#FTMA15 第六回課題全コースサーベイ

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

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

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

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

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？
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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。

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。

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。

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

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)

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

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

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

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

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

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

Shoya
Ishimaru.
Yuji
Uema.
Kai
Kunze.
Koichi
Kise
.
Katsuma
Tanaka.
Masahiko
Inami

どんなものか


技術のキモはどこか


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

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

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

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

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
。
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

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

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

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)

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

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

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

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．

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．

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．

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

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

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

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

Scene
Comple+on
Using
Millions
of
Photographs
James Hays, Alexei A. Efros.
どんなもの？
どうやって有効と検証した？
議論はある？
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]

どんなもの？
議論はある？
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。

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
議論はある？
どんなもの？

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)

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。
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
InteracFve
modeling
of
virtual
ecosystems

h4p://graphics.uni-‐konstanz.de/publikaFonen/
2012/plasFc_trees/website/
リング

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


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


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。


Flexpad:
Highly
Flexible
Bending
Interac%ons

for
Projected
Handheld
Displays

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。
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。
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。
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.

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。
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

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。
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。
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.

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。
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。
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

どんなもの？
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。

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。

どんなもの？
議論はある？
Robust Realtime Physics-based Motion
Control for Human Grasping
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

どんなもの？
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。

どんなもの？
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

Solid Simulation with Oriented Particles
議論はある？
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。

議論はある？
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

Electromagnetic Radiation under Explicit Symmetry Breaking
どこがすごい？
どんなもの？
どうやって有効性を検証した？
議論はある？
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

WoBo: Multisensorial travels through Oculus Rift
どこがすごい？
どんなもの？
どうやって有効性を検証した？
議論はある？
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

Depixelizing Pixel Art
Johannes Kopf, Dani Lischinski
どんなもの？
• 荒い絵を滑らかにする手法
• 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
• 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？
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

Breathing Life into Shape:
Caputuring, Modeling and Animating 3D Human Breathing
Aggeliki Tsoli* Naureen Mahmood Michael J. Black
どんなもの？
技術や手汰のキモは何？
議論はある？
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

Digital
Micrography
どんなもの？
先行文献と比べてどこがすごい？
議論はある？
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.

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
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.

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

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？
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

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

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
Milgram
の A
taxonomy
of
mixed
reality
visual
displays

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。


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


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

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。
どうやって有効だと証した？
これからの課題
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.
]

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
どうやって有効だと証した？
これからの課題
・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

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.

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
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
A
Finite
Element
Method
for
Anima3ng
Large

Viscoplas3c
Flow

#FTMA15 第六回課題全コースサーベイ

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