR 1. (AR) (MR) AR MR AR MR Scarzanella [1], [2] 1 2 1 Department of Information and Biomedical Engineering, Kagoshima University, 1-21-4, Kohrimoto,
Lyra 2 2 2 X Y X Y ivis Designer Lyra ivisdesigner Lyra ivisdesigner 2 ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ( 5 ) (1) (2) (3) (4) (5) Iv Studio [8] 3 (5) (4) (1) (
![Lyra 2 2 2 X Y X Y ivis Designer Lyra ivisdesigner Lyra ivisdesigner 2 ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ( 5 ) (1) (2) (3) (4) (5) Iv Studio [8] 3 (5) (4) (1) (](/thumbs/42/23098909.jpg "Lyra 2 2 2 X Y X Y ivis Designer Lyra ivisdesigner Lyra ivisdesigner 2 ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ( 5 ) (1) (2) (3) (4) (5) Iv Studio [8] 3 (5) (4) (1) (")
1,a) 2,b) 2,c) 1. Web [1][2][3][4] [5] 1 2 a) ito@iplab.cs.tsukuba.ac.jp b) misue@cs.tsukuba.ac.jp c) jiro@cs.tsukuba.ac.jp [6] Lyra[5] ivisdesigner[6] [7] 2 Lyra ivisdesigner c 2012 Information Processing
(fnirs: Functional Near-Infrared Spectroscopy) [3] fnirs (oxyhb) Bulling [4] Kunze [5] [6] 2. 2 [7] [8] fnirs 3. 1 fnirs fnirs fnirs 1
![(fnirs: Functional Near-Infrared Spectroscopy) [3] fnirs (oxyhb) Bulling [4] Kunze [5] [6] 2. 2 [7] [8] fnirs 3. 1 fnirs fnirs fnirs 1](/thumbs/49/25651654.jpg "(fnirs: Functional Near-Infrared Spectroscopy) [3] fnirs (oxyhb) Bulling [4] Kunze [5] [6] 2. 2 [7] [8] fnirs 3. 1 fnirs fnirs fnirs 1")
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE. fnirs Kai Kunze 599 8531 1 1 223 8526 4 1 1 E-mail: yoshimura@m.cs.osakafu-u.ac.jp, kai@kmd.keio.ac.jp,
DEIM Forum 2012 E Web Extracting Modification of Objec
DEIM Forum 2012 E4-2 670 0092 1 1 12 E-mail: nd11g028@stshse.u-hyogo.ac.jp, {dkitayama,sumiya}@shse.u-hyogo.ac.jp Web Extracting Modification of Objects for Supporting Map Browsing Junki MATSUO, Daisuke
(a) (x, y, z) (θ, ϕ) 1(b) (s, t), (, ) 1(c) D R = (θ R, ϕ R ) C R = ( R, R ) D R C R F R(D R, C R) 1(d) D L = (θ L, ϕ L ) C L = ( L, L ) F L(D
8 1 1 2 1 Measrement of 8-D Reflectance Field sing Polyhedral Mirror and its Applications for Comptational Photography Seiichi Tagawa, 1 Yashiro Mkaigawa, 1 Yasyki Matsshita 2 and Yasshi Yagi 1 8-D reflectance
IPSJ SIG Technical Report Vol.2009-CVIM-169 No /11/ Stereo by the horizontal rotary movement of the upswing fisheye camera Sat
1 1 1 9 36 3 Stereo b the horiontal rotar oveent of the upswing fishee caera Satoru Yoshioto, 1 Kubo Maoru 1 an Muraoto Kenichiro 1 In this paper, the upswing fishee caera that can shoot up once the enith
1(a) (b),(c) - [5], [6] Itti [12] [13] gaze eyeball head 2: [time] [7] Stahl [8], [9] Fang [1], [11] 3 -
![1(a) (b),(c) - [5], [6] Itti [12] [13] gaze eyeball head 2: [time] [7] Stahl [8], [9] Fang [1], [11] 3 -](/thumbs/89/100816452.jpg "1(a) (b),(c) - [5], [6] Itti [12] [13] gaze eyeball head 2: [time] [7] Stahl [8], [9] Fang [1], [11] 3 -")
Vol216-CVIM-22 No18 216/5/12 1 1 1 Structure from Motion - 1 8% Tobii Pro TX3 NAC EMR ACTUS Eye Tribe Tobii Pro Glass NAC EMR-9 Pupil Headset Ville [1] EMR-9 [2] 1 Osaka University Gaze Head Eye (a) deg
2003 : ( ) :80226561 1 1 1.1............................ 1 1.2......................... 1 1.3........................ 1 1.4......................... 4 2 5 2.1......................... 5 2.2........................
WISS Woodman Labs GoPro 1 [5, 3, 2] Copyright is held by the author(s). 1 GoPro GoPro 2 6 GoPro RICOH THETA 3 Kodak P
![WISS Woodman Labs GoPro 1 [5, 3, 2] Copyright is held by the author(s). 1 GoPro GoPro 2 6 GoPro RICOH THETA 3 Kodak P](/thumbs/97/132457040.jpg "WISS Woodman Labs GoPro 1 [5, 3, 2] Copyright is held by the author(s). 1 GoPro GoPro 2 6 GoPro RICOH THETA 3 Kodak P")
WISS 2016. 8 1 Woodman Labs GoPro 1 [5, 3, 2] Copyright is held by the author(s). 1 GoPro https://gopro.com/ 360 GoPro 2 6 GoPro RICOH THETA 3 Kodak PIXPRO SP360 4 Samsung Gear 360 5 1 RICOH THETA S Brazucam
2010 : M0107189 3DCG 3 (3DCG) 3DCG 3DCG 3DCG S
2010 M0107189 2010 : M0107189 3DCG 3 (3DCG) 3DCG 3DCG 3DCG S 1 1 1.1............................ 1 1.2.............................. 4 2 5 2.1............................ 5 2.2.............................
連続講座 断層映像法の基礎第 34 回 : 篠原 広行 他 放射状に 線を照射し 対面に検出器の列を置いておき 一度に 1 つの角度データを取得する 後は全体を 1 回転しながら次々と角度データを取得することで計測を終了する この計測で得られる投影はとなる ここで l はファンビームのファンに沿った
連続講座 断層映像法の基礎第 34 回 : 篠原広行 他 篠原 広行 桑山 潤 小川 亙 中世古 和真 断層映像法の基礎第 34 回スパイラルスキャン CT 1) 軽部修平 2) 橋本雄幸 1) 小島慎也 1) 藤堂幸宏 1) 3) 首都大学東京人間健康科学研究科放射線科学域 2) 東邦大学医療センター大橋病院 3) 横浜創英短期大学情報学科 1) はじめに第 33 回では検出確率 C ij の関係を行列とベクトルの計算式に置き換えて解を求める最小二乗法を利用した方法について解説した
光学
Range Image Sensors Using Active Stereo Methods Kazunori UMEDA and Kenji TERABAYASHI Active stereo methods, which include the traditional light-section method and the talked-about Kinect sensor, are typical
IPSJ SIG Technical Report Vol.2014-MBL-70 No.49 Vol.2014-UBI-41 No /3/15 2,a) 2,b) 2,c) 2,d),e) WiFi WiFi WiFi 1. SNS GPS Twitter Facebook Twit
2,a) 2,b) 2,c) 2,d),e) WiFi WiFi WiFi 1. SNS GPS Twitter Facebook Twitter Ustream 1 Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University, Japan 2 Cybermedia Center, Osaka University,
IPSJ SIG Technical Report iphone iphone,,., OpenGl ES 2.0 GLSL(OpenGL Shading Language), iphone GPGPU(General-Purpose Computing on Graphics Proc
iphone 1 1 1 iphone,,., OpenGl ES 2.0 GLSL(OpenGL Shading Language), iphone GPGPU(General-Purpose Computing on Graphics Processing Unit)., AR Realtime Natural Feature Tracking Library for iphone Makoto
IPSJ SIG Technical Report Vol.2018-CVIM-210 No /1/18 1,a) [29] [14] [2] [25], [30] [3] [21] [22] a) ikeya.nobuhir
![IPSJ SIG Technical Report Vol.2018-CVIM-210 No /1/18 1,a) [29] [14] [2] [25], [30] [3] [21] [22] a) ikeya.nobuhir](/thumbs/101/150229741.jpg "IPSJ SIG Technical Report Vol.2018-CVIM-210 No /1/18 1,a) [29] [14] [2] [25], [30] [3] [21] [22] a) ikeya.nobuhir")
1,a) 1 1 1 1 1 1. [29] [14] [2] [25], [30] [3] [21] [22] 1 630 0192 8916 5 a) ikeya.nobuhiro.ii6@is.naist.jp (a) (b) 1: (a) (b) [32] 1 c 2018 Information Processing Society of Japan 1 2. [30] [11] [12]
yoo_graduation_thesis.dvi
200 3 A Graduation Thesis of College of Engineering, Chubu University Keypoint Matching of Range Data from Features of Shape and Appearance Yohsuke Murai 1 1 2 2.5D 3 2.1 : : : : : : : : : : : : : : :
2). 3) 4) 1.2 NICTNICT DCRA Dihedral Corner Reflector micro-arraysdcra DCRA DCRA DCRA 3D DCRA PC USB PC PC ON / OFF Velleman K8055 K8055 K8055
1 1 1 2 DCRA 1. 1.1 1) 1 Tactile Interface with Air Jets for Floating Images Aya Higuchi, 1 Nomin, 1 Sandor Markon 1 and Satoshi Maekawa 2 The new optical device DCRA can display floating images in free
Silhouette on Image Object Silhouette on Images Object 1 Fig. 1 Visual cone Fig. 2 2 Volume intersection method Fig. 3 3 Background subtraction Fig. 4
Image-based Modeling 1 1 Object Extraction Method for Image-based Modeling using Projection Transformation of Multi-viewpoint Images Masanori Ibaraki 1 and Yuji Sakamoto 1 The volume intersection method
,,.,.,,.,.,.,.,,.,..,,,, i
22 A person recognition using color information 1110372 2011 2 13 ,,.,.,,.,.,.,.,,.,..,,,, i Abstract A person recognition using color information Tatsumo HOJI Recently, for the purpose of collection of
情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report Vol.2014-CVIM-190 No /1/24 RGB-D *1 *1 *1 Relighting with Dynamic Light Environments Using an RGB-D Camera
RGB-D *1 *1 *1 Relighting with Dynamic Light Environments Using an RGB-D Camera Takuya Ikeda *1 Francois de Sorbier *1 and Saito Hideo *1 Abstract RGB-D GPU 10fps Keywords : Relighting, Lambertian model,
IPSJ SIG Technical Report Vol.2012-CVIM-183 No /9/2 1,a) 2,b) Stephen Lin 2,c) 1,d) 1,e) 1. Woodham [25] Silver [20] I l n I(x) = ρ(x)n T l (1)
![IPSJ SIG Technical Report Vol.2012-CVIM-183 No /9/2 1,a) 2,b) Stephen Lin 2,c) 1,d) 1,e) 1. Woodham [25] Silver [20] I l n I(x) = ρ(x)n T l (1)](/thumbs/94/121156033.jpg "IPSJ SIG Technical Report Vol.2012-CVIM-183 No /9/2 1,a) 2,b) Stephen Lin 2,c) 1,d) 1,e) 1. Woodham [25] Silver [20] I l n I(x) = ρ(x)n T l (1)")
1,a) 2,b) Stephen Lin 2,c) 1,d) 1,e) 1. Woodham [25] Silver [20] I l n I(x) = ρ(x)n T l (1) ρ(x) x 1 2 Microsoft Research Asia a) takatani@am.sanken.osaka-u.ac.jp b) yasumat@microsoft.com c) stevelin@microsoft.com
Probit , Mixed logit
Probit, Mixed logit 2016/5/16 スタートアップゼミ #5 B4 後藤祥孝 1 0. 目次 Probit モデルについて 1. モデル概要 2. 定式化と理解 3. 推定 Mixed logit モデルについて 4. モデル概要 5. 定式化と理解 6. 推定 2 1.Probit 概要 プロビットモデルとは. 効用関数の誤差項に多変量正規分布を仮定したもの. 誤差項には様々な要因が存在するため,
IPSJ SIG Technical Report Vol.2015-MUS-106 No.10 Vol.2015-EC-35 No /3/2 BGM 1,4,a) ,4 BGM. BGM. BGM BGM. BGM. BGM. BGM. 1.,. YouTube 201
BGM 1,4,a) 1 2 2 3,4 BGM. BGM. BGM BGM. BGM. BGM. BGM. 1.,. YouTube 2015 1 100.. Web.. BGM.BGM [1]. BGM BGM 1 Waseda University, Shinjuku, Tokyo 169-8555, Japan 2 3 4 JST CREST a) ha-ru-ki@asagi.waseda.jp.
Vol.55 No (Jan. 2014) saccess 6 saccess 7 saccess 2. [3] p.33 * B (A) (B) (C) (D) (E) (F) *1 [3], [4] Web PDF a m
![Vol.55 No (Jan. 2014) saccess 6 saccess 7 saccess 2. [3] p.33 * B (A) (B) (C) (D) (E) (F) *1 [3], [4] Web PDF a m](/thumbs/92/108648363.jpg "Vol.55 No (Jan. 2014) saccess 6 saccess 7 saccess 2. [3] p.33 * B (A) (B) (C) (D) (E) (F) *1 [3], [4] Web PDF a m")
Vol.55 No.1 2 15 (Jan. 2014) 1,a) 2,3,b) 4,3,c) 3,d) 2013 3 18, 2013 10 9 saccess 1 1 saccess saccess Design and Implementation of an Online Tool for Database Education Hiroyuki Nagataki 1,a) Yoshiaki
4. C i k = 2 k-means C 1 i, C 2 i 5. C i x i p [ f(θ i ; x) = (2π) p 2 Vi 1 2 exp (x µ ] i) t V 1 i (x µ i ) 2 BIC BIC = 2 log L( ˆθ i ; x i C i ) + q
![4. C i k = 2 k-means C 1 i, C 2 i 5. C i x i p [ f(θ i ; x) = (2π) p 2 Vi 1 2 exp (x µ ] i) t V 1 i (x µ i ) 2 BIC BIC = 2 log L( ˆθ i ; x i C i ) + q](/thumbs/92/110416683.jpg "4. C i k = 2 k-means C 1 i, C 2 i 5. C i x i p [ f(θ i ; x) = (2π) p 2 Vi 1 2 exp (x µ ] i) t V 1 i (x µ i ) 2 BIC BIC = 2 log L( ˆθ i ; x i C i ) + q")
x-means 1 2 2 x-means, x-means k-means Bayesian Information Criterion BIC Watershed x-means Moving Object Extraction Using the Number of Clusters Determined by X-means Clustering Naoki Kubo, 1 Kousuke
図 2: 高周波成分を用いた超解像 解像度度画像とそれらを低解像度化して得られる 低解像度画像との差により低解像度の高周波成分 を得る 高解像度と低解像度の高周波成分から位 置関係を保ったままパッチ領域をそれぞれ切り出 し 高解像度パッチ画像と低解像度パッチ画像の ペアとしてデータベースに登録する
Exemplar-Based Super-Resolution of Human Body Image in Surveillance Video 1 1,2 1 1 1 Kento Nishibori 1, Tomokazu TAKAHASHI 1,2, Daisuke DEGUCHI 1, Ichiro IDE 1 and Hiroshi MURASE 1 1 2 nishiborik@murase.m.is.nagoya-u.ac.jp
(3.6 ) (4.6 ) 2. [3], [6], [12] [7] [2], [5], [11] [14] [9] [8] [10] (1) Voodoo 3 : 3 Voodoo[1] 3 ( 3D ) (2) : Voodoo 3D (3) : 3D (Welc
![(3.6 ) (4.6 ) 2. [3], [6], [12] [7] [2], [5], [11] [14] [9] [8] [10] (1) Voodoo 3 : 3 Voodoo[1] 3 ( 3D ) (2) : Voodoo 3D (3) : 3D (Welc](/thumbs/65/54056306.jpg "(3.6 ) (4.6 ) 2. [3], [6], [12] [7] [2], [5], [11] [14] [9] [8] [10] (1) Voodoo 3 : 3 Voodoo[1] 3 ( 3D ) (2) : Voodoo 3D (3) : 3D (Welc")
1,a) 1,b) Obstacle Detection from Monocular On-Vehicle Camera in units of Delaunay Triangles Abstract: An algorithm to detect obstacles by using a monocular on-vehicle video camera is developed. Since
IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-CVIM-187 No /5/30 1,a) 1,b), 1,,,,,,, (DNN),,,, 2 (CNN),, 1.,,,,,,,,,,,,,,,,,, [1], [6], [7], [12], [13]., [
![IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-CVIM-187 No /5/30 1,a) 1,b), 1,,,,,,, (DNN),,,, 2 (CNN),, 1.,,,,,,,,,,,,,,,,,, [1], [6], [7], [12], [13]., [](/thumbs/94/121682292.jpg "IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-CVIM-187 No /5/30 1,a) 1,b), 1,,,,,,, (DNN),,,, 2 (CNN),, 1.,,,,,,,,,,,,,,,,,, [1], [6], [7], [12], [13]., [")
,a),b),,,,,,,, (DNN),,,, (CNN),,.,,,,,,,,,,,,,,,,,, [], [6], [7], [], [3]., [8], [0], [7],,,, Tohoku University a) omokawa@vision.is.tohoku.ac.jp b) okatani@vision.is.tohoku.ac.jp, [3],, (DNN), DNN, [3],
258 5) GPS 1 GPS 6) GPS DP 7) 8) 10) GPS GPS 2 3 4 5 2. 2.1 3 1) GPS Global Positioning System
Vol. 52 No. 1 257 268 (Jan. 2011) 1 2, 1 1 measurement. In this paper, a dynamic road map making system is proposed. The proposition system uses probe-cars which has an in-vehicle camera and a GPS receiver.
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1 1 1 GPS LAN GPS LAN GPS LAN Location Identification by sphere image and hybrid sensing Takayuki Katahira, 1 Yoshio Iwai 1 and Hiroshi Ishiguro 1 Self-location is very informative for wearable systems.
DVIOUT
画像の認識 理解シンポジウム (MIRU2007) 2007 年 7 月 固定視点下における能衣装の異方性反射モデリング 武田祐樹 田中弘美 立命館大学情報理工学部知能情報学科 525 8577 滋賀県草津市野路東 1 1 1 E-mail: {takeday,hiromi}@cv.ci.ritsumei.ac.jp あらまし能は約 600 年の歴史があり, その伝統ある能面 能衣装は貴重な文化遺産である.
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1,a) 1,2,b) 3,c) 1,d) 3D 1. 2.5 * 1*2 2.5 1 Graduate School of Engineering, Kobe University 2 PRESTO, Japan Science and Technology Agency 3 School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University
逐次近似法の基礎と各種補正方法
逐次近似法の基礎と各種補正方法 横浜創英大学橋本雄幸 画像再構成における逐次近似法の歴史は長く,X 線 CT においても解析的方法が見つかる前は, 逐次近似法を用いて画像を再構成していた. 解析的方法が見つかってからは, 計算時間の長さから逐次近似法はあまり使われなくなった. しかし, コンピュータの発展に伴い, 繰り返しても計算時間がそれほどかからなくなったこともあり, 解析的方法が確立できない
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,a) D. Marr D. Marr. (feature-based) (area-based) (Dense Stereo Vision) van der Mark [] (Intelligent Vehicle: IV) SAD(Sum of Absolute Difference) Intel x86 CPU SSE2(Streaming SIMD Extensions 2) CPU IV
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1 1 1 1 2 1. Visual Recognition of Wire Harnesses for Automated Wiring Masaki Yoneda, 1 Takayuki Okatani 1 and Koichiro Deguchi 1 This paper presents a method for recognizing the pose of a wire harness
No. 3 Oct The person to the left of the stool carried the traffic-cone towards the trash-can. α α β α α β α α β α Track2 Track3 Track1 Track0 1
ACL2013 TACL 1 ACL2013 Grounded Language Learning from Video Described with Sentences (Yu and Siskind 2013) TACL Transactions of the Association for Computational Linguistics What Makes Writing Great?
Real AdaBoost HOG 2009 3 A Graduation Thesis of College of Engineering, Chubu University Efficient Reducing Method of HOG Features for Human Detection based on Real AdaBoost Chika Matsushima ITS Graphics
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DEIM Forum 2011 E9-4 252-0882 5322 252-0882 5322 E-mail: t09651yt, sashiori, kiyoki @sfc.keio.ac.jp CBIR A Meaning Recognition System for Sign-Logo by Color-Shape-Based Similarity Computations for Images
, ( ξ/) ξ(x), ( ξ/) x = x 1,. ξ ξ ( ξ, u) = 0. M LS ξ ξ (6) u,, u M LS 3).,.. ξ x ξ = ξ(x),, 1. J = (ξ ξ, V [ξ ] 1 (ξ ξ )) (7) ( ξ, u) = 0, = 1,..., N
![, ( ξ/) ξ(x), ( ξ/) x = x 1,. ξ ξ ( ξ, u) = 0. M LS ξ ξ (6) u,, u M LS 3).,.. ξ x ξ = ξ(x),, 1. J = (ξ ξ, V [ξ ] 1 (ξ ξ )) (7) ( ξ, u) = 0, = 1,..., N](/thumbs/80/81723780.jpg ", ( ξ/) ξ(x), ( ξ/) x = x 1,. ξ ξ ( ξ, u) = 0. M LS ξ ξ (6) u,, u M LS 3).,.. ξ x ξ = ξ(x),, 1. J = (ξ ξ, V [ξ ] 1 (ξ ξ )) (7) ( ξ, u) = 0, = 1,..., N")
1,,.,.. Maximum Likelihood Estimation for Geometric Fitting Yasuyuki Sugaya 1 Geometric fitting, the problem which estimates a geometric model of a scene from extracted image data, is one of the most fundamental
Symbiotic System ト を 動物 る 人間 情報システム 応 ( ) 人間 共生 情報システム と 体の 長 体の と 体 覚 動 体 と とダイナミクスを持つ 人間と情報システムのインタ ース. コン ータに の動作をさ るために, のつ, するコ ン を, される.. イコン イン
7 人間と共生する情報システムの実現を目指して シンビオティック システムの実現に向けて 人, 社会, 環境, 情報システムの協調系 7 人間と共生する情報システムの実現を目指して 松山隆司 * tm@i.kyoto-u.ac.jp 川嶋宏彰 * kawashima@i.kyoto-u.ac.jp 鷲見和彦 *, ** Sumi.Kazuhiko@ds.MitsubishiElectric.co.jp
円筒面で利用可能なＡＲマーカ
円筒面で利用可能な AR マーカ AR Marker for Cylindrical Surface 2014 年 11 月 14 日 ( 金 ) 眞鍋佳嗣千葉大学大学院融合科学研究科 マーカベース AR 二次元マーカはカメラ姿勢の推定, 拡張現実等広い研究分野で利用されている 現実の風景 表示される画像 デジタル情報を付加 カメラで撮影し, ディスプレイに表示 使用方法の単純性, 認識の安定性からマーカベース
色の類似性に基づいた形状特徴量CS-HOGの提案
IS3-04 第 18 回 画 像 センシングシンポジウム, 横 浜, 2012 年 6 月 CS-HOG CS-HOG : Color Similarity-based HOG feature Yuhi Goto, Yuji Yamauchi, Hironobu Fujiyoshi Chubu University E-mail: yuhi@vision.cs.chubu.ac.jp Abstract
2.2 6).,.,.,. Yang, 7).,,.,,. 2.3 SIFT SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 8).,. SIFT,,. SIFT, Mean-Shift 9)., SIFT,., SIFT,. 3.,.,,,,,.,,,., 1,
1 1 2,,.,.,,, SIFT.,,. Pitching Motion Analysis Using Image Processing Shinya Kasahara, 1 Issei Fujishiro 1 and Yoshio Ohno 2 At present, analysis of pitching motion from baseball videos is timeconsuming
1. HNS [1] HNS HNS HNS [2] HNS [3] [4] [5] HNS 16ch SNR [6] 1 16ch 1 3 SNR [4] [5] 2. 2 HNS API HNS CS27-HNS [1] (SOA) [7] API Web 2
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THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE. 657 8531 1 1 E-mail: {soda,matsubara}@ws.cs.kobe-u.ac.jp, {masa-n,shinsuke,shin,yosimoto}@cs.kobe-u.ac.jp,
: : : 2 2
: 2008 8 8 9 : : : COE 1 : : : 2 2 1 7 1.1............. 7 1.2........ 9 2 11 3 21 4 37 5 55 5.1........................ 55 5.2 2............. 63 5.3................ 66 5.4...... 74 5.5.............. 80
2013 M
2013 M0110213 2013 : M0110213 3DCG 3DCG 3DCG 2D 3DCG 2D 1 1 3DCG 3D 1 1 1.1............................ 1 1.2............................... 10 2 11 2.1......................... 11 3 16 3.1..........................
JAPAN MARKETING JOURNAL 111 Vol.28 No.32008
Vol.28 No.32008 JAPAN MARKETING JOURNAL 111 Vol.28 No.32008 JAPAN MARKETING JOURNAL 111 Vol.28 No.32008 JAPAN MARKETING JOURNAL 111 Vol.28 No.32008 JAPAN MARKETING JOURNAL 111 Vol.28 No.32008 JAPAN MARKETING
JAPAN MARKETING JOURNAL 113 Vol.29 No.12009
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JAPAN MARKETING JOURNAL 110 Vol.28 No.22008
Vol.28 No.22008 JAPAN MARKETING JOURNAL 110 Vol.28 No.22008 JAPAN MARKETING JOURNAL 110 Vol.28 No.22008 JAPAN MARKETING JOURNAL 110 Vol.28 No.22008 JAPAN MARKETING JOURNAL 110 Vol.28 No.22008 JAPAN MARKETING
1 Fig. 1 Extraction of motion,.,,, 4,,, 3., 1, 2. 2.,. CHLAC,. 2.1,. (256 ).,., CHLAC. CHLAC, HLAC. 2.3 (HLAC ) r,.,. HLAC. N. 2 HLAC Fig. 2
CHLAC 1 2 3 3,. (CHLAC), 1).,.,, CHLAC,.,. Suspicious Behavior Detection based on CHLAC Method Hideaki Imanishi, 1 Toyohiro Hayashi, 2 Shuichi Enokida 3 and Toshiaki Ejima 3 We have proposed a method for
3 3 Sampling and Modeling of Shape and Reflectance of 3-D Objects Ryo Furukawa, Hiroshi Kawasaki, Yasuaki Nakamura and Yutaka Ohsawa Abstract In this
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1 Jensen et al.[6] GRT S&P500 GRT RT GRT Kiriu and Hibiki[8] Jensen et al.[6] GRT 3 GRT Generalized Recovery Theorem (Jensen et al.[6])
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Generalized Recovery Theorem Ross[11] Recovery Theorem(RT) RT forward looking Kiriu and Hibiki[8] Generalized Recovery Theorem(GRT) Jensen et al.[6] GRT RT Kiriu and Hibiki[8] 1 backward looking forward
カメラレディ原稿
IS2-A2 カメラを回転させた時の特徴点軌跡を用いた魚眼カメラの内部パラメータ推定 - モデルと評価関数の変更による改良 - 田中祐輝, 増山岳人, 梅田和昇 Yuki TANAKA, Gakuto MASUYAMA, Kazunori UMEDA : 中央大学大学院理工学研究科,y.tanaka@sensor.mech.chuo-u.ac.jp 中央大学理工学部,{masuyama, umeda}@mech.chuo-u.ac.jp
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Random Forests 2013 3 A Graduation Thesis of College of Engineering, Chubu University Proposal of an efficient feature selection using the contribution rate of Random Forests Katsuya Shimazaki [1] SBS
スライド 1
5.5.2 画像の間引き 5.1 線形変換 5.2 アフィン変換 5.3 同次座標 5.4 平面射影変換 5.5 再標本化 1. 画素数の減少による表現能力の低下 画像の縮小 変形を行う際 結果画像の 画素数 < 入力画像の 画素数 ( 画素の密度 ) ( 画素の密度 ) になることがある この場合 結果画像の表現力 < 入力画像の表現力 ( 情報量 ) ( 情報量 ) 結果的に 情報の損失が生じる!
DPA,, ShareLog 3) 4) 2.2 Strino Strino STRain-based user Interface with tacticle of elastic Natural ObjectsStrino 1 Strino ) PC Log-Log (2007 6)
1 2 1 3 Experimental Evaluation of Convenient Strain Measurement Using a Magnet for Digital Public Art Junghyun Kim, 1 Makoto Iida, 2 Takeshi Naemura 1 and Hiroyuki Ota 3 We present a basic technology
コンピュータグラフィックス特論Ⅱ
レンダリングの最新技術 コンピュータグラフィックス特論 Ⅱ 第 15 回レンダリングの最新技術 九州工業大学尾下真樹 レンダリングの最新技術 基礎的なレンダリング技術だけでは 写実的な画像の生成は難しい より写実的な画像を生成するための最新技術が開発されている オフライン アニメーション オンライン アニメーションの両方の用途に適用可能な技術 今回の内容 レンダリングの最新技術 イメージベースドレンダリング
[2] OCR [3], [4] [5] [6] [4], [7] [8], [9] 1 [10] Fig. 1 Current arrangement and size of ruby. 2 Fig. 2 Typography combined with printing
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1,a) 1,b) 1,c) 2012 11 8 2012 12 18, 2013 1 27 WEB Ruby Removal Filters Using Genetic Programming for Early-modern Japanese Printed Books Taeka Awazu 1,a) Masami Takata 1,b) Kazuki Joe 1,c) Received: November
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GI SAXS. X X X X GI-SAXS : Grazing-incidence smallangle X-ray scattering. GI-SAXS GI-SAXS GI-SAXS X X X X X GI-SAXS Q Y : Q Z : Q Y - Q Z CCD Charge-coupled device X X APD Avalanche photo diode - cps 8