先端技術とメディア表現(FTMA2018) 第3回レポートまとめ

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16. Pose Guided Person Image Generation – NIPS 2017 Liqian Ma1 Xu Jia2
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17. Looking to listen at the cocktail party a speaker-independent audio-visual model for speech separation - SIGGRAPH 2018 ARIEL EPHRAT, Google Research and The Hebrew University of Jerusalem, Israel INBAR MOSSERI, Google Research
 ORAN LANG, Google Research
 TALI DEKEL, Google Research KEVIN WILSON, Google Research AVINATAN HASSIDIM, Google Research WILLIAM T. FREEMAN, Google Research MICHAEL RUBINSTEIN, Google Research ͲΜͳ΋ͷʁ ઌߦݚڀͱൺ΂ͯͲ͕͍͜͢͝ʁ ٕज़΍ख๏ͷΩϞ͸Ͳ͜ʁ ٞ࿦͸͋Δʁ ࣍ʹಡΉ΂͖࿦จ͸ʁ ෳ਺ͷ࿩ऀ͔Βɼը૾ͱԻ੠Λ΋ͱʹϑΟϧλΛ࡞੒ ͠ɼ֤ʑͷԻ੠Λநग़Ͱ͖Δɽ "741&&$)
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18. Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks - PMLR 2017 ARIEL EPHRAT, Google Research and The Hebrew University of Jerusalem, Israel INBAR MOSSERI, Google Research
 ORAN LANG, Google Research
 TALI DEKEL, Google Research KEVIN WILSON, Google Research AVINATAN HASSIDIM, Google Research WILLIAM T. FREEMAN, Google Research MICHAEL RUBINSTEIN, Google Research ͲΜͳ΋ͷʁ ઌߦݚڀͱൺ΂ͯͲ͕͍͜͢͝ʁ ٕज़΍ख๏ͷΩϞ͸Ͳ͜ʁ ٞ࿦͸͋Δʁ ࣍ʹಡΉ΂͖࿦จ͸ʁ ޯ഑߱Լ๏Λ࢖͍ͬͯΔ͢΂ͯͷख๏ʹ࢖͑ΔNFUB MFBSOJOHख๏.".-ͷఏҊɽ Ϟσϧ΍ύϥϝʔλʹ੍໿ΛՃ͑ͳ͍͍ͯ͘ɽ λεΫू߹ʹ͓͍ͯ'JOF
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19. Deep Image Prior - CVPR 2018 Dmitry Ulyanov Skolkovo Institute of Science and Technology, Yandex Andrea Vedaldi University of Oxford vedaldi@robots.ox.ac.uk Victor Lempitsky Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech) lempitsky@skoltech.ru ͲΜͳ΋ͷʁ ઌߦݚڀͱൺ΂ͯͲ͕͍͜͢͝ʁ ٕज़΍ख๏ͷΩϞ͸Ͳ͜ʁ ٞ࿦͸͋Δʁ ࣍ʹಡΉ΂͖࿦จ͸ʁ ʮը૾ͱ͸͜͏͍͏΋ͷʯͱ͍͏ࣄલ৘ใ͕$//ͷߏ଄ࣗ ମʹͦ΋ͦ΋උΘ͍ͬͯΔͱԾఆ͠ɼ୯Ұը૾ͷΈΛ༻͍ͨ ֶशͰɼͦͷը૾ͷEFOPJTJOH
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20. A Neural Representation of Sketch Drawings - arXiv 2017 David Ha Google Brain hadavid@google.com Douglas Eck Google Brain deck@google.com ͲΜͳ΋ͷʁ ઌߦݚڀͱൺ΂ͯͲ͕͍͜͢͝ʁ ٕज़΍ख๏ͷΩϞ͸Ͳ͜ʁ ٞ࿦͸͋Δʁ ࣍ʹಡΉ΂͖࿦จ͸ʁ 3//ͰεέονΛඳ͘ɽ
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25. Mechanism Perfboard: An Augmented Reality Environment for Linkage Mechanism Design and Fabrication Yunwoo Jeong, Han-Jong Kim, Tek-Jin Nam ͲΜͳ΋ͷʁ
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26. Computational Design of Mechanical Characters (ACM Transactions on Graphics (TOG)) Stelian Coros*1 Bernhard Thomaszewski*1 Gioacchino Noris1 Shinjiro Sueda2 Moira Forberg2 ໨తܗঢ়ͷ෺ମʹಈ࡞Λ͚ͭɺ࣮ࡍʹ3DϓϦϯλʔͰಈ࡞ͤ͞Δ͜ͱ͕ॳֶऀͰ΋Ͱ͖Δɻ CardBoardiZer: Creatively Customize, Articulate and Fold 3D Mesh Models Yunbo Zhang, Wei Gao, Luis Paredes, Karthik Ramani 3D෺ମͷϦϯΫػߏΛ࣮ࡍʹ࡞Δͷ͸3DϓϦϯτɺ૊ΈཱͯΔ͜ͱʹ͕࣌ؒଟ͔͔ͬͯ͘͠·͏ͷͰɺΧʔυ ϘʔυͰӡಈػߏΛ࡞Δ͜ͱʹΑͬͯߴ଎ʹӡಈػߏΛ࡞Δ͜ͱ͕Ͱ͖ͨɻ FoldMecha: Design for Linkage-Based Paper Toys Hyunjoo Oh ॳֶऀͰ΋ࢴͰػցͷػߏΛσβΠϯͰ͖ΔΑ͏ͳΠϯλʔϑΣʔεͷ࡞੒Λߦͬͨɻ MiragePrinter: Interactive Fabrication on a 3D Printer with a Mid-air Display Junichi Yamaoka Ϣʔβʔ͕ϞσϧͷΠϝʔδΛ3DϓϦϯλͷεςʔδ্ʹු༡ը૾ΛݟΔ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ ͜ͷϚγϯΛར༻͢ΔͱϢʔβʔ͸CADιϑτΛར༻࣮ͯ͠ࡍͷ͖΅ͰϞσϧΛ࡞Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ Motion-Guided Mechanical Toy Modeling Lifeng Zhu∗ Weiwei Xu†‡ John Snyder § Yang Liu ‡ Guoping Wang∗ Baining Guo‡ Peking University∗ Hangzhou Normal University† Microsoft Research Asia‡ Microsoft Research§ ػցతͳ؝۩ͷػೳͷಈ͖͔Βɺ༷ʑͳࣃंɺ׈ंͳͲͷ༷ʑͳΧϜΛબ୒͠ɺۦಈ্࣠ͷ෦඼ͷϨΠΞ΢τΛ࠷ దԽ͢Δɻ
27. Machine-learning techniques for fast and accurate feature localization in holograms of colloidal particles (SIGGRAPH7 2018) Mark D. Hannel, Aidan Abdulali, Michael O’Brein, David .G. Grier ϗϩάϥϑΟοοΫϏσΦݦඍڸը૾ΛݩʹDBTDBEF
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    A. Yevick, M. Hannel, and D. G. Grier, “Machinelearning approach to holographic particle characterization,” Opt. Express 22, 26,884–26,890 (2014). 201813567 দӬঘ೭ #FTMA18 (ਓؒ) ͲΜͳ΋ͷʁ Ͳ͏΍ͬͯ༗ޮͩͱݕূͨ͠ʁ ઌߦݚڀͱൺ΂ͯͲ͕͍͜͢͝ʁ ٞ࿦͸͋Δʁ ٕज़΍ख๏ͷΩϞ͸Ͳ͜ʁ ࣍ʹಡΉ΂͖࿦จ͸ʁ
28. Holographic characterization of contaminants in water: Differentiation of suspended particles in heterogeneous dispersions (Appl. Phys. Lets 2017) Laura A. Philips, David B. Ruffner, fook Chiong Cheong, Jaroslaw M. Blusewicz, Prima Kasimbeg, Basma Wisi, Jeffery R. McCutcheon , David G. Grier ޻৔ഉਫͳͲͷίϩΠυ༹ӷʹؚ·ΕΔ༷ʑͳཻࢠΛ ղੳ͢ΔͨΊʹɺϗϩάϥϑΟοΫϏσΦݦඍڸը૾ ͔ΒίϩΠυͷޫͷࢄཚ΍۶ં཰Λղੳͯͦ͠ͷछྨ Λಛఆ͢Δɻ
    Machone-learning approach to holographic particle characterization(Opt. Express 2014) Aaron Yevick, Mark Hannel, David G. Grier
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29. Rotational and translational diffusion of copper oxide nano rods measured with holographic video microscopy(Opt. Express 2015) Took chino Cheong, David G. Grier
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    Going deeper with convolutions Christian Szegedy, Wei Liu Yangqing Jia, Pierre Servant, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, Andrew RAbinovich
    
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30. Fast Feature indentification for holographic tracking: the orientation alignment transform (Opt. Express 2014) Bhaskar Jyoti Krishnatreya and David G. Grier র໌Λ౰ͯͨ෺ମͷ̏࣍ݩతͳҐஔ৘ใΛɺͦΕΒ͕ ࢄཚ͢ΔޫͷҐ૬΍ڧ౓෼෍ʹٴ΅͢Өڹ͔Βଌఆ͢ ΔHolographic microscopy ๏Ͱ͸ཻࢠͷॳظҐ૬ͷ৘ใ ͕ඞཁͰ͋Δɻ͜ͷ࿦จͰ͸ͦͷॳظҐ૬Λਖ਼͔֬ͭ ߴ଎ʹਪఆ͢ΔΞϧΰϦζϜΛఏڙͨ͠ɻ 201813567 দӬঘ೭ #FTMA18 (ਓؒ)
31. どんなものか と べてどこがすごいか や のキモ どうやって だと したか に むべき 201611455 永 #3（ コース） #FTMA18 Hand-drawn Animation with Self-shaped Canvas SIGGRAPH'17 2Dキーフレームアニメーションを き で する しい 。キーフレームに って された3 を つキャン バスに くことで,マッピングされたアニ メーションの で,奥 き 覚の きが られる。 きで3 のアニメーションを くこ とができる。 キャンバスに3 を えることに よって, きで3 の きを れる。 BetweenIT: An Interactive Tool for Tight Inbetweening Autocomplete Hand-drawn Animations 3つ以 のキーフレームを 可すると, い シークエンスのアニメーションを でき る。 に くと, なくスクリーン に いて, かすことができる。 Masaki Fujita Tokyo Institute of Technology, Suguru Saito Tokyo Institute of Technology
32. Globally and Locally Consistent Image Completion Satoshi Iizuka, Edgar Simo-Serra, Hiroshi Ishikawa
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33. ؔ࿈ݚڀ
 ɾMask-specific inpainting with deep neural networks. [Rolf K¨ohler et al. 2014] ଟ͘ͷम෮ख๏͸ະ஌ͷϐΫηϧΛਪଌ͢ΔͨΊͷྑ͍ΠϝʔδϞσϧ͕ඞཁɽຊख๏Ͱ͸ɼΠϝʔδύονʹΑΔ௚઀ͷϚο ϐϯάΛֶश͢ΔɽϚοϐϯά͸σΟʔϓχϡʔϥϧωοτͰදݱ͞Εɼେن໛ͷσʔλΛࣗಈͰֶश͢Δɽ࣮ݧʹΑΔͱֶ शϕʔεͷख๏Ͱ࠷ߴਫ४ͷ݁ՌΛಘΔ͜ͱ͕Ͱ͖ͨɽ
    ɾDeep Learning Face Attributes in the Wild. [Ziwei Liu et al. 2015] ෳࡶͳإͷଐੑΛ༧ଌ͢Δ͜ͱ͸೉͍͠ɽଐੑΛ༧ଌ͢Δ৽͍͠σΟʔϓϥʔχϯάϑϨʔϜϫʔΫΛఏҊ͢Δɽ
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    ɾFully Convolutional Networks for Semantic Segmentation. [Jonathan Long et al. 2015] ৞ΈࠐΈχϡʔϥϧωοτϫʔΫ͸૚ΛॏͶΔ͝ͱʹಛ௃Λநग़͍ͯ͠Δ͕ɼҐஔ৘ใ͕ࣦΘΕΔɽΠϝʔδηάϝϯςʔγϣ ϯʹؔͯ͠ෆརͰ͋ΔͨΊɼ͢΂ͯͷ૚Λ৞ΈࠐΈͦ͏ͱͨ͠GVMMZ
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    ɾContext Encoders: Feature Learning by Inpainting. [Deepak Pathak et al. 2016] ίϯςΩετϕʔεͷϐΫηϧ༧ଌʹΑΔڭࢣͳ͠ࢹ֮తಛ௃ֶशΞϧΰϦζϜΛఏҊ͢Δɽ
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    ɾImproved Techniques for Training GANs. [Tim Salimans et al. 2016] ը૾ੜ੒ͱ൒ڭࢣ͋Γֶशͷͭʹয఺Λ͋ͯɼ("/ϑϨʔϜϫʔΫ্ͷ৽͍͠ػೳͱɼτϨʔχϯάख๏ΛఏҊ͢Δɽ 'FBUVSF
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34. É©¡–LçSJM>9C?51 MaNXP1 “½Y¹òPcuQM>1 M6YIJ÷§HL ¿AG1 ¶OãWS:ăíQ1 ”ăQ4]1   
      
      
     
     
     
      
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38. Comparing Computer-Based Drawing Methods for Blind People with Real-Time Tactile Feedback - CHI2018
 Jens Bornschein, Denise Bornschein, Gerhard Weber (Technische Unversitat Dresden Institute of Applied Computer Science) ͲΜͳ΋ͷʁ ઌߦݚڀͱൺ΂ͯͲ͕͍͜͢͝ʁ ٕज़΍ख๏ͷΩϞ͸Ͳ͜ʁ ٞ࿦͸͋Δʁ ࣍ʹಡΉ΂͖࿦จ͸ʁ ೖग़ྗͷͨΊͷ࣍ݩ৮֮ϐϯϚτϦΫεσΟεϓϨΠΛ༻͍ͨࢹ֮ো֐ऀͷ ͨΊͷϫʔΫεςʔγϣϯɻ࣮ੈքͷΦϒδΣΫτγϧΤοτͷϝχϡʔϕʔ εɺδΣενϟϕʔεɺϑϦʔϋϯυελΠϥε͓Αͼඈߦ࣌ؒʢ5P'ʣਂ౓ ηάϝϯςʔγϣϯͷͭͷҟͳΔೖྗϞμϦςΟΛ࢖༻ͯ͠ɺਤܗΛ࡞੒ɻ ࢹ֮ো֐ऀͷͨΊͷσδλϧඳըπʔϧͷཁ݅ɼʢʣܧଓతͳ৮֮ϑΟʔυόοΫɺʢʣ ޡΓగਖ਼ػೳͷՄೳੑɺʢʣҰൠతͳࢧԉٕज़ʢ"5ʣͱͷޓ׵ੑɺ͓ΑͼʢʣಘΒΕͨ ࢹ֮৘ใΛڞ༗͢ΔՄೳੑը૾
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39. Digital Drawing Tools for Blind Users A State-of-the-Art and Requirement Analysis - PETRA2017 "CTU *OUSPEVDUJPO $PODMVTJPO ࢹ֮ো֐ऀ͸௨ৗɼϩʔςΫͳΞφϩάπʔϧΛ࢖ͬͯඳը࡞ۀΛߦ͏ɻ͜ͷΑ͏ͳπʔϧ͸ਤ໘ͷαϙʔτͱΤϥʔमਖ਼ʹ͚͍ܽͯΔ ͱ͍͏໰୊͕͋Δɻ͜ͷ໰୊Λղܾ͢Δඇࢹ֮తඳըࢧԉͷͨΊͷιϑτ΢ΣΞϓϩδΣΫτͷ෼ੳɼධՁΛߦ͍ɼཁ݅Λநग़͢Δɻ ਓͷࢹ֮ো֐ऀ͕ɼ֤ཁ݅ͷॏཁੑΛධՁͨ͠ɻ ը૾ίϯςϯπͷྔͷ૿Ճ͸ࢿ֨৘ใʹΞΫηεͰ͖ͳ͍໡໨ͷϢʔβʹোนΛ΋ͨΒ͢ɻ͜ͷ໰୊Λࠀ෰͢ΔͨΊʹɺ୅ସͷهड़͓Αͼ৮֮తͳը૾දݱ͕ଘ ࡏ͢Δɻ௨ৗɺΞφϩάํ๏Λ࢖༻͢Δ͕ɻΞφϩάͰ࡞੒͞Εͨ৮֮άϥϑΟοΫεͷ࠶ݱ͸ࠔ೉Ͱɺඳըࢧԉͷྔ͕ݶΒΕ͍ͯΔ͜ͱ͕ଟ͘ɺΤϥʔగਖ਼͕ ܽ೗͍ͯ͠Δͱ͍͏໰୊͕͋ΔɻίϯϐϡʔλϕʔεͷඳըϝΧχζϜ͸ɺ͜ΕΒͷܽ఺Λࠀ෰͢Δͷʹ໾ཱͭɻաڈͷϓϩδΣΫτ͔ΒಘΒΕΔɼϢʔβʔͱ։ ൃऀ͕ద੾͔ͭޮՌతͳඳըΞϓϦέʔγϣϯΛߏங͢Δํ๏ʹ͍ͭͯͷཁ݅ͱਪ঑ࣄ߲ͱ͍ͬͨ஌ݟ͸ෆ׬શͳ··ͷՄೳੑ͕͋Δɻ ݱࡏͷΞφϩάͷඇϏδϡΞϧඳըϝΧχζϜͷ֓ཁΛࣔͨ͠ɻ͞Βʹɺ໡໨ͷϢʔβͷͨΊͷաڈ͓Αͼ࠷ઌ୺ͷιϑτ΢ΣΞαϙʔτυϩʔΠϯάπʔ ϧ͕෼ੳ͞Εͨɻඇࢹ֮తඳըγεςϜʹର͢Δͷཁ͕݅ಋग़ɻݱ࣌఺Ͱར༻ՄೳͳιϦϡʔγϣϯ͸ɺਪ঑͞ΕΔҰ࿈ͷਪ঑ࣄ߲ͱཁ݅Λ͢΂ͯαϙʔ τ͍ͯ͠ͳ͍ɻਓͷϒϥΠϯυࢀՃऀʹΑΔਪનϦετͷϢʔβʔධՁ͸ɺ͢΂ͯͷΤϯτϦ͕ॏཁͰ͋Δ͜ͱΛ͕ࣔͨ͠ɺΞϓϦέʔγϣϯίϯςΩε τͱ࢖༻෼໺ͷಛఆͷχʔζʹ߹ΘͤΔඞཁ͕͋ͬͨʹ΋͔͔ΘΒͣɺϢʔβ͸৮֮ϑΟʔυόοΫɺਝ଎ͳԠ౴࣌ؒɺ͓ΑͼඳըΞϓϦέʔγϣϯͷ৔߹ ͷҰൠతͳࢧԉٕज़ͱͷޓ׵ੑΛڧ͘ਪ঑͢Δ͜ͱ͕Θ͔ͬͨɻ 
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     Jens Bornschein, Gerhard Weber (Technische Unversitat Dresden Institute of Applied Computer Science)
40. Tangible Reels: Construction and Exploration of Tangible Maps by Visually Impaired Users - CHI2016 "CTU *OUSPEVDUJPO $PODMVTJPO ࢹ֮ো֐ͷ͋ΔϢʔβʔ͕5BOHJCMF
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     Julie Ducasse, Marc Mace, Marcos Serrano, Christophe Jouffrais (Univ. of Toulouse - IRIT, CNRS - IRLT)
41. Tangible Reels: Construction and Exploration of Tangible Maps by Visually Impaired Users - CHI2011 "CTU *OUSPEVDUJPO $PODMVTJPO ΞΫηγϒϧͳλονεΫϦʔϯΠϯλʔϑΣΠεΛ࡞੒͢Δࡍͷ՝୊ͷͭͱͯ͠ɺࢹ֮ো֐ऀ͕࣮ࡍʹλονεΫϦʔϯΛ࢖༻͢Δํ๏ʹ͍ͭͯͷཧղ͕ෆ଍ ͍ͯ͠Δ͜ͱ͕ڍ͛ΒΕΔɻࢹ֮ো֐ऀͱͦ͏Ͱͳ͍ਓ͕λονεΫϦʔϯδΣενϟʔΛ࢖༻͢Δํ๏Λൺֱͨͭ͠ͷϢʔβʔௐࠪΛ࣮ࢪɻࢹ֮ো֐ऀ͸ɺ໨ ͕ݟ͑Δਓͱ͸ҟͳΔδΣενϟʔઃఆΛ͍ͯ͠Δ͜ͱ͕Θ͔ͬͨɻࢹ֮ো֐ऀ͕ߦͬͨδΣενϟʔͷεϐʔυɺαΠζɺܗঢ়ͱɺࢹྗͷ͋Δਓʑ͕ߦͬͨδΣ ενϟʔͱͷؒʹ༗ҙ͕ࠩ͋Δ͜ͱ͕Θ͔ͬͨɻ ΞΫηεՄೳͳλονεΫϦʔϯʹ͸ɺґવͱͯ͠ϢʔβͱσβΠφͷ྆ํʹ՝୊͕͋Δɻ  ϒϥΠϯυϢʔβʔͷλονεΫϦʔϯΠϯλʔϑΣ Πε͸ϓϥοτϑΥʔϜʹΑͬͯେ͖͘ҟͳΔɻ  εϚʔτϑΥϯҎ֎ͷσόΠεʹΞΫηεՄೳͳλονεΫϦʔϯΠϯλϑΣʔεΛ֦ு͢Δํ ๏ͷྫ͸͘͝Θ͔ͣͰ͋Δɻ  σβΠφʔ͸ɺδΣενϟʔ͕໡໨ͷϢʔβʔʹద͍ͯ͠Δ͔Ͳ͏͔Λݕ౼͢Δඞཁ͕͋Δɻࢹ֮ো֐ऀ͕λονε ΫϦʔϯͱͲͷΑ͏ʹର࿩͢Δ͔Λௐࠪ͢ΔͭͷϢʔβʔௐࠪΛ௨ͯ͡ɺ͜ΕΒͷ໰୊ղܾʹऔΓ૊Ήɻ ࢀՃऀͷ޷ΈͷδΣενϟϕʔεͷίϚϯυΛɺλϒϨοτ1$্Ͱ࡞੒͢ΔΑ͏ʹٻΊͨɻࢹ֮ো֐ऀ͸͸ɺࢹྗͷ͋Δਓͱ͸ҟͳΔδΣε νϟʔΛఏҊ͍ͯͨ͠ɻ໡ਓͱࢹྗͷ͋Δਓʑ͕ͲͷΑ͏ʹಉ͡δΣενϟʔΛ࣮ߦ͢Δ͔ͷҧ͍Λௐ΂ɺ໡ਓ͕࡞Γग़ͨ͠δΣενϟʔͱؑ ৆ਓ͕࡞Γग़ͨ͠δΣενϟʔ͕ͲͷΑ͏ʹҟͳΔ͔Λࣔ͢ࢦඪΛఏࣔͨ͠ɻࢹ֮ো֐ऀ͕λονεΫϦʔϯͱͷ΍ΓͱΓʹ͍ͭͯͲͷΑ͏ʹ ߟ͍͑ͯΔ͔ɺ·ͨɺࢹྗͷ͋Δਓʹൺ΂ͯλονεΫϦʔϯ্ͰδΣενϟʔΛͲͷΑ͏ʹ࣮ߦ͢Δ͔ʹ͍ͭͯͷ৽͍͠৘ใΛఏڙɻ 
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     Shaun K. Kane, Jacob O. Wobbrock, Richard E. Ladner (The Information School, DUB Group University of Washington, Computer Science & Engineering, DUB Group University of Washington)
42. Linespace: A Sensemaking Platform for the Blind. - CHI2016 "CTU *OUSPEVDUJPO $PODMVTJPO දࣔ಺༰Λ࣋ଓͤ͞Δ͜ͱ͸ɺࢹ֮ো֐ͷ͋ΔਓͷͨΊͷײܹ֮ࢗγεςϜΛઃܭ͢Δ্Ͱ࠷΋ॏཁͰ͋Δɻ͜ͷ໨ඪΛ೦಄ʹઃܭ͞Εͨ৮֮σΟεϓϨΠγες ϜΛఏҊ͢ΔɻຊγεςϜͷج൫͸ϑΟϥϝϯτͷ੝Γ্͕ͬͨઢΛҹ࡮͢ΔͨΊʹ%ϓϦϯλΛ࢖༻͢Δ͜ͱʹΑͬͯୡ੒͞ΕΔେ͖ͳ৮֮σΟεϓϨΠͰ͋ Δɻιϑτ΢ΣΞ͸ɺը໘ͷߋ৽Λ࠷খݶʹ཈͑ΔͨΊʹେ͖ͳεϖʔεΛ࢖༻͢Δɻਓͷࢹ֮ো֐ऀͰγεςϜΛධՁɻࢀՃऀ͸γεςϜʹ޷ҙతͰɺಉ࣌ʹ ෳ਺ͷϏϡʔΛ࣋ͭ͜ͱ͕༗༻ͩͱදݱͨ͠ɻΑΓ఻౷తͳυοτΑΓ΋ઢͷදݱྗ͕޲্͍ͯ͠Δ͜ͱΛɺ৘ใΛίʔυԽ͢Δͷʹ༗༻Ͱ͋Δͱ൑அͨ͠ɻ ۭؒϝϞϦΛߏங͢Δ͜ͱ͕ॏཁͳͷͰɺදࣔ͞Εͨ಺༰Λߋ৽͢ΔͱɺϢʔβͷۭؒϝϞϦ͕ෆਖ਼ʹͳΔՄೳੑ͕͋Γɺ࠷ѱͷ৔߹ɺσΟεϓϨ ΠશମΛखಈͰ࠶εΩϟϯ͢Δඞཁ͕͋Δɻදࣔ಺༰Λ࣋ଓͤ͞Δ͜ͱ͕࠷༏ઌࣄ߲Ͱ͋Δ͕ݱࡏͷγεςϜ͸ͦΕ͕ࠔ೉Ͱ͋Δɻͦ͜ͰɼϢʔβ ͷۭؒతͳهԱΛอ࣋͢ΔͨΊʹදࣔߋ৽Λ࠷খݶʹ͢ΔΑ͏ʹઃܭ͞Εͨ৮֮σΟεϓϨΠγεςϜΛఏҊ͢ΔɻσΟεϓϨΠΛඇৗʹେ͖͘࡞ ੒͠ɺදࣔ͞Εͨ಺༰Λอଘ͢ΔͨΊʹ͜ͷදࣔεϖʔεΛ׆༻͢ΔΑ͏ʹιϑτ΢ΣΞγεςϜΛઃܭ͢Δ͜ͱʹΑͬͯɺ͜ΕΛୡ੒͢Δɻ ࢹ֮ো֐ऀ͕ۭؒίϯςϯπͱର࿩Ͱ͖ΔΑ͏ʹ͢Δର࿩ܕγεςϜͷ-JOFTQBDFΛఏҊͨ͠ɻ
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     Saiganesh Swaminathan, Thijs Roumen, Robert Kovacs, David Stangl, Stefanie Mueller, and Patrick Baudisch (Hasso Plattner Institute)
43. The Use of Eye Movements in Human-Computer Interaction Techniques: What You Look At is What You Get - TOIS1991 "CTU *OUSPEVDUJPO $PODMVTJPO ߴ଎ͰศརͳิॿϢʔβؒ௨৴Ϟʔυͱͯ͠؟ͷಈ͖ͷ༗༻ੑΛௐ΂Δɻ͜ͷഔମΛར༻͢Δ্Ͱͷোน͸ɺࢹઢ௥੻ٕज़Ͱ͸ͳ͘ɺ໨ͷಈ͖ΛϢʔ βʔͱίϯϐϡʔλͷର࿩ʹࣗવͰअຐʹͳΒͳ͍Α͏ʹ૊ΈࠐΜͩ૬ޓ࡞༻ٕज़ͷݚڀͰ͋ΔɻຊߘͰ͸ɺਓؒͷཁҼ΍ٕज़తߟ࡯
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     ROBERT J. K. JACOB (Naval Research Laboratory)
44. TOTAL CAPTURE: A 3D DEFORMATION MODEL FOR TRACKING FACES, HANDS, AND BODIES Hanbyul Joo, Tomas Simon, Yaser Sheikh 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 どうやって有効だと検証した？ 議論はある？ 次に むべき論文は？ 表情、体の動き、手のジェスチャーを含む人間の動きを マーカーなしでキャプチャーするための統一された変形 モデル 人間の (表情)、手の動き、体の動きを同時にマー カーなしでキャプチャできること 利用可能なパーツテンプレートモデル[33,13] を 一のスケルトン にシームレスに統合 初期化を70人の人物を使用して最 化し、 化された パラメータ化を使用 モデルを 動するために な3Dキーポイント検出のみ を使用しても、 力的で現実的な結果を示す。 T. Simon, H. Joo, I. Matthews, and Y. Sheikh. Hand keypoint detection in single images using multiview bootstrapping. In CVPR, 2017. 201511520 木 (人間コース) CVPR2018
45. HAND KEYPOINT DETECTION IN SINGLE IMAGES USING MULTIVIEW BOOTSTRAPPING Tomas Simon, Hanbyul Joo, Iain Matthews, Yaser Sheikh 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 どうやって有効だと検証した？ 議論はある？ 次に むべき論文は？ マルチカメラシステムを使用して、手の関 のような、 しやすいキーポイントに対する かい検出器を するアプローチを提示 手の関 をRGB画 に（ 度を必要とせずに）位置 づけることができる マルチビューブートストラップによって、 を体 化 小さな注 付きデータセットで された い検出器を使用し て、キーポイントのサブセットを 切なビューにローカライズ し、 な3D三 量を使用して不正な検出を 外 より少ないカメラおよび少ない環境（例えば、 数の 電話）で動作するように方法を 強にすること M. Andriluka, L. Pishchulin, P. Gehler, and B. Schiele. 2D human pose estimation: New benchmark and state of the art analysis. In CVPR, June 2014. 6 201511520 木 (人間コース) CVPR2017
46. CAPTURING HANDS IN ACTION USING DISCRIMINATIVE SALIENT POINTS AND PHYSICS SIMULATION Dimitrios Tzionas, Luca Ballan, Abhilash Srikantha, Pablo Aponte1, Marc Pollefeys, Juergen Gall 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 どうやって有効だと検証した？ 議論はある？ 次に むべき論文は？ 数の同期RGBカメラ（Ballan et al。2012）と RGB-Dカメ ラ（Tzionas et al。2014）の 勢 定を統一 手のポーズの現実感と物理的な 当性を高める ほぼすべてのコンポーネントが 一の目的関数 で統一されているため、 準化された最 化手 法で最 化 29個のシーケンスに対する 々のアプローチを定性的お よび定量的に 価 および物理学の用語は 勢 定をわずかにしか減少 させないが、特にオクルージョンおよび視 データの の下で、 された動きのリアリズムを高める Baran, I., & Popovi´c, J. (2007). Automatic rigging and animation of 3d characters. TOG, 26(3). 201511520 木 (人間コース) CVPR2016
47. CONVOLUTIONAL POSE MACHINES Shih-En Wei, Varun Ramakrishna, Takeo Kanade, Yaser Sheikh 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 どうやって有効だと検証した？ 議論はある？ 次に むべき論文は？ 勢 定タスクのために画 特 および画 空間モデルを 学 するために、 み込みネットワークをポーズマシンフレー ムワークにどのように組み込むことができるかに関する体 的 な設計 連 ポーズ 定のような構造化予 タスクにおいて、 変数間の長 性を 的にモデル化すること 多関 ポーズ 定のための み込みポーズマシ ン（CPM） MPII、LSP、およびFLICのデータセットを含む 準的なベンチ マークに関する最先 の結果を達成し、中間 の監視を り 返しながら多 アーキテクチャを共同でトレーニングする効 果を分 一のエンドツーエンドアーキテクチャで 数の人を処 理することは、 難な問題 M. Andriluka, L. Pishchulin, P. Gehler, and B. Schiele. 2D human pose estimation: New benchmark and state of the art analysis. In CVPR, 2014. 201511520 木 (人間コース) CVPR2016
48. FACE2FACE: REAL-TIME FACE CAPTURE AND REENACTMENT OF RGB VIDEOS Justus Thies, Michael Zollh¨ofer, Marc Stamminger, Christian Theobalt, Matthias Nießner 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 どうやって有効だと検証した？ 議論はある？ 次に むべき論文は？ ターゲットビデオシーケンス（例えば、Youtubeビデオ） のリアルタイムの 面再現のための新規なアプローチを提示 ソースシーケンスは ビデオストリームであり、 商品ウェブカメラでライブキャプチャされる 事前に記録されたトレーニングシーケンスに基 づく新しいグローバル 体モデルベースバン ドリング手法を使用 ウェブカメラでキャプチャされたソースビデオストリー ムを使用してターゲットのYoutubeビデオを 作するラ イブセットアップで結果を表示 VR / AR、電話会議、 されたオーディオによるビデオのオン ザフライダビングの分野で、多くの新しくてエキサイティング なアプリケーションのためのシステムが構 される O. Alexander, M. Rogers, W. Lambeth, M. Chiang, and P. Debevec. The Digital Emily Project: photoreal facial modeling and animation. In ACM SIGGRAPH Courses, pages 12:1–12:15. ACM, 2009. 201511520 木 (人間コース) CVPR2016
49. LIFTING FROM THE DEEP: CONVOLUTIONAL 3D POSE ESTIMATION FROM A SINGLE IMAGE Denis Tome, Chris Russell, Lourdes Agapito 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 どうやって有効だと検証した？ 議論はある？ 次に むべき論文は？ 2Dジョイント 定と3Dポーズ再構成について共同して考える 一の生のRGB画 からの3D人体 勢 定の問題に対する統一さ れた定式化を提案 2Dおよび3Dエラーの点でHuman3.6Mデータセット の最先 の結果を達成 2次元ランドマーク位置と3次元ランドマーク 位置の 定について共同して 論を利用する み込みポーズマシンスタイルの2Dランドマーク検出器によっ て提供される画 の外 ベースの予 [44]と、3D人間のポーズ の新規な事前トレインモデルに 化された 何学的3D 格情 報とを組み合わせる これらのシステムを統合して信 性の高いリアルタイム 3Dポーズ 定量を提供することは 来の方向性 A. Agarwal and B. Triggs. Recovering 3d human pose from monocular images. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 28(1):44– 58, 2006. 2 201511520 木 (人間コース) CVPR2017
50. 2 PRINTED PERFORATED LAMPSHADES FOR CONTINUOUS PROJECTIVE IMAGES ¬TRANSACTIONS ON GRAPHICS 2016­ ~› ^` &dj®¤“/JL 50LI‰S(uo&GKB3,L <–&3DBHK;‡ ž t‚ v|¯ t‚  -A4,.;M Ž(W{n 8FLAE:I[®\p®i m®](?GDL6®'(‹ Š‰Sqg&(• &¯ VZ±‹Š‰S®GKB 2L@,L 5®uo¨®U… XZ±8FLA \p®P”®] }Ÿ T˜ €¢ >L@;LK!O"#%'®  BHK;™¨(£¥&U$ &>L@;LK(ˆs&_ª —Qx¯ Œp ®U…\p ®uo‰S   h‡(‘z†’a  BH K6hš¯ N§1L5  rcD:*)Ysf«°l ¦yRe
     Haisen Zhao, Lin Lu, Yuan Wei, Dani Lischinski, Andrei Sharf, Daniel Cohen-Or, and Baoquan Chen ¡ œSm7+=C9.JK4; JL<-@&¯ &^ƒ w©b!®1K;G5;q„ k&¯
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56. Investigating Tilt-based Gesture Keyboard Entry for Single-Handed Text Entry on Large Devices CHI ‘17 Hui-Shyong Yeo, Xiao-Shen Phang, Steven J. Castellucci, Per Ola Kristensson and Aaron Quigley どんなもの？ と べてどこがすごい？ 技 や のキモはどこ？ どうやって だと した？ はある？ に むべき は？ グリップを変える必要がないため、 末をしっかり保持 できる。 shorthand writing on Stylus Keyboard 201713110 藤 #3 (人間コース) きを いた 。ShapeWritingを きを って う。 でもすぐ える。既 の きベースの に べ が い きを いてShapeWritingを うこと。 既 の と 、その の などを 較した。
57. WatchWriter: Tap and Gesture Typing on a Smartwatch Miniature Keyboard with Statistical Decoding CHI ‘16 Mitchell Gordon, Tom Ouyang, and Shumin Zhai 201713110 藤 #3 (人間コース) スマートウォッチ で のタイピングとジェスチャによるタイピングの を えるキーボード。 スマートフォン けの 間の ミスを解 する技 を し、 さな画 にでも なタイピ ングを える。
58. Vulture: A Mid-air Word-gesture Keyboard CHI ‘14 Anders Markussen, Mikkel Rønne Jakobsen, and Kasper Hornbæk 201713110 藤 #3 (人間コース) のためのWord-gestureキーボード。タッチ のWord-gestureキーボードのアルゴリズムを でも できるようにした。ワードの りにはピンチを した。 データに基づいて、 でのテキスト を させる を した。
59. Personal Space: User Defined Gesture Space for GUI Interaction CHI ‘14 Youli Chang, Sehi L'Yi, Kyle Koh, and Jinwook Seo 201713110 藤 #3 (人間コース) で かないターゲットにTiltSlide, TiltReduction, TiltCursorを いて を かせる。この を 既 と 較し、 を した。
60. Investigating the Effects of Encumbrance on One- and Two- Handed Interactions with Mobile Devices CHI ‘14 Alexander Ng, Stephen Brewster and John Williamson 201713110 藤 #3 (人間コース) 何かを運んでいるときや いているとき のスマートフォン のターゲット の 果を べる。 の３ について 価した。
61. 1e Filter: A Simple Speed-based Low-pass Filter for Noisy Input in Interactive Systems CHI ‘12 Géry Casiez Nicolas Roussel & Daniel Vogel 201713110 藤 #3 (人間コース) 1ユーロフィルタは でこう応 のノイズを り くシンプルなアルゴリズムである。 このアルゴリズムは簡 に でき、ほとんどリソースを としない。 かりやすい つのパラ メータによって、簡 に できる。
62. Reflections on the “gesture-first” hypothesis of language origins "EBN
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69. Exploring Multimodal Watch-back Tactile Display using Wind and Vibration ͲΜͳ΋ͷʁ ৼಈͱ෩Λ૊Έ߹ΘͤΔ͜ͱʹΑΔ΢ΥονόοΫ σΟεϓϨΠ৘ใ఻ୡೳྗͷ֦ு  ઌߦݚڀͱൺ΂ͯͲ͕͍͜͢͝ʁ ܹࢗͷಛੑΛมԽͤ͞ΔͷͰ͸͘
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70. Deep Video Portraits HYEONGWOO KIM,PABLO GARRIDO,AYUSH TEWARI and WEIPENG XU,JUSTUS THIES and MATTHIAS NIESSNER,PATRICK PÉREZ,CHRISTIAN RICHARDT,MICHAEL ZOLLHÖFER,CHRISTIAN THEOBALT SIGGRAPH 2018 どんなもの？ 人間の表情を別人の顔で再現する 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？ 次に読むべき論文は？ 201813560 左方智樹　（仏コース） 表情だけでなく、3次元での頭の位置、 回転、視線、瞬きもできるようになった 生成系ニューラルネットワーク 動画の2/3で訓練して残りでテストし、誤 差を数値評価。結果が現実的かどうか ユーザースタディ 大きな表情の変化、頭の回転、髪の毛、 体の動きで映像にムラがでる。 解像度がそこまで高くない Karras et al. 2018
71. ClothCap: Seamless 4D Clothing Capture and Retargeting GERARD PONS-MOLL SERGI PUJADES SONNY HU MICHAEL J. BLACK どんなもの？ 201611456 林 直輝 #3 (仏コース) 4Dスキャンから衣服とその動きをキャプチャする。 先行研究と比べてどこがすごい？ 3Dスキャンからの衣服の取り込みに対処するこれまでの方法は、単一の衣 および単純な動きに限定されていて、細部が欠如していたり特殊なテクス チャパターンを必要としていたりした。 技術や手法のキモはどこ？ SIGGRAPH 2017 マルチパート3Dモデルを使用して時間の経過とと もに衣服の3D変形を追跡する手法 どうやって有効だと検証した？ さまざまな衣服を使用してさまざまな動的な動作を 行うさまざまな被写体を撮影した。 体型の異なるモデルも使用した。 議 はある？ 袖口やボタン、ネクタイなどの衣 に対応できると うに改良する必要がある。 次に読むべき 文は？
72. Deep Video Portraits HYEONGWOO KIM,PABLO GARRIDO,AYUSH TEWARI and WEIPENG XU,JUSTUS THIES and MATTHIAS NIESSNER,PATRICK PÉREZ,CHRISTIAN RICHARDT,MICHAEL ZOLLHÖFER,CHRISTIAN THEOBALT SIGGRAPH 2018 どんなもの？ 人間の表情を別人の顔で再現する 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？ 次に読むべき論文は？ 201813560 左方智樹　（仏コース） 表情だけでなく、3次元での頭の位置、 回転、視線、瞬きもできるようになった 生成系ニューラルネットワーク 動画の2/3で訓練して残りでテストし、誤 差を数値評価。結果が現実的かどうか ユーザースタディ 大きな表情の変化、頭の回転、髪の毛、 体の動きで映像にムラがでる。 解像度がそこまで高くない Karras et al. 2018
73. $&UHDWLYH&RPSXWLQJ%DVHG,QVSLUDWLRQ$VVLVWDQWWR3RHP*HQHUDWLRQ 4LQ\XQ/LX/LQ=RX+RQJPLQJ&KH+DL\XQ:DQJ<XQ]KL-LQ+RQJML<DQJ 䝴䞊䝄䛾ዲ䜏ഴྥ䛛䜙㑅ᢥ䛥䜜䛯᪤Ꮡ䛾リ䜢ᵓ㐀໬䛧䚸㡩䛺䛹 䛾᝟ሗ䛛䜙䜢༢ㄒ䜢ᙜ䛶䛿䜑䜛䛣䛸䛷᪂䛯䛺リ䜢⏕ᡂ䛩䜛䝅䝇 䝔䝮䚹 䛹䜣䛺䜒䛾" ඛ⾜◊✲䛸ẚ䜉䛶䛹䛣䛜䛩䛤䛔 " ᢏ⾡䜔ᡭἲ䛾䜻䝰䛿䛹䛣 " 䛹䛖䜔䛳䛶᭷ຠ䛰䛸᳨ド䛧䛯 " ㆟ㄽ䛿䛒䜛" ḟ䛻ㄞ䜐䜉䛝ㄽᩥ䛿 " ௰ᮧຬ㤿 ௖䝁䞊䝇 $QROGVLOHQWSRQG« $IURJMXPSVLQWRWKHSRQG VSODVK6LOHQFHDJDLQ BBBDGMBBDGMBBQB« BBBQBBYBLQWRWKHBQB BYBBDGMBDJDLQ SLHFHIXO BBSLHFHIXOBDGMBBQB« BBBQBBYBLQWRWKHBQB BYBBDGMBDJDLQ ,63$1)&67,6&& ༢ㄒ䛾㑅ᢥ䛻䝉䝬䞁䝔䜱䝑䜽䜴䜵䝤୪䜃䛻⢭⚄ศᯒ䚸ㄆ▱ᚰ⌮Ꮫ 䛚䜘䜃♫఍ᚰ⌮Ꮫ䛛䜙ᢳฟ䛥䜜䛯ᚰ⌮Ꮫ⌮ㄽ䜢฼⏝䛧䛶䛔䜛䚹 +DLNX*HQHUDWLRQ8VLQJ'HHS1HXUDO1HWZRUNV 1/3
74. ACM Transactions on Graphics (TOG) Volume 34-6, November 2015, Article No. 199/SIGGRAPH Asia 2015/SIGGRAPH 2017 Real-Time Live! Data-driven Fluid Simulations using Regression Forests どんなもの？ L bor Ladický Sohyeon Jeong Barbara Solenthaler Marc Pollefeys Markus Gross 先行研究と比べてどこがすごい？ 技術と手法のキモはどこ？ どうやって有効だと検証した？ 議 はある？ 次に読むべき 文は？ リアルタイムでの 子法 体シミュレーションを、機 械学習を用いて高速化する 計算 の大幅な軽減 予想外な挙動を起こしにくい 様々な属性の 体に対応 子の挙動を機械学習モデル(regression forest)に計 算させ学習させることでシミュレーションを近似的に 行う 実際に様々な 体及び剛体と、それらの相互作用をシ ミュレートした 物 シミュレーションそのものより精度に る 学習データそのものにメモリのリソースを割く必要 がある 精度とデータ の兼ね合い MACKLIN, M., AND MUELLER, M. 2013. Position based fluids. ACM Transactions on Graphics (Proceedings SIGGRAPH) 32, 1 5. 201510013 稲葉優樹 (仏コース)
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78. Deep Video Portraits ͲΜͳ΋ͷʁ ٕज़΍ख๏ͷΩϞ ઌߦݚڀͱൺ΂ͯԿ͕͍͢͝ʁ Ͳ͏΍ͬͯ༗ޮͩͱূ໌ͨ͠ʁ ٞ࿦͸͋Δʁ ࣍ʹಡΉ΂͖࿦จ͸ʁ ιʔεΞΫλͷϏσΦͷΈΛೖྗͱͯ͠λʔήο τΞΫλʔͷϙʔτϨʔτͷΞχϝʔγϣϯΛ߹ ੒͠ϨϯμϦϯά͢Δ ιʔεϏσΦ͔Β࠶ߏ੒͞ΕͨϔουΞχϝʔγϣ ϯͷύϥϝʔλͰૈ͍߹੒ΞχϝʔγϣϯΛϨϯ μϦϯάɺ܇࿅͞ΕͨωοτϫʔΫʹૹΔ͜ͱͰ ࣌ؒతʹҰ؏ੑͷ͋Δ࣮ࣸతͳϏσΦʹม׵ إ໘ͷද৘ͷૢ࡞ͷΈʹݶఆ͞Εͣɺ̏%ͷ಄෦ ͷҐஔ΍಄ͷճసɺ໨ͷڼࢹɺॠ͖Λλʔήοτ ΞΫλͷϙʔτϨʔτϏσΦʹసૹͰ͖Δ 4UBUF
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79. DenseReg: Fully Convolutional Dense Shape Regression In-the-Wild ͲΜͳ΋ͷʁ ٕज़΍ख๏ͷΩϞ ઌߦݚڀͱൺ΂ͯԿ͕͍͢͝ʁ Ͳ͏΍ͬͯ༗ޮͩͱূ໌ͨ͠ʁ ٞ࿦͸͋Δʁ ࣍ʹಡΉ΂͖࿦จ͸ʁ ৞ΈࠐΈճؼωοτϫʔΫΛ༻͍ͯࡾ࣍ݩΦϒδΣ ΫτϞσϧͱ̎%ը૾ͱͷରԠϑΟʔϧυΛཱ֬ ͢Δʢ೥൛ʣ
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