妄想×リアリティで垣間見た妄想と現実の境界 - A Successful Failure
8月29日に工学ナビの橋本先生（[twitter:@kougaku]）、明治大学の福地先生（[twitter:@kentarofukuchi]）のお二人を司会として、AR勉強会である妄想×リアリティが開催された。ARの第一線の開発者、功労者等が妄想全開で語る研究会は、大盛り上がりで幕を下ろした。本エントリではその一部を紹介したい。 非日常に覆われた会場 会場はお台場のTOKYO CULTURE CULTUREだったわけだが、そこはすでに妄想という名の非日常に覆われていたと言っても過言ではない。 なぜか水着姿の女性が溢れかえっている会場周辺。一体何事かと参加者からも戸惑いのTWがポストされる。 ネタを明かせば、会場の階下であるZepp TokyoでGACKTツアーが開催されており、ファイナルの当日は、「水着着用限定で、水着はビキニでヘソ出し、お腹出しマスト!!」というドレスコードが設けられた
融けるような視点移動効果を実現する三次元再構築手法 Ambient Point Clouds - A Successful Failure
いよいよ今年もSIGGRAPHが始まる時期となった。本エントリでは、ダルムシュタット工科大学 (TUD) とマイクロソフトの合同チームによる、"Ambient Point Clouds for View Interpolation"と題されたtechnical paperから魔法のような視点補間技術を紹介したい。 まず、デモビデオをご覧いただくのが良いだろう。最初の方は既存手法の説明となっているが、目的は複数の写真をシームレスにつないで、破綻なく別視点に移動できる3次元モデルを再構築することである。02:44あたりから手法の適用結果が示されているので、まずそこを御覧頂きたい。これは、たとえばFlickrから集めてきた写真（当然カメラ位置も不明）から一切人の手を経ず全自動で生成されるのだ。 以下、論文*1に従って本手法の概要について説明を行う。本エントリで扱う図表は論文からの引用である。例に
写真に基づく3D空間構築手法の到達点 - A Successful Failure
一昔前は実世界の建築物を元にウォークスルー可能な3D空間を構築しようと思ったら、まず各部屋の形状を計測器を用いて計測し、その計測結果に基づいて人手でモデル化し、領域ごとにテクスチャを貼り、照明を設定して……と気の遠くなるような作業が必要だった。3D空間の構築は極めてコストの高い作業だったが、近年では2次元画像（実写写真）に基づいた3D空間の構築手法が長足の進歩を遂げており、以前に比べれば極めて低コストに3D空間を構築する事が可能となっている。 【告知】Twitterはじめました。@LunarModule7です。 興味のあるかたはフォローくださいとしばらく宣伝。 今ではバラバラに撮影した写真から、全自動で3D空間を構築し、内部を自由にウォークスルーできるようになっている。ワシントン大学とMicrosoft Reseachが2009年に発表した研究*1は現時点における集大成とも言えるものとなっ
1/1000の圧縮率を目指す次世代動画像圧縮技術の行方 - A Successful Failure
現在最高の圧縮効率を誇るAVC/H.264は1GbpsのフルHDTVを10Mbps以下に圧縮できる。1/100以上の圧縮率ということになるが、次世代beyond HDTVの8k4kの空間解像度、60〜300fpsの時間解像度、マルチスペクトルの色表現、10〜16bit/pelの画素値深度、複数視点を考えると情報量は16〜200Gbpsとなるため、ビットレートを100Mbpsまで許容したとしても、圧縮率をさらに10倍は引き上げる必要がある(1/1000以上)。 上記の要求に対し、短期的には従来のAVC/H.264で用いられている動き補償予測とDCTを組み合わせたMC+DCTの枠組みを維持し、改良を積み重ねて圧縮率向上を図るアプローチが取られるが、長期的には従来の枠組みに囚われない新たなブレークスルーが必要となる。本エントリでは、情報処理6月号の解説*1より、画像圧縮技術のブレークスルーの萌芽
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
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