チュートリアル講演
「Shall We GANs?」 「プロジェクタ・カメラシステムが変わる！」 「実践カメラキャリブレーション」 をテーマに、 第一線でご活躍の講師陣が基礎技術から応用事例までをわかりやすく解説いたします。 また、チュートリアル講演の終了後には 質問ブース で講師陣と交流できます。
講師：髙橋 智洋 氏（オムロン株式会社）
略歴：2013年 京都大学大学院博士後期課程修了。博士（理学）。2011～2013年、日本学術振興会特別研究員 (DC2)。大学院では理論宇宙物理学を専攻する。修了後、NTT データ数理システムにて数理最適化に関する業務に従事。主に大規模離散最適化問題に関して、ソフトウェアの開発や個別コンサルティングを行う。数理最適化と並行し機械学習を独学。前職の ABEJA では画像解析をターゲットとした深層学習の調査や実装に従事。現職のオムロンではロボティクスも絡めた研究を行っている。
概要：Generative Adversarial Nets (GAN) は、提案されて以降、画像生成を中心に応用がなされ、また同時に理論的面も研究がなされてきた。本チュートリアルにおいては、まずGANの基本的な事項について述べる。GAN は「二つの分布を一致させる」ものであるが、提案手法を用いることでそれが達成できることを確認し、簡単な場合の数値計算結果を例示する。その後、時間の限り、GAN の応用例や、GAN の問題点とそれに対する最近の研究を紹介する。
- 深層学習の基礎を勉強して、次は GAN を、という方
- GAN 学習中に起こる問題点とそれに対する提案されている工夫が気になる方
講師：久保 尋之 氏（奈良先端科学技術大学院大学）
略歴：2011年 早稲田大学大学院 博士後期課程 単位取得退学、2012年 同大学にて博士（工学）取得。2008年より日本学術振興会特別研究員（DC1）。2011年より早稲田大学理工学術院助手。2012年よりキヤノン株式会社、2014年より奈良先端科学技術大学院大学助教、現在に至る。2017年から１年間、カーネギーメロン大学客員研究員。コンピュータグラフィクス、コンピュータビジョンに関する研究に従事。情報処理学会2012年度 山下記念研究賞、電子情報通信学会論文賞（2016年）、2018年MIRUデモ発表賞、2017年MIRU長尾賞、ACM VRST2018 Best Poster Award等を受賞。
概要：プロジェクタとカメラを用いたセンシングは３次元形状の計測をはじめとして様々な用途で用いられています。本チュートリアルでは、近年注目を浴びている時間同期式のプロジェクタ・カメラシステムによって計測の頑健性が飛躍的に向上することを改めて紹介し、さらにロボットビジョン、自動運転、メディカルイメージングなど、その様々な応用に講演者の研究事例を交えて解説します。
- マシンビジョンにブレイクスルーが欲しい方
- 頑健なプロジェクタ・カメラシステムに興味がある方
- 霧中の画像鮮明化や皮下組織の可視化など新しいイメージングに興味がある方
- 良い解析には良い計測が必要不可欠だと気付いた方
講師：延原 章平 氏（京都大学）
略歴：2000年 京都大学工学部電気電子工学科卒業。2002年 同大学院情報学研究科修士課程修了。2005年 同博士後期課程修了。博士（情報学）。京都大学大学院情報学研究科特任助手（2005年）、GCOE助教（2007年）を経て 2010年より講師。この間、2010年～2011年 米国CMU客員研究員。コンピュータビジョン、特に３次元形状計測に関する研究に従事。IEEE Workshop on Underwater Vision Best Paper Award、CVPR2012 Best Open Source Code Award 2nd Prize、PSIVT2009 Best Reviewer Award 等を受賞。
講師：高橋 康輔 氏（NTT）
略歴：2010年 京都大学工学部情報学科卒業。2012年 同大学院情報学研究科修士課程修了。2018年 同大学院博士後期課程修了。博士（情報学）。2012年 NTTメディアインテリジェンス研究所入所（現職）。コンピュータビジョン、特に３次元形状計測およびスポーツ強化に関する映像処理に興味を持つ。CVPR2012 Best Open Source Code Award 2nd Prize、平成27年度電子情報通信学会ＨＣ賞、情報処理学会 CVIM 研究会奨励賞 (2017、2018) 等を受賞。共立出版「コンピュータビジョン - 広がる要素技術と応用 -」第二章 カメラキャリブレーションを執筆。
概要：カメラの幾何学的キャリブレーションはカメラを使った３次元計測・認識に欠かすことができない基礎技術です。近年では LIDAR や ToF カメラのように深度情報を直接出力するカメラや、全周囲カメラのように透視投影ではないカメラをセンサとして使用することも一般的になりました。本講演ではこれらの幾何学的キャリブレーションについて、実例を交えながら基礎からご紹介します。さらに講演内容に対応した初学者向けのサンプルコードについても紹介します。
- カメラを用いて３次元計測・認識をしたい方
- カメラと異種センサのセンサフュージョンを行いたい方
- キャリブレーションの勘所がいまいちわからない方
チュートリアル質問ブース
チュートリアル講師陣に直に質問できます！
チュートリアル講師の方々に、デモセッションのブースで解説していただきます。 講師の方とインタラクティブに、チュートリアル講演ではあまり取り上げられなかった技術的な質問や、応用の可能性なども、密に議論することができます。 (SSII2019に参加される方であれば、どなたでも出入りできます) 質問ブース開設時間(予定)は以下の通りですので、ぜひお立ち寄りください。
- TS1 高橋 智洋 氏 6月12日(水)
- TS2 久保 尋之 氏 6月13日(木)
- TS3 延原 章平 氏・高橋 康輔 氏 6月14日(金)