マエカワの備忘録的な何か

思い立ったが吉日

ヴィジュアル情報処理 其の一 20170414

評価方法

 ①課題

 ②宿題

 ③最終課題:プログラミング&レポート

 

新しくやることは

 ・画像(二次元配列)の扱い方

 ・再帰処理(イメージは2年の時のフィボナッチアルゴリズムか?)

 ・座標系のスタック…幾何学変換

 

内容

 CG

  狭義:3DCG…3次元形状データ⇒画像の生成

  広義:コンピュータを用いて作成した画像、およびその過程

 

 ・トイストーリーが初めての長編CGアニメーション

 ・動物をCGで作成しようとすると、モフモフ感などを表現しなければならないため人間よりも難しくなってしまう。ルクソージュニアのようなツルツルしたもののほうが作りやすい。

 ・フォトリアリスティックレンダリング:外観などを正確に作りこむこと

 

 2Dペイント

  ⇒アナログなお絵かきソフトでも陰影をつけることによってCGのような画像を作り出すことができる

 

 VR

  ・HMDPSVR oculus などなど

  ・wearable computer:Google Glass

  ・コンタクト型ウェアラブル端末

 2つ目3つ目はVRだけでなく、後述するARにも応用が可能なものになる

 

  搬入型表示装置:blue-c

   PDLCという電圧をかけることによってon/offが切り替わる特殊なガラスを使用。部屋全体をVR空間に変える。遠隔地との対面式コミュニケーションが可能になる。
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  Cheoptics 360°

   空中に立体イメージを投影。空中に浮く広告など、応用分野は多岐にわたる。

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  Eye Vision

   360°あらゆる角度に設置してあるカメラの映像を切り替えて様々な角度から被写体を観察することができる

    ⇒マトリックスなどはこの技術が用いられた。このほかにもアメリカのス―パーボウルの試合でもリプレイ時に使用されている。

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 AR/MR (Argument/Mixed)

  Argumentは増強という意味。VRと違い、実時間対話がしやすくなっている。いくつか例を挙げていく。

   ・Total Immersion:コードを読み取りキャラクターを仮想空間上に出現させる。一時期、ペットボトル飲料のおまけとしてカメラでスキャンすると画面上にお笑い芸人が現れ、漫才を見ることができるなどといったものがあった。

   ・iLamps:いわゆるプロジェクションマッピング。作業の動作手順をプロジェクションマッピングで操作するそのものに投影することが可能。昔はプロジェクターが大きかったため、装置も大きくなってしまっていたが、現在は小さくまとめられている。

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 IP/CV (Image Processing/Computer Vision)

  ・Video trace:写真に合わせて頂点をプロットしていくことによって、写真に写っている物のCG複製画手作業で得ることができる。手作業であるため、時間も手間もかかってしまう。

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  ・PTAM(Parallel Tracking and Mapping)

   ARのための平面などを検知するシステム。事前に準備することが特別必要というわけではないらしい。画面上に出現させるオブジェクトと現実空間の位置関係などがきっちり決まる。見えている物の位置関係をカメラを向けるだけで測ることのできるシステムと考えた方がわかりやすいだろうか。

情報と法規 其の一 20170414

講義について

 だいぶラフな感じ。みっちり受けるというよりは自分で考えることに重きを置いた講義進行です。挨拶は大事。

試験について

 試験で提供される知識について考察する。考察できた点一つにつき加点される。

 

次回までにH24センター国語第1問を解いておく

 

内容

 推定する⇒反論の余地あり

 みなす⇒反論の余地なし

 

これだけではなんなんで、講義で出てきた話を

 先発後発で乗客が並ぶ場所が違う形式の駅を見たことはあるだろうか。あなたは始発のほうの後方に並んでいる。もしラッシュ時、あなたが先発列車に乗りそびれてしまったらあなたはどうするだろうか。

 ①そのまま並び続け、後発列車に先頭で乗る

 ②後発列車の列の最後尾に並びなおす

 割と意見が分かれると思う。①を選んだら後発列の先頭の人が文句を言ってくるかもしれない。かといって②を選ぶと、後発列車にも乗り損ねてしまう可能性がある。この問題は明示されていないルールというものを考えるのに非常に有効だ。もちろん、どれが正解などということはない。こんなことを考えて自分なりに解釈していくことがこの講義の内容ということになっていくだろう。

情報通信システム 其の一 20170413

この講義でやること

 ・シャノンの情報理論

 ・符号理論

 

 ・情報を記号列(ディジタル情報)としてとらえる(何か意味を持つものとしては扱わない)

 ・情報をいかに効率よく(情報理論)、信頼性高く(符号理論)伝達するか

  ⇒符号化することによってこの課題の解決をはかる

   この符号化した結果に要求されることは、自動間違え修正etc...

 

これらがこの講義で扱う内容

 ⇒効率の良い符号化について

 ⇒符号化の限界について知る(理論上、効率化は限界あり、信頼性は限界無し)

 

効率化と信頼性は相反する。どちらかをよくしようとするとどちらかが悪くなってしまう。

 ⇒二回に分けて符号変換を行っていく


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画像:Shannon-Fanoモデル

情報源符号化は情報の圧縮にも用いられている

本来ならば情報源符号化と通信路符号化が一緒になっている。通信路復号と情報源復号が一緒になっている。

 

・現在は誤りがあることを検出できるように符号化

 ⇒あった場合は再送を依頼する(検出から修正までやってしまうと符号化した記号列が長くなってしまい、効率が良くない)

・この講義では上のモデルを扱っていく

・このモデルのほかに暗号化を盛り込んだモデルも存在する