CMU Panoptic Dataset
Massively Multiview System 480 VGA camera views 30+ HD views 10 RGB-D sensors Hardware-based sync Calibration Interesting Scenes with Labels Multiple people Socially interacting groups 3D body pose 3D facial landmarks Transcripts + speaker ID Dataset Size Currently, 65 sequences (5.5 hours) and 1.5 millions of 3D skeletons are available. License CMU Panoptic Studio dataset is shared only for resea
Make: Japan | HP Sproutの新型3Dキャプチャリング・プラットフォーム
HPの新しいSprout 3D キャプチャリング・プラットフォーム HPは、Sprout 3Dスキャンニング・プラットフォームの利用者にとって、エキサイティングな発表を行った。 HPのSproutは、タッチスクリーン、オールインワンのデスクトップコンピューター、プロジェクター、キャプチャーステージ、Intel RealSense 3Dカメラ、14メガピクセルの通常のカメラを備えた画期的なハードウェアだ。現実のオブジェクトをスキャンして、コンピューターの中でデジタルデータとしていじることができる。これまでそんなシステムはなかった。 HPは、そのスキャンニング機能を次のレベルに引き上げたのだ。これまでのスキャナーは、構造化照明スキャンニング法を利用してプロジェクターとカメラアレイで物体を2.5Dスキャンするというものだった。この方式には、上方のひとつの角度からしかキャプチャーできないという問題
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1．講演資料・文献リスト ロボットビジョン・3次元物体認識に関する資料 １．物体認識のための3次元特徴量の基礎と動向（橋本学） ２．20170925-第8回製造・物流等分野ロボット導入実証WG（橋本学）（抜粋） ３．20170210-3次元物体認識の現状技術と将来技術（橋本学）（抜粋） 第35回名古屋CV・PRML勉強会講演（2015/3/21） スライド「物体認識のための3次元特徴量とその周辺」 （5.5MB） DIA2015特別企画セッション講演（2015/3/5） 原稿「距離データハンドリングのための3次元特徴量」 （1.9MB） ViEW2014基調講演（2014/12/4） スライド「物体認識のための3次元特徴量の基礎と動向」 （8.1MB） 画像応用技術専門委員会定例研究会（2014/5/16） スライド（抜粋） 「物体認識技術の進化 画素ベース×特徴量ベース」 （0.9MB）
ハイエンドゲーム開発におけるエフェクト制作の課題
※本セッションには、多くの動画が含まれていたりノートに備考が記載されている可能性があります。実際の講演で行われたスライドが下記からダウンロード可能ですので、是非そちらをご覧頂けますと幸いです。 講演パワーポイントリンク: https://epicgames.box.com/s/8mmgpxjfgbvk86wdfs23t0xbqwzfrrcu 登壇者 林 武尊さま 内容 エフェクト制作においての各種レギュレーションや、制作中に起こった問題、検証したこと、どうやって解決したかなどを網羅的にお話する内容になります。 本スライドは2019年3月15日に行われた「UE4を用いた大規模開発事例紹介 ~スクウェア・エニックス様をお招きして~」にてスクウェア・エニックス様に講演していただいたものです。 当日は本講演は1セッションで行いましたが、公開頂いたスライドページ数がSlideShareの制限に達した
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