Computer Visionの 最先端を作るのは あなたたちです！！

Presented by Masaki Hayashi

(@payashim)

ようこそJapan CV Dayへ！

私の名前は「サンデルタ教授」。 ようこそ金沢へ！

　まずは

Computer Visionの概観 および、最新の技術

から簡単におさえておこう

サンデルタ教授

Photometry(光)

Geometry （幾何）

Computer Vision

CV v.s. CG

Numerical Geometry of Nonrigid Shapes（Stanford）

• 局所特徴量 • エッジ、直線、楕円 • セグメンテーション • オプティカルフロー

計測

• 物体検出、人物検出 • 特定/物体物体認識 • シーン解析 • 顔認識/アクション認識

認識

最新の研究

新しいアイデアを考えるためには、 「何がどのくらい実現済みか」 を把握することが大事だ。

それでは、Computer Visionの トップカンファレンスでの 最新の研究を見て行こう。

サンデルタ教授

3Dシーン解析 (道路)

A Generative Model for 3D Urban Scene Understanding from Movable Platforms CVPR2011 Geiger　et al.

3Dシーン解析 (建物)

“Blocks World Revisited: Image Understanding Using Qualitative Geometry and Mechanics” Gupta　et al. ECCV2010

人間の姿勢推定（Kinect）

Real-Time Human Pose Recognition in Parts from Single Depth Images J.Shotton, et al. (CVPR2011)

人間の姿勢推定（単眼2D）

Monocular 3D Pose Estimation and Tracking by Detection Andriluka ,et al. (CVPR 2010)

アクション認識

“Understanding Videos, Constructing Plots - Learning a Visually Grounded Storyline Model from Annotated Videos” Gupta, et al.(CVPR2009)

Optical Flow クラスタリング

“What’s going on? Discovering Spatio-Temporal Dependencies in Dynamic Scenes” D. Kuettel, et al.　（CVPR2010）

単眼一枚絵 Image Warping

Rectification and 3D Reconstruction of Curved Document Images Y.Tian, et al. (CVPR2011)

ここからブレインストーミング

勉強熱心な君たちなら、ここまでの話は全部知ってたよね！

ここからは

「こういう観点で新技術を考えれば良いものが思いつきそう」 というポイントを見ていこう。

サンデルタ教授

ジャコパストリアス

画像に映る物は全て処理対象

あなたは、この画像の 「どこ」を「どのように」 処理する？？

既存技術に縛られるな！

「この手法でこうやって処理しよう！」 と知ってる手法で考えたあなた。

それは既存技術に縛られすぎだぞ！

もっと自由な発想で行こう！ 今まで実現されていない処理は

まだまだあるはずだ

サンデルタ教授

迫る！「3D処理時代」

2D画像

単眼カメラでの「2D処理」

のみの時代

ステレオ/Procam

ステレオ

ProCam

（まだ高価）

距離画像カメラ

安価なProCam(Kinect センサ)

：誰でも3D処理の時代へ

3Dと2Dのいいところ取りを！

「3Dと2D両方同時に解析できる」のはコンピュータだけ！

機械学習やモデリングなどで

3Dでの事前知識を駆使すれば、

旧来の2D画像処理においても 3Dのアプローチが 進化できるのでは？

サンデルタ教授

コンシューマの次の 主戦場はスマートフォン！

"  PCベースの画像システムは一般ユーザにはなかなか普及しない。

"  ARなどスマートフォンありきのアプリも増えた

"  Webアプリもカメラがあるのでスマートフォン有利！

インターネットにもっと攻め込め！

"  Webは「テキスト」ベースの検索技術／データマイニングが主流。「動画サイト」もComputer Visionが活かされていない。

我々は知っている 画像/動画ならもっと色々できることを！

B2Bの高価なシステムでも もっと最先端のビジョンを！

Q.御社は価値あるシステムを提供できているでしょうか？ A.恥ずかしながら、まだまだでして。。

「できていないとの自覚」があるなら、あなたは 良いものが創れるはず！

お金儲け目的 だけでもいけないぞ！

ビジネスとして広めることも大事だが 「ボランティア精神」も大事だ

世のため人のためという精神が

本当に広く役に立つ技術を創るには重要だぞ

もちろん芸術性や

エンターテイメント性も大事だね。

サンデルタ教授

日常の各種エピソードから 新技術のヒントを！

小説

漫画

アニメ

映画

ドラマ

ニュース

好きな音楽の詩

友人の話

週末の体験

今まで聴いたことがある エピソードの中に、 ビジョンでできることは隠れていないか？

※未来志向だとSFなどでヒントを探しがち。 日常生活のありきたりなことにも良いヒントが隠れていることが多いので注意。

講義終了！

私の白熱講義はどうだったかな？

君たちの自発的なアイデアこそComputer Visionの未来を

切り開く！

君たち１人１人が主人公で あることを忘れないでくれ！

サンデルタ教授

サンデルタ先生の授業まとめ "  まだまだ未解決テーマが満載

"  画像に映るものなんでも解析対象

"  もっとビジョンで新しい価値を生み出せる

"  日常で触れる各種エピソードにヒントが

"  ボランティア精神や遊び心も忘れずに

"  皆さん全員が新しいアイデアを生み出す主人公です！