Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 スロベニアのリュブリャナ大学とチェコ工科大学による研究チームが開発した「D3S」は、動画内の物体を高速に追跡する高性能なセグメンテーショントラッカーだ。 このトラッカーは、指定した対象が動画上をどのように移動しているかを推定する物体検出だけでなく、同時に領域検出も行う。 出力結果は、指定した対象の位置を四角形の枠線で囲み、囲んだ中の物体自体を縁取り塗り潰す。これにより出力されたデータは、領域情報付きデータセットとして機械学習に利用する。

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 ドイツの研究機関Max Planck Institute for Intelligent SystemsとMax Planck ETH Center for Learning Systemsによる研究チームが開発した「VIBE」は、深層学習を用いることで、動画内で動く人の3次元姿勢と形状を連続的に推定する技術だ。 動画から人体の3次元モデルを連続的に推定する手法はこれまでにも研究されてきたが、複雑な動きの場合には正確性が失われ、細部でアーティファクト（ゆがみやズレ等）が起きていた。この課題に対して、これまでの研究成果を上回る高品質な3次元モデルを出力可能にしたのが今回の手法だ。 アーティフ

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 独Hochschule Bonn-Rhein-Sieg（H-BRS）と加サイモン・フレイザー大学による研究チームが開発した「FaceHaptics」（PDFへのリンク）は、VRプレイヤーの顔に、風、暖かさ、柔らかさなどのさまざまな触覚を与えるヘッドマウントディスプレイ統合型ロボットアームシステムだ。 このシステムでは、ロボットアームをヘッドマウントディスプレイ前方に取り付けて、顔の前からプレイヤーの口周辺に触覚フィードバックを提供する。ロボットアームは、4自由度をサポートしており、横の動きは中心からプラスマイナス67.5度（合計135度）の範囲で回転しカバーする。 ロボットアーム先端には、

Google、イヤフォンケーブルでジェスチャー操作する「E-textile Microinteractions」開発：Innovative Tech

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 北海道大学と神戸大学による研究チームが発表した「ウェアラブルコンピューティングにおける聴力自在化技術の提案」（PDFへのリンク）は、外界音を変換し、ユーザーが自在に自身の聴力を操作する技術だ。この技術を用いることで、外界音から聞きたい音だけを選択して聞くことができる。 人間の耳は、自らの意志では制御することが難しく、聞く音の取捨選択ができない。その上、超音波などの人間には聞こえない音も取得することができない。 研究チームは、マイクとスピーカーを搭載したイヤフォン型ウェアラブルデバイス（マイク付きワイヤレスイヤフォン）での利用を想定し、外界音から聞きたい音だけを聞ける技術でこの課題に挑戦する

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 独MPI Informatics、仏Technicolor、仏Valeo.ai、米スタンフォード大学による研究チームが開発した「StyleRig」は、機械学習が生成したリアルな、だが実在しない人物の顔（静止画）を自在に編集できるシステムだ。 顔の向きや表情、光の当たり方などを変更できる。 今回の手法は、GAN（Generative Adversarial Network）を用い、リアルな顔画像を生成するNVIDIAの「StyleGAN」をベースにしている。 StyleGANは、高解像度の人物画像や2つの顔を組み合わせた合成画像を生成するスタイル変換ネットワークで、実在しないがリアルな顔を出