Essential Matirx (2)

わけあって、essential matrix(E)をおさらいしています。いまさら感がありますが...

エピポーラ拘束を満たす、ふたつの三次元ベクトルを、xyとすると、以下が成り立ちます。

xTEy = 0 --- (1)

私のいまの疑問は、式(1)を入れ替えたもの、つまり、

yTEx = 0 --- (2)

も成り立つのでしょうか?Eを転置にしないといけない気がしますが...よくわからなくなってきた。
スポンサーサイト

老眼鏡 (3)

老眼鏡を作ってから、三年が経ちました。手放せない...スポーツをしているとき以外は必携です!

私がこれを必要とするときは、活字を読むときです。スポーツ時に活字を読むことはありませんから、ここでは必要なし。(活字を読まない)通常のときも、不要です(遠くは見える)。さて、この切り替えをどうするか。

これまでは、不要なときは、いちいちケースに入れていました。そして、必要なときに取り出す。

ただ、これはかなり不便です。たとえばコンビニでレシートを確認するようなとき。いちいち取り出すのはコスパが悪いです。

このようなことに悩んでいたのですが、最近試しているのは、使わないときは、メガネをアタマの上に上げておくこと。これはコスパがよいです。結構な強風でも外れないこともわかりました。

唯一の問題としては、なんだコイツは、という目で見られるときがあることです。恐らくですが、サングラスをしている人がよくやることに起因するのではないでしょうか。まあ、そのような目を気にする歳ではありませんが...

CVIM (7)

昨日~本日(2017年3月9-10日)と、情報処理学会・CVIM研究会に参加しています。場所は、国立情報学研究所(NII)。CVIMは、久しぶりの気がします。情処では、唯一登録している研究会。

昨日の、以下の発表におきまして、

・複数のカメラモデルのためのStructure from Motionの構築、前田 尚活, 内山 英昭, 長原 一, 谷口 倫一郎(九大)

思いのほか、活発な議論がありました。詳しくは書きませんが(知識がないので書けませんが)、発表内容自体は、予稿を読めば解るものの、こういう研究会に参加するメリットは、発表後の議論です。議論は予稿にはありません。これが思わぬ発見や、疑問解消につながります。昨日もそのような経験をいたしました。

Guide to 3D Vision Computation: Geometric Analysis and Implementation (2)

Springerからの新刊、'Guide to 3D Vision Computation: Geometric Analysis and Implementation'、ですが、やっと手元に届きました。発注から到着に、結構時間がかかりました。

コンパクトにまとまっていて、関連の技術が一気に学べそうです。定番の、Hartley & Zissermanのものと、併用いたします。でも、こちらのほうが、10年以上新しい。定番の座を奪うことができますでしょうか。

DTAM (4)

すっかりご無沙汰の、'DTAM'ですが、

R. A. Newcombe, S. J. Lovegrove, A. J. Davison, "DTAM: Dense Tracking and Mapping in Real-Time", ICCV2011.

またdenseな復元に関わりそうなので、最近の潮流を眺めました。もっとも、潮流もなにも、私が興味を持った技術だけですが。

ISMAR2015(福岡)に参加したとき、'MobileFusion'というのに出くわして、凄いな~と思ったので、遅ればせながら論文を読んでみました。これにも'DTAM'が引用されていますので、それの進化形でしょうか?Pose Estimationのやり方がよくわからない...もう少し調べます。

Guide to 3D Vision Computation: Geometric Analysis and Implementation

Springerから、'Guide to 3D Vision Computation: Geometric Analysis and Implementation'、が発売されました。著者は、金谷先生・菅谷先生・金澤先生、というこの分野の重鎮お三方。

本書は、同著者による、「3次元コンピュータビジョン計算ハンドブック(2016)」の英語版ですが、これに、三章が追加されています。すなわち、

14. Accuracy of Geometric Estimation
15. Maximum Likelihood of Geometric Estimation
16. Theoretical Accuracy Limit

です。というわけで、私はこちらの英語版を購入モード。

Essential Matrix

突然ですが、essential matrixから、ふたつのカメラ間の位置を規定するベクトルを取り出すやりかたについてです。

某書籍によると、以下のやりかたが紹介されています。まず、

ETt = o --- (1)

の関係がありますが(Eはessential matrix、tは求めたいベクトル)、某書籍の主張によると、tは、EETの最小固有値に対応する固有ベクトルとのことです。これを導出したい。Eの特異値分解を、

E = UDVT --- (2)

とすると、

EET = UDVTVDUT = UD2UT --- (3)

式(3)は、行列の対角化の形ですね(EETは対称行列なので、必ず対角化できる)。一方、式(1)は、

EETt = 0 --- (4)

と書けますから、上記の主張が確かめられました。正しいですか?

MIRU2016 (5)

昨日まで、MIRU2016(The 19th Meeting on Image Recognition and Understanding)に参加していました。

画像なので、Deep Learning(DL)全盛です。とくにCNN。でも、やはり反動があるのか、「DLを使っていない」というのをウリにする?研究もありました。これほどDLが流行ると、「反作用」もあるわけです。さすがにインフレーション気味かも知れません。

CNNについては、基本は応用研究です(こういうのをCNNでやってみた、ということ)。なぜCNNがうまく行くかという議論はありません。そのような議論は、別のところでとなるのでしょうか。実際のところ、こういうのを解明して欲しいんですが...

個人的に興味をもっているのが、'Fully Convolutional Networks (FCN)'です。ピクセルレベルでの推定をしたい問題があるのですが、これが使えそうですね。関連する事例がいくつか散見されました。

MIRU2016 (4)

本日(2016年8月4日)は、MIRU2016(The 19th Meeting on Image Recognition and Understanding)の三日目(最終日)です。

昨日の特別講演は、「機械学習・AI時代における基礎研究」、河原林健一氏(これも国立情報学研究所)。昨年のIBIS2015で話を聴きました。多大なインパクトあり。

基本的には、IBIS2015のときのお話と、同じトーンでした(同様のインパクト)。新しいところとしては、現在の機械学習・深層学習に対して、少しご意見があるようですね。「汎用性があるのは、優秀な研究者・技術者のみ」ということです。では、汎用性がないのは?それはAI。そして優秀というのは?数学ができること。

アドリブとしては、一昨日のオーラルに言及されました。この発表というのが、ある種の処理を、「巡回的に」選択するのではなく、「確率的に」選択すると、計算が速くなる、というものでしたが、質問があり、それに理論的背景があるのか、というもの。答えは、よくわからない、でした。河原林先生は、おそらくこの理由がわかっていらっしゃる。数学者は、こういうのは右脳でわかるのだそうです。

MIRU2016 (3)

本日(2016年8月3日)は、MIRU2016(The 19th Meeting on Image Recognition and Understanding)の二日目です。

昨日の初日は、特別講演1「AIの「精度」とは何か-東ロボPから見えてきたこと」、新井紀子氏(国立情報学研究所)、が(私にとっての)目玉でした。果たして、(勝手な)期待を裏切らない、名演!

最近のどこかの講演をネットニュースで見ていたので、内容は想定の範囲だったのですが、繰り返しの言葉は、「コンピュータは意味は考えない」「コンピュータは理解しない」。そのとおりです。

私はペンローズの主張に洗脳されているので、これは正しいと思っていますが、一方では、その論理基盤は異なるような気もしますね。

ペンローズの基盤は、言わずと知れた、1989年の'The Emperor's New Mind: Concerning Computers, Minds, and The Laws of Physics'ですが、久しぶりにググってみると、今年(2016年)に同じ題名の新刊が出ています。revised版だそうです。買いたくなってきた。

MIRU2016 (2)

本日(2016年8月2日)から、MIRU2016(The 19th Meeting on Image Recognition and Understanding)に参加します。アクトシティ浜松にて。三日間べったりです。

さて、本日の目玉は、新井紀子氏の話。これを聴きに来たと言っても過言ではありません。

本場のウナギ、一度は食べたいです(ナマズではなく)。

MIRU2016

MIRU2016(The 19th Meeting on Image Recognition and Understanding)、参加することにしました。迷っていたのですが、「早期割引は本日まで!」、というメールが来たので、申し込んでしまった。リマインダは効果がある、ということです。会場は、アクトシティ浜松、日程は、2016年8月1日~4日です。

聴きたいのは、新井紀子氏の話です。人工知能にできること・できないことが本当に分かっている方だと思われます。

それから、河原林健一氏。昨年のIBIS2015で話を聴いたのですが、かなりのインパクトで、もう一度聴きたいと思った次第です。

浜松には知人がいらっしゃるので、夜の会合もありでしょうか。

SSII2016チュートリアル (2)

恒例の、SSIIチュートリアルですが、

-------------------------------------------------------------------------------------------
光伝播計測に基づくシーン解析 -反射・散乱光のモデルからCG・コンピュテーショナルフォトグラフィ応用まで-
TS3: 6月9日(木) 9:00-10:30 向川 康博氏 (奈良先端科学技術大学院大学)
-------------------------------------------------------------------------------------------

が、すばらしかったです。私はこの分野、JensenのPhoton Mapping本などで勉強しましたが、面倒くさそうなところは飛ばしたりして、結構いい加減な理解でした。上記ご講演は'crystal clear'で、あいまいにしていたところが、よくわかりました。

この方のキャラなのか、真剣に話されているのに、なにかユーモアがあるんです。楽しく拝聴いたしました。こういうのを、(アメリカみたいに)ネットのビデオで、教育用に公開して欲しいですね。

SSII2016チュートリアル

本日(2015年6月8日)は、恒例のSSIIチュートリアル(パシフィコ横浜)です。これまでとは違って、全て初日にやるわけではないんですね。3日間に分散されています。システムが変わったわけです。

プログラムは以下のとおりです。

-----------------------------------------------------

Kinect等の色距離センサを用いた点群処理と3D物体認識 -ベーシックな手法と最新動向・ソフトウェアの紹介-
TS1: 6月8日(水) 9:45-11:15 金崎 朝子氏 (産業技術総合研究所)

ROSによるロボットソフトウェアの開発 -ロボット用基本ソフトウェアROSの基礎からビジョン技術導入の事例まで-
TS2-1: 6月8日(水) 11:30-12:15 山内 悠嗣氏 (中部大学)

Pythonによる機械学習 -SVMからDeep Learningまで-
TS2-2: 6月8日(水) 12:15-13:00 川西 康友氏 (名古屋大学)

光伝播計測に基づくシーン解析 -反射・散乱光のモデルからCG・コンピュテーショナルフォトグラフィ応用まで-
TS3: 6月9日(木) 9:00-10:30 向川 康博氏 (奈良先端科学技術大学院大学)

背景差分法 -背景って何?背景を上手にモデル化する工夫-
TS4: 6月10日(金) 9:00-10:30 島田 敬士氏 (九州大学)

-----------------------------------------------------

MIRU2015 (3)

昨日(2015年7月29日)は、MIRU2015の二日目でした。私的には、トヨタ自動車の方による、自動運転の話がお目当て。まさに旬の話題です。

外界センサーは、やはりVelodyneを使用しているのだそうです。定番ですね。これ以外にもセンサーは使われています。一方、ステレオは使われていないようなので、画像の方にはちょっとガッカリ?

企業の方による、このような講演は、いろいろと内容に制限がかかることが多いのですが、その割には、かなり突っ込んだお話も聴けました。ところで、少し前に、なにかのシンポジウムで、デンソーの方が同じ内容で話をされましたね。このふたつの技術は異なるんでしょうね。関係がよくわかりませんでした。

自動運転に関する私見です。人による(ほとんど)故意の、または過失による死亡事故を聞くのは、痛ましいです。なので、いっそのこと、全て自動運転にしてしまえばよい。ただ、運転をしたい人がいるのは知っています。なので、特区(または特県)を作って、その地域に限って、人による運転を許す。私は運転に興味ありませんし、いまは車も手放しているので、こんなことを言ってしまいますが、怒られそうですね。

MIRU2015 (2)

昨日(2015年7月28日)、MIRU2015の初日に参加いたしました。

日本の画像処理技術は高いです。Invited Sessionがありましたが、ECCVやCVPRなど、レベルの高い国際会議にたくさん採択されています。日本の画像技術の将来は明るい?

内容は難しいので、非常にアタマを使いました。本日明日もそんな感じとなりそうです。

MIRU2015

本日より三日間(2015年7月28~30日)、MIRU2015(The 18th Meeting on Image Recognition and Understanding)に参加します。会場は、ホテル阪急エキスポパーク、です。画像にべったりと寄り添ってきます。

ところで、この場所は1970年大阪万博会場だったところですね。当時は東京に住んでいましたが、家族で万博、行きました!父が大手銀行勤めだったので、なぜか長蛇の列をスキップして、全ての館に裏口から入れたことを思い出します(FastPass?)。要するに、父は社会的な地位があったわけです。小学生ながらに、「これは反則ではないか」などと思ったのですが、どんどん人気館に入れたので、まぁいっか、と流しました。

別な話では、阪急千里線・千里山駅も近くですね。ここに、私が中学2年~高校2年の三年間、実家がありました。私はこのときは、珍しい「逆単身赴任」で、鹿児島→東京、でした。姉がひとあし先に東京に行っていて、妹はさすがに小さかったので、両親に付いていった。大阪/東京/鹿児島と、家庭が三分割されていた時代の思い出の場所です(喧嘩していたわけではない)。

SSII2015チュートリアル

本日(2015年6月10日)は、恒例のSSIIチュートリアル(パシフィコ横浜)に参加します。少なくとも、6年連続です。おそらくそれ以上です。いつからかは、忘れましまいました(それくらい長い)。

プログラムは以下のとおりです。TS1の内容はまるでわかりません。その他は、これまで何となくかじってます。

---------------------------------------------
TS1:ハッシングによる効率的な大規模画像検索
-近似近傍探索の新たなスタンダード-
 講師:入江豪氏(NTT)

TS2:Deep Learningによる画像認識革命
-歴史・最新理論から実践応用までー
 講師:中山英樹氏(東京大学)

TS3:特徴点追跡による動画像からの逐次3次元復元とその応用
-座標系の基礎から応用事例・最新研究動向まで-
 講師:佐藤智和氏(奈良先端科学技術大学院大学)

TS4:コンピュータビジョンの最新ソフトウェア開発環境
-OpenCV,PCLの導入・機能紹介。プログラミング言語の選択と開発ツールの活用-
 講師:林昌希氏(慶應義塾大学)
---------------------------------------------

大川賞記念コンピュータビジョンシンポジウム

先日(2015年3月5日)、「大川賞記念コンピュータビジョンシンポジウム」に行ってきました。東京大学・本郷キャンパス・伊藤謝恩ホール、にて。

私は、午前中だけ聴講いたしました。以下の四氏のお話。肩書きは、当シンポジウムHPよりのコピペです。

-佐藤洋一(東京大学生産技術研究所 副所長・教授)
-西野恒(ドレクセル大学コンピュータ科学科 副学科長・准教授)
-Shree Nayar(コロンビア大学計算機科学科 チャン記念教授)
-Harry Shum(マイクロソフト 上級副社長)

それぞれ、まことにレベルの高い、素晴らしい内容でした。おこがましいですが、感想を...

佐藤先生のテーマは、視線(gaze)推定です。ヒトの画像から、その人がどこを見ているのか、というのを推定する話題です。余りある成果を紹介されたあと、最近、自身の研究成果を超えた結果が得られた、ということも淡々と、ユーモアを交えて話される。これが「研究」です。

西野先生のご研究は、画像内のヒトの目に写りこんでいる周囲の画像を解析する、というもの。こういう研究は初めて知りました。この方は、日本人離れした、非常に流暢な英語を喋ります。実は、流暢すぎて、よく聞き取れなかった。

Nayar先生はインド訛りですね(私はインド英語はOK)。たくさんの話題が出ましたが、もっとも感銘を受けたのは、なんと、バッテリーの要らないカメラを設計された、という話。名付けて、"power harvesting pixel"。私はハードウェアにはまるで無知ですが、従来のカメラのピクセルは、三つのトランジスタで構成されているのだそうです。それを二つにして、しかも太陽パネルからのヒントで、自動的に充電(harvesting)されるように組み替えた、というもの。具体的な回路図も示されました(あちこちでフラッシュがたかれました。ん、コピペか?)。このカメラは実際に試作され、それで撮った動画も見せてもらいました。解像度は低いですが、これが本当の「新規性」というヤツでしょう。

Shum氏のテーマは、画像検索です。Google検索のとの比較が、これでもか、となされました(もちろん、Microsoftのがよい)。さまざまな意味で、Microsoft社らしいプレゼン。いまの先端の画像検索の状況が、よくわかりました。

----------------------------

池内克史先生の最終講義を兼ねていたので、参加の方々は、すごい重鎮揃いです。これだけの方々が参加するシンポジウムというのは、ちょっとないと思いました。

CVIM (6)

昨日~本日(2015年1月22-23日)と、情報処理学会CVIM研究会に参加しています。場所は、奈良先端科学技術大学院大学。いつも、どう行くのがよいのか、迷うところです。今回は、学研北生駒から。土地勘、まるでなし。

今回は、AR/MR系の研究会との共催なので、その類の発表が多いです。会場の大学の専門性を反映した感じでしょうか。共催なので、参加者も多いです。なので、メイン会場は、ミレニアムホール。

向川康博先生 (奈良先端大/以前は阪大)による特別講演、「反射光・散乱光の計測と解析 ~質感の定量化に向けて~」は、画像の取得ではなく、光線を取得する、という観点からの研究総論でした。この分野の第一人者。非常に参考になりました。

そのほか、仕事で使えそうな研究発表も多数ありました。情報処理学会では、研究会は唯一CVIMに入会していますが、その価値は十分にあります。GCADも入らないといけないんですが...

本日は、岡谷貴之先生 (東北大)による特別講演、「質感の画像認識:研究の状況と今後の課題」が目当てでございます。

View2014

先週(2014年12月4-5日)、View2014に参加してきました。パシフィコ横浜にて。「ビジョン技術の実利用ワークショップ」です。

このワークショップは、内容はアカデミックではありますが、企業の参加者が多いことが特徴です。つまりは実利用。仕事に直結しそうなテーマが多いです。

研究としては、「分光反射率センシングと蛍光解析」と題した、佐藤 洋一先生(東京大学生産技術研究所)のものが光りました。分光は少しばかり馴染みがありましたが、食物の産地がこれでわかるとは驚きです。蛍光の知識は全くなかったのですが、発光色が光源にあまり依存しない、という特徴を持つそうです。CGでこの研究はこれまであったのでしょうか?かなり面白かったです。

高速化はアルゴリズムを簡素化する

先日(2014年8月29日)、DMPどの主催「ComputerVisionセミナー2014」に参加してきました。たいへん有意義な一日でありました。ちょっと賢くなった?

いろいろと言及したいことはありますが、石川正俊先生(東大)の「高速画像処理とその応用展開」について一言。お名前は以前から存じあげていましたが、ご講演をお聴きしたのは、たぶん初めてです。

この講演の中で、「高速化はアルゴリズムを簡素化する」という言葉が印象に残りました。石川先生は、1,000fpsでの画像処理を研究されています。1,000fpsとは、とんでもなく高速ですが、実は、これくらい高速だと、画像処理のアルゴリズムは簡素化される、とのことでした。

たとえば、動く物体の追跡。通常のレート(30-60fps)だと、フレーム間で物体はかなり動く可能性がありますから、追跡の探索範囲を広く取らなければなりません。これが、処理をややこしくしているわけです。しかるに、1,000fpsともなれば、フレーム間では物体は殆ど動かず、静止しています。すると、物体の、本当に近傍だけを探索すればよいわけです。言われてみれば当たり前なんですが、これはすごいと思いました。研究はこうあるべき、という見本のように思いました。

Goal-line technology (2)

FIFAワールドカップ2014でも、Goal-line technologyが導入されております。前回の関連記事はこちら(↓)。

http://kanouy.blog9.fc2.com/blog-entry-899.html

原理的には、多方向からのカメラ画像による、リアルタイム位置検出です。世界的に最もインパクトのある場所で使用されている画像認識装置と思います。たかがスポーツで、所詮人の命に関係ないって?直接的には確かにそうですが、結果で命を落とすことがあります(暴動や殺人など)。過去には、国家間の戦争になったこともあります。だから、開発ベンダは、非常に勇気があった。おカネもたんまり貰ったはずですけどね。

興味があるのは、計算精度です。判定が正しいことを、CGを使ってプレゼンしていて、これが面白く、説得力もあります。ゴールではないかと思っても、CGにより、ギリギリでゴールラインにかかっていると見せられると、なかなか反論できません(ルールでは、ボールはゴールラインを<完全に>超えないといけない)。

しかしですよ、このCGというのは、Goal-line technologyにより判定された結果を表示しているわけです。なので、本当にそうであったかは、ひとえにシステムの精度によります。カメラによる位置計測って、どれくらい精度があるのでしょう。それをうやむやにする(?)CG映像、運営側のスマートさが伺えます。

SSII2014チュートリアル (3)

先日(2014年6月11日)、SSIIチュートリアル(パシフィコ横浜)に参加しましたので、簡単にご報告いたします。毎年聴講しております。非常にためになるイベントです。

TS1:いまさら聞けないグラフィカルモデル入門:川本一彦先生(千葉大学)
Bishop本の第8章に準じた内容です。確率変数間の、「条件付き独立(conditional independence)」、の重要性を強調されていました。これで、Bishop本の当該章が読めそうです。

TS2:見えない画像を見るための2次元画像再構成:田中正行先生(東京工業大学)
最も難しい内容だったと思います。自然画像やノイズの性質など、画像の再構成に必要な技術を、先端的なものを含めて解説されました。

TS3:機械学習の基礎とコンピュータビジョン応用:堀田一弘先生(名城大学)
そのまま本になりそうなボリュームを持つ、機械学習のサーベイです。Deep Learningの解説が特に参考になりました。ちょっとやってみたい!個別に質問もしました。丁寧に答えていただきました。

TS4:マルチコアを用いた画像処理:福嶋慶繁先生(名古屋工業大学)
これは面白い企画でした。高速化手法としてはGPU全盛ですが、そうではなく、CPUで高速化しましょう、という内容。夜に所用があり、中座しましたが、CPUをきちんと見直すことは、私も賛成でございます。

SSII2014チュートリアル (2)

本日(2014年6月11日)は、SSIIチュートリアルです。楽しみなイベントのひとつ。

プログラムは以下のとおりです(再掲)。

---------------------------------------
9:45-11:15
TS1:いまさら聞けないグラフィカルモデル入門
11:25-12:55
TS2:見えない画像を見るための2次元画像再構成
14:25-15:55
TS3:機械学習の基礎とコンピュータビジョン応用
16:05-17:35
TS4:マルチコアを用いた画像処理
---------------------------------------

それでは、パシフィコに行ってまいります!

SSII2014チュートリアル

今年(2014年)も、SSIIチュートリアルの季節がやってまりました。例年楽しみにしているイベントです。

プログラムは以下のとおりです。6月11日です。

---------------------------------------
9:45-11:15
TS1:いまさら聞けないグラフィカルモデル入門
11:25-12:55
TS2:見えない画像を見るための2次元画像再構成
14:25-15:55
TS3:機械学習の基礎とコンピュータビジョン応用
16:05-17:35
TS4:マルチコアを用いた画像処理
---------------------------------------

お目当ては、TS1です。BishopのPRML本の第8章を読むために、何かしらきっかけが必要ですが、そのきっかけとして利用したいと思います。

老眼鏡 (2)

最近老眼鏡を購入した私ですが、

調子良し!これはもう必携です。

逆に、いままでこれ無しでやってきたことが、信じられません。どうやってきたんだろう?

いまは本が綺麗に読めますし、効率もいいです。新しい人生のような気分ですね。

老眼鏡

この歳にして、初めてメガネを作りました。もちろん、老眼鏡であります。

40歳を過ぎたあたりから、近くのものが見づらくなり、ずっと違和感を覚えてきました。ただ、いまさらと思い、これまで何とかこなしてきました。一生メガネをかけないと誓ったりもして、画像がボケていても、そのボケを脳で補正するようなニューラルネットを構築しようと、無駄な努力もしてきました。結果的に、ニューラルネットはできず、頭痛がしてきた。

その合間合間に、他のヒトがかけているメガネをちょっと拝借したときの、鮮明な画像にビックリしてきたのですが、トドメは、今年(2014年)に入り、実家で姉のメガネを借りたとき。これでメガネを作ろうと決断しました。

シロウトなので、ちゃんと眼科で診察してもらい(視力は1.2と出た)、処方箋を書いてもらって、メガネ屋さんに行きました。最近ゲット!

使用は限定的で、あまり明るくない環境で本を読むときだけです。太陽光の豊富な環境では、不要です。電車では必須。夜、就寝前に本を読むときも、必須です。逆に、通常のときはかけるとアブナイです。遠くがボケますからね。

CVIM (5)

昨日(2014年3月4日)、情報処理学会CVIM研究会に行ってまいりました。場所は、東京大学・生産技術研究所(駒場)。

今年度から、正式に研究会に入会して、今回が三回めの参加。二回出れば元が取れるので、十分です。

さて、今回のお目当ては、豊橋技科大・長畑 香奈栄さんの発表でした。タイトルは、「適応的な特徴量選択による画像間の高精度な対応付け」というもの。指導教官は、以前から親しくさせていただいている、金澤 靖先生です。画像から特徴量を計算する際に、通常は一種類の特徴量を計算しますが、領域ごとに特徴量を変えて、より対応点探索の精度を上げる、という研究です。

長畑さんは、おととしインターンシップ生として、当社守口に約6週間来てもらいました。残念ながら(?)、就職先は当社ではなく、首都圏のようですが、社会人になっても頑張っていただきたく思います。

CVIM (4)

本日(2014年1月23日)は、情報処理学会CVIM研究会に行ってまいります。場所は、大阪大学・豊中キャンパスです。昨年の日本VR学会大会は、最初はもしやここで予定されていたのではないでしょうか(結局はうめきたになった)。

今年度から、正式に研究会に入会しました。今回で二回めなので、これで元が取れました。3月は東大なので、これも行くつもりです。さすがに、昨年の9月と11月は、鳥取と福岡で、遠すぎました。

明日24日は、楽しみなチュートリアルがあります。
プロフィール

加納裕(かのうゆたか)

Author:加納裕(かのうゆたか)


[略歴]
1983年3月東京工業大学工学部機械物理工学科卒業
1983年4月(株)図研入社
1987年1月同社退社
1987年2月(株)ソリッドレイ研究所を6名で設立、取締役
1994年3月同社退社
1994年4月(株)スリーディー入社
1996年10月同社取締役
1999年12月上海大学兼務教授
2002年10月同社代表取締役
2009年9月ものつくり大学非常勤講師~現在
2009年10月同社代表退任/退社
2010年1月ソフトキューブ(株)入社~現在(横浜オフィス)
2011年11月甲南大学特別講師
2011年11月関西大学特別講師
2012年11月東京理科大学特別講師
2017年4月湘南工科大学非常勤講師~現在


[業界団体・学会活動]
電気学会・第二期次世代インタラクティブディスプレイ協同研究委員会(幹事)/三次元映像のフォーラム(幹事、監査)/日本バーチャルリアリティ学会・論文委員会(委員)・力触覚の提示と計算研究会(委員)/ACM/SIGGRAPH(Professional Member)/情報処理学会(正会員、CVIM会員)/3Dコンソーシアム(賛助会員)/3DBiz研究会(個人賛助会員)/最先端表現技術利用推進協会(個人会員)/URCF(特別会員)

----------------

前職:/立体映像産業推進協議会(幹事)


[資格]
TOEIC805点
数学検定1級(数理技能)
中型・普自二免許
サッカー4級審判員

最新記事
最新コメント
最新トラックバック
月別アーカイブ
カテゴリ
検索フォーム
RSSリンクの表示
リンク
ブロとも申請フォーム

この人とブロともになる

QRコード
QRコード