奈良先端科学技術大学院大学など、そうめんをラーメンに錯覚させるARとGANを組み合わせたリアルタイム味覚操作システムを発表。白ご飯が焼飯にも
奈良先端科学技術大学院大学など、そうめんをラーメンに錯覚させるARとGANを組み合わせたリアルタイム味覚操作システムを発表。白ご飯が焼飯にも 2019-03-12 奈良先端科学技術大学院大学や電気通信大学などによる研究チームは、食品の外観を画像変換し、ARを使用して重畳することで視覚から味覚を錯覚させるGAN（generative adversarial network）を用いたリアルタイム味覚操作システムを発表しました。 論文：Enchanting Your Noodles: GAN-based Real-time Food-to-Food Translation and Its Impact on Vision-induced Gustatory Manipulation 著者：Kizashi Nakano, Daichi Horita, Nobuchika Sakata, Kiyos
Microsoft Research、「息を吸いながら喋る」ことで周囲に気づかれずに音声入力を可能にするシステムを発表
Microsoft Research、「息を吸いながら喋る」ことで周囲に気づかれずに音声入力を可能にするシステムを発表 2018-10-17 Microsoft Researchの研究者は、「息を吸いながら」喋る時に出る非常に小さな音を利用した音声入力インタフェースデバイス「SilentVoice」を発表しました。 論文：SilentVoice: Unnoticeable Voice Input by Ingressive Speech 著者：Masaaki FUKUMOTO 本論文は、ingressive speech（吸気発話）法を用いて、非常に小さい音（漏洩音量39dB未満）での音声入力を可能にするシステムを提案しています。静かな場所だけではなく、80dBの騒音環境下においても周囲に気づかれずに音声入力が行えます。 本提案手法は、我々の通常音声やささやき声のように、息を吐きながら喋る
筑波大学ら、網膜に画像を直接投影することで、現実空間と仮想オブジェクトの調和を実現する透過型ミラーデバイスを用いたレーザ投影システムを発表
筑波大学ら、網膜に画像を直接投影することで、現実空間と仮想オブジェクトの調和を実現する透過型ミラーデバイスを用いたレーザ投影システムを発表 2018-06-20 筑波大学とPixie Dust Technologiesの研究者らは、現実空間と仮想オブジェクトの調和を実現する網膜投影システムを発表しました。 論文：Make your own Retinal Projector: Retinal Near-Eye Displays via Metamaterials 著者：落合陽一，大峠和基，伊藤優太，今井翔輝，高澤和希，大曽根宏幸，森 篤史，鈴木一平 Yoichi Ochiai, Kazuki Otao, Yuta Itoh, Shouki Imai, Kazuki Takazawa, Hiroyuki Osone, Atsushi Mori, Ippei Suzuki 本稿は、レーザプロジ
スマートフォン撮影のビデオをアップロードし作成する全身モーションキャプチャシステム「RADiCAL」。スーツやセンサ等は不要。iOSアプリ無料リリース
スマートフォン撮影のビデオをアップロードし作成する全身モーションキャプチャシステム「RADiCAL」。スーツやセンサ等は不要。iOSアプリ無料リリース 2018-05-09 米国のスタートアップ「RADiCAL」は、スマートフォンを用いて撮影したビデオをアップロードし作成できる全身3Dモーションキャプチャシステムを開発しています。 本システムは、スマートフォンなどで撮影した動画をクラウドにアップロードし、サーバ側で処理することで全身モーションキャプチャを可能にします。 ユーザは、1台のスマートフォンで撮影するだけですので、スーツ、センサ、カメラなどの特殊なハードウェアを用いることなく使用することができます。使用時のルールとして、全身をビデオに入れる、キャプチャは1人だけ、カメラの動きを減らすなどを注意します。 アップロードしたデータは、専用プラットフォームのダッシュボードにて管理することが
NVIDIA、画像内の一部を削除しリアルに修復するDeep learningを用いた画像修復技術を発表
NVIDIA、画像内の一部を削除しリアルに修復するDeep learningを用いた画像修復技術を発表 2018-04-23 NVIDIAの研究チームは、画像内の一部を削除し修復するDeep learningを用いた画像修復法を発表しました。 論文：Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions 著者：Guilin Liu, Fitsum A. Reda, Kevin J. Shih, Ting-Chun Wang, Andrew Tao, Bryan Catanzaro 本稿は、画像内の修正したい箇所をマスクし、除去したあとを自然に見せる代替を生成し再構築するモデルを提案します。不規則な形状のマスクでも画像修復できるDeep learningモデルです。 本提案手法は、最初にニューラルネットワークを訓練するた
NVIDIAら、サッケード眼球運動中の盲目ポイントにシーンを微妙に回転させ物理空間より広いVR空間を歩行可能にするリダイレクトシステムを発表
NVIDIAら、サッケード眼球運動中の盲目ポイントにシーンを微妙に回転させ物理空間より広いVR空間を歩行可能にするリダイレクトシステムを発表 2018-03-29 NVIDIA Research、Adobe、ニューヨーク州立大学ストーニーブルック校の研究者らは、眼球が小刻みに高速で動く「サッケード（衝動性眼球運動）」を利用したVRにおけるリダイレクトウォーキング技術を発表しました。 （青の線が物理空間で移動した軌道、オレンジがVR空間で移動した軌道。両者共に同じ行動の記録。） VRリダイレクトウォーキングとは、物理空間より大きなVR空間を移動できる最大限フロアを利用する手法を指します。VRリダイレクトウォーキングは過去にも様々なアプローチで研究されており、ここでもいくつか紹介しました。 中国科学技術大学、通路が連続するVR空間において狭い物理空間で大規模な仮想空間を歩行できる新手法を論文に
東京大学、Tシャツみたいに動かすと複雑に変形する物体へ追跡しながらカラー映像を投影する新たなプロジェクションマッピング技術を発表
東京大学、Tシャツみたいに動かすと複雑に変形する物体へ追跡しながらカラー映像を投影する新たなプロジェクションマッピング技術を発表 2018-03-08 東京大学の石川渡辺研究室は、Tシャツみたいに動かすと複雑に変形する物体（非剛体）へ追跡しながらカラー映像を投影する新たなダイナミックプロジェクションマッピングを発表しました。 映像でもわかるように、激しく動作しても上半身の服にぴったり張り付いているようにカラー映像が投影されているのが確認できます。これは、新型の高速プロジェクタ「DynaFlash v2（3-LED＋1-DMD）」と、10台のカメラを駆使したトラッキングシステムを組み合わせて実現します。 新型の高速プロジェクタDynaFlash v2は、同研究室が過去に発表している1,000fps遅延3msで投影するモノクロ高速プロジェクタ「DynaFlash」のアップグレード版であり、94
ATRと京都大学、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像を機械学習を用いて再構成する提案を発表。心の中でイメージした内容の画像化にも成功
ATRと京都大学、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像を機械学習を用いて再構成する提案を発表。心の中でイメージした内容の画像化にも成功 2018-01-14 ATR（国際電気通信基礎技術研究所）と京都大学の研究者らは、fMRI（機能的磁気共鳴画像法）によって測定された人間の脳活動のみから機械学習を用いて視覚像を再構成する提案を論文にて発表しました。 Deep image reconstruction from human brain activity 著者：Guohua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima, Yukiyasu Kamitani （左が見ている画像、右が再構成された画像） 本稿は、人間が見ている画像を、fMRIで測定した脳活動パターンのみで知覚内容を視覚化する機械学習を用いた手法を提案します。 提案手法では、画像を見
Googleら、タブレットとプラスチックシートで構築できるシンプルな3Dディスプレイを論文にて発表。iPad Pro（12.9 in）の場合、51°の円錐を推奨
Googleら、タブレットとプラスチックシートで構築できるシンプルな3Dディスプレイを論文にて発表。iPad Pro（12.9 in）の場合、51°の円錐を推奨 2017-12-03 ワシントン大学とGoogleの研究者らは、タブレットコンピュータと透明のプラスチックシートから構築できるシンプルな3Dディスプレイ「Pepper’s Cone」を論文にて発表しました。 Pepper’s Cone: An Inexpensive Do-It-Yourself 3D Display 本ディスプレイは、HMDや特殊なメガネを使用せずに、特定の一方向の視点位置から浮遊したようにうつる3Dオブジェクトを自然に見ることができます。ただし、どの視点位置からでも正確な画像が見えるのではなく、特定の一方向からしか正確に見えないこと留意です。 準備としては、円錐にしたプラスチックシートをタブレット中心に置き、安
Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度
Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度 2017-11-03 Google Brainの研究者らは、数ヶ月前、機械学習モデルの設計を機械学習で自動化するアプローチ「AutoML（Auto Machine Learning）」を発表しましたが、今回は、これまで小規模にテストしてきたAutoMLを大規模な画像分類と物体検出に適応した論文を発表しました。 Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition（PDF） 「AutoML」とは、人工知能に機械学習のコードやアルゴリズムを生成させる新しい開発アプローチで、ニューラルネットワークがニューラルネットワークを設
擬似ARをリアルに体験。VRヘッドセット向けパススルー深度マッピングカメラ「ZED Mini」予約注文開始。価格は449ドル
擬似ARをリアルに体験。VRヘッドセット向けパススルー深度マッピングカメラ「ZED Mini」予約注文開始。価格は449ドル 2017-09-27 ステレオカメラを得意とするチーム「Stereolabs」は、RiftやViveのようなVRヘッドセットに取り付けるための小型デプスマッピングカメラ「ZED Mini」の予約注文を開始しました。 VRヘッドセットのフロントに接続するZED Miniは、ステレオパススルービデオ、リアルタイムの深度と環境のマッピングを提供します。 そのことで、ユーザーは現実空間にデジタル情報を精度よく融合させることができ、ARグラスが将来的に実現する可能性のある種類の体験を広い視野で享受できます。 奥行きも検出できることも特徴としており、最大15メートル（49フィート）までの深さを検出できると主張します。 価格は449ドルで、出荷は11月を予定としています。公式ペー
Oculus、手袋型のVRハンドトラッキング映像を限定公開。複数台の外部追跡カメラを使用したマーカーベースのソリューション
Oculus、手袋型のVRハンドトラッキング映像を限定公開。複数台の外部追跡カメラを使用したマーカーベースのソリューション 2017-07-25 Oculusは、「Advanced Hand Tracking」と題した手袋型のVRハンドトラッキング映像を限定公開しました。 ただ、これは外部追跡カメラを複数使用するマーカーベースのソリューションで、以前Mark Zuckerberg氏がOculus Researchを訪問した際に体験したのと同じであれば、FOV70°、解像度1.7メガピクセル、フレームレート360FPSの1台約64万円ほどするカメラ「Prime 17W」が使用されています。 また、Oculus Researchを率いるMichael Abrash氏が書いたブログ記事によると、手袋には再帰反射材となるリトロリフレクターを必要とし、さらに約25°の自由度、そして自己遮蔽（手で逆手
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Google「DeepMind」、コンピュータが人型ベースでB地点にたどり着く最善の方法（柔軟な動き）を独学で生成する強化学習を用いたアプローチを提案した論文を発表 2017-07-11 GoogleのAIを研究する子会社「DeepMind」は、強化学習で人型含めシミュレートされた環境の中で複雑で柔軟な動きを生成するアプローチを提案した論文を公開しました。 Emergence of Locomotion Behaviours in Rich Environments（PDF） これら動きは、コンピュータが独学で最善の方法として考案した行動です。 研究者は、エージェントに動きのセットと前進するインセンティブを与え、AからB地点にたどり着く最善の方法を生み出すための強化学習を仕込みます。 コンピュータは、今ある動作を使って試行錯誤を繰り返し、さまざまな動き方を思いつく中で次々と最善へ近づけてい
Google、8つの異なるタスクを同時に学習できる「MultiModel」を発表。Deep Learning向けトレーニングライブラリ「Tensor2Tensor（T2T）」に内包
Google、8つの異なるタスクを同時に学習できる「MultiModel」を発表。Deep Learning向けトレーニングライブラリ「Tensor2Tensor（T2T）」に内包 2017-06-24 Googleは、先日Deep Learning向けトレーニングライブラリ「Tensor2Tensor（T2T）」を発表しました。今回は、その一部に含まれる「MultiModel」が、8つの異なるタスクを同時に学習できるということを発表しました。 通常、ニューラルネットワークは一つのタスクに特化し完了する事が基本ですが、MultiModelでは複数のタスクを同時に訓練する事ができます。 例えば、画像内のオブジェクトを検出し、キャプションを提供、スピーチを認識、4組の言語間で翻訳、文法と構文を解析する、そんな異なるタスクを同時に学習する事を可能にします。 それは、人間の脳が一度に複数のタスクを
ディズニー、砂糖や塩、砂などの不均一で多分散の粒子群を現実的に見せるレンダリング方法を論文にて公開
ディズニー、砂糖や塩、砂などの不均一で多分散の粒子群を現実的に見せるレンダリング方法を論文にて公開 2016-12-09 Disney Researchは、動的で不均一な粒子の混合物の効率的なレンダリングを可能にする方法を論文にて公開しました。 論文では、異種で多分散の粒子群をレンダリングするためのマルチスケールアプローチを提示します。何百万レベルの粒子をシミュレートするのに使用され、砂糖や塩、砂に至るまでより現実的に見えるだけでなく、より速くレンダリングされます。 論文は、Disney Research Zurich、ETH Zurich、Dartmouth Collegeの研究者らが、「Efficient Rendering of Heterogeneous Polydisperse Granular Media」というタイトルで提示しました。 ディズニーといえば、先日もこういった研究
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