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201211106 河原圭佑 #3 (人間)
Extension Sticker : A Method for Transferring External
Touch Input Using a Striped Pattern Sticker
Kunihiro Kato Homei Miyashita UIST 2014
何をしたか
縞模様の導電性インクのシールを使うことで,
スマートフォンの画面に直接触っていなくても,
タッチイベントやスワイプイベントを生成でき
る手法の提案
何が新しい
同じようにタッチパネルに導電性の何かを付け
て, 拡張して操作できる研究はあったが,
導電性インクを使ってプリントすることで, ユー
ザ自身が簡単にインターフェイスを設計できる.
やりのこしてること
一次元しかできてないから, 任意のx-yの点
をタッチできるメカニズム.
次
Clip-on Gadget [UIST 11]
201211106 河原圭佑 #3 (人間)
Clip-on Gadgets : Expanding Multi-touch
Interaction Area with Unpowered Tactile Controls
Neng-Hao Yu1, Sung-Sheng Tsai2, I-Chun Hsiao2, Dian-Je Tsai1, Meng-Han Lee2, Mike Y. Chen1,2, Yi-Ping Hung1,2 UIST11
何をしたか
スマートフォン画面のバーチャルキーボードやバーチャ
ルゲームパッドは触覚フィードバックが無い & 画面上
のコンテンツに手が重なって, 見えなくなる.
→ ディスプレイ外部に付けられる導電性の操作ボタン
他の例は?
Bluetooth接続のコントローラ → バッテリーが必要
つぎ
TUIC [CHI 2011]
アプリケーション
どんなもの?
先行研究と比べて
技術のキモはどこ?
検証方法
議論
次に読む論文
背景画像に対してインタラクティブかつ自然に人や自動
車などのオブジェクトを挿入する。
オブジェクトのスケールを合わせたり、背景画像のライ
ティングにマッチしたオブジェクトを挿入するなどが自
動でできるようになった。
画角からカメラの角度などを予測し、オブジェクトのス
ケールを自動でそろえる技術と、自然な輪郭でオブジェ
クトを切りだし、地面に落ちる影も計算しつつ他の画像
に挿入できる技術
実際にサービスを作り、簡単に自然な画像を合成するこ
とが出来た。
街灯など、画面の中で特殊なライティングが起こってい
ると判定がうまくいかない。また角度によってはオブ
ジェクトに影を落とすのがうまくいかないこともある。
Perezet al. 2003; Jia et al. 2006
どんなもの?
先行研究と比べて
技術のキモはどこ?
検証方法
議論
次に読む論文
写真の顔をデータベースから選んだ他の顔と自然に自動
で差し替える技術。
顔面に対して三次元再構成を行い、顔の角度やそれに当
たる光を計算するのではなく、平面からのみ計算して
データベース化している。
一枚の画像のみから解像度、光の当たり方、肌の色、顔
の傾きなどを検出し、データベース化して保存すること
が出来る。
実際にいくつもの顔を差し替え、約50%の人が「加工さ
れていない写真だ」と判断した。
似た顔のサジェストをする際に、まだ処理に時間がか
かってしまう。
Blanz&et&al.&2004
どんなもの?
先行研究と比べて
技術のキモはどこ?
検証方法
議論
次に読む論文
ユーザーがある画像に対して行った編集をマクロとして
保存し、他の画像に同じ編集を適用する技術
あらかじめセットされた項目でなく、個々のユーザーが
実際に行った操作を元にマクロを作ることが出来る。
画像の編集の仕方だけでなく、オリジナルの画像から何
を編集したのかを取得し、他の画像の編集に適用すると
ころ。
実際にいくつもの顔を差し替え、約50%の人が「加工さ
れていない写真だ」と判断した。
画像のゴミを取り除くなど、画像編集のすべての動作を
自動化できるわけではない。
Cypher&and&Halbert&1993;&Lieberman&2001
A"Framework"for"Content/Adap2ve"Photo"
Manipula2on"Macros:"
Applica2on"to"Face,"Landscape,"and"Global"
Manipula2ons
どんなもの?
先行研究と比べて
技術のキモはどこ?
検証方法
議論
次に読む論文
写真の邪魔なものを取り除き、その部分にネット上に落
ちている他の類似した画像を自然に合成する技術
オリジナルの画像のみをソースとして穴を埋める技術は
あったが、それだと不可能なシーンにも対応できるよう
になった
色味だけでなくライティングやカメラポジションが似た
画像をサーチし、差し替え元となる画像を自然に切り出
して合成する技術
実際に写真の一部を差し替え、自然だと判断した。
切り取る物の色、形状によっては先行研究の方が自然に
合成できてしまうこともある
Efros&and&Leung&1999;&Criminisi&et&al.&
2003;&Drori&et&al.&2003;&Wilczkowiak&et&al.&2005
どんなもの?
先行研究と比べて
技術のキモはどこ?
検証方法
議論
次に読む論文
タイムラプス動画から日光による光と環境光による光を
分けて書き出し、それぞれのパラメータを編集すること
によって違った雰囲気のタイムラプス動画を作れる。
タイムラプス動画から反射光のみを取得して編集するこ
とはできたが、これは日光と環境光から計算している。
光の強さを時間に対して線形的に検出して取得すること
により、データとして扱いやすいようにしている。
タイムラプス動画から日光のみ、環境光のみ、反射光を
増したものなどの動画を生成した。
より正確に生成するためにはもとの動画がかなり高解像
度なものでなくてはならず、その分動画を生成するため
の処理時間も長い
[Chuang&et&al.&2002;&McGuire&et&al.&2005;&Li&et&al.&
2005;&Wang&et&al.&2005
どんなもの?
先行研究と比べて
技術のキモはどこ?
検証方法
議論
次に読む論文
もやのかかった写真一枚のみからそれぞれのオブジェク
トの奥行きを検出し、自動でもやを除去する技術。
画像に深度情報を与えることでエッジをシャープにする
ことは出来たが、一枚の画像のみから再現するのは初め
て。
もやのかかった部分からコントラストを検出し、もやの
強さを測る技術
実際に画像からもやを取り除いたり、逆にランダムマッ
プをかけつつもやを加える編集を行った。
同じ深度のところにかかっているもやに濃度の差があり
すぎるとうまく検出できない
[Chuang&et&al.&2002;&McGuire&et&al.&2005;&Li&et&al.&
2005;&Wang&et&al.&2005
!
!
#3! 201313095!
3D 3D
3D 3D
3D#No#glasses#(2011)
Jonathan!Post!
h2ps://www.youtube.com/watch?v=Uef17zOCDb8
!
!
#3! 201313095!
!
PC
5
!
•  Andrew!Stuart!et!al.!!Effecct!of!Monaural!andBinaural!
Altered!Auditory!Feedback.J.!Acoust.Soc.!Am.,!101(6),!June!
1997.
SpeechJammer:A#System#U<lizing#Ar<ficial#Speech#Disturbance#with#Delayed#Auditory#Feedback(CoRR’12)
Kazutaka!Kurihara,!Koji!Tsukada
h2ps://www.youtube.com/watch?v=USDI3wnTZZg
!
!
#3! 201313095!
2
3
•  R.Matsue,!M.Sato,!Y.Hashimoto,!H.Kajimoto:!Hanger!reflex!
ca!reflex!modon!of!a!head!by!temporal!pressure!for!
wearable!interface,!SICE!Annual!Conference!2008,!2008.
(2009)
, , ,
h2ps://www.youtube.com/watch?v=JAME211VlZk
!
!
#3! 201313095!
60
•  Cruz,!A.,!and!Green,!B.!Thermal!sdmuladon!of!taste.!Nature!403,!6772!(2000),!
889–892.!
•  Ranasinghe,!N.,!Nakatsu,!R.,!Nii,!H.,!and!Gopalakrishnakone,!P.!Tongue!
mounted!interface!for!digitally!actuadng!the!sense!of!taste.!In!16th!
Internadonal!Symposium!on!Wearable!Computers!(ISWC),!IEEE!(2012),!80–87.!
Digital#Flavor#Interface#(UIST’14#DEMO)
Nimesha!Ranasinghe,!Gajan!Suthokumar,!Kuan!Yi!Lee,!Ellen!YicLuen!Do
h2ps://www.youtube.com/watch?v=7HMDIIWgAhc
!
!
#3! 201313095!
,
•  	
2011,!pp.461c464,!2011!
•  	
,! ,!Vol.2011cHCIc142!No.
11,!2011
(WISS’10)
	
h2ps://www.youtube.com/watch?v=jPQvQVi3vdE
!
!
#3! 201313095!
!
.
( )
•  ,! ,! ,! ,! ,!
:!
,! ,!Vol.17,!
No.1,!pp.23c32,!2012.!
( ’07)
h2ps://www.youtube.com/watch?t=68&v=0kqbhyLDLAg
201413109 #3
(
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201413109 #3
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201413109 #3
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201413109 #3
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201413109 #3201413109 #3
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!  LED
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201413109 #3201413109 #3
(
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A"Mul&'Layered"Display"with"Water"Drops(SIGGRAPH’10)
(
!  The"Waterfall"on"Saga"Castle"/" (TeamLab)"
201413109 #3201413109 #3
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(((TeamLab×DAIKIN)(
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201413109 #3201413109 #3
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201413109 #3201413109 #3
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!  LED(
(Constella?on(of(Departure(
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(6,000(Light(Bulbs(React((
To(Your(Movements(
201413109 #3201413109 #3
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3D
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CloudDisplay(ACE’10)
201413109 #3201413109 #3
(
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201413109 #3201413109 #3
(
!  (
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! 
wUbi-Pen : Windows Graphical User Interface
Interacting with Haptic Feedback Stylus
Ki-Uk Kyung , Jun-Young Lee
どのようなものか?
鉛筆タイプの触覚インターフェース
先行研究と比べてどこがすごいか?
ディスプレイに装置が組み込まれているわけではない
ので、各端末ごとに適応させる必要はない
技術や手法のキモ
様々な触覚を一つのデバイスに搭載した。
vibrator, impact(linear vibrator), speaker, texture(3*3
pin array), microphone
Type 2はtexture feedbackをなくした代わりに
microphoneを搭載し、軽量化をした。
活用法
●Windows Interface
Button Clicking : impact, Menu Selection :  
vibration and impact , Scroll : tactile bit etc..
●pin array を使用することで、tactile pattern
displayが実現できる
関連研究
Ubi-Pen [Kyung & Lee, 2008].
2015/05/29 橋爪智 #3鬼
Simplified Design of Haptic Display by Extending
One-point Kinesthetic Feedback to Multipoint Tactile Feedback
Kouta Minamizawa , Domenico Prattichizzo , Susumu Tachi
どのようなものか?
one-point kinesthetic feedbackとmultipoint tactile
feedback を組み合わせたhaptic display
先行研究と比べてどこがすごいか?
kinesthetic displayだけで手の先までをサポートするに
は複雑な構造になってしまう。tactile displayと組み合
わせる必要がある。
技術や手法のキモ
tactile displayを指先に、kinesthetic displayを腕につけ
る。
有効性の確認
tactile displayを人差し指に、kinesthetic displayを手の
ひら、手首、腕につける。2つの仮想質量をかけて、重
さの判別ができるか試験(Just Notified Difference
(JND))。5つの場合のJNDを検証する。
→tactile,kinesthetic単品だとあまり制度が良くないが、
組み合わせると高い精度を出した。
2015/05/29 橋爪智 #3鬼
MudPad: Tactile Feedback and Haptic Texture
Overlay for Touch Surfaces
Yvonne Jansen, Thorsten Karrer, Jan Borchers
2015/05/29 橋爪智 #3鬼
どのようなものか?
マルチタッチに対応した、電磁石を用いたアクティブ
触覚フィードバック
先行研究と比べてどこがすごいか?
レスポンスが早く、マルチタッチに対応
技術や手法のキモ
電磁石をアレイ状に配置。それぞれ独立して操作可能
+ マルチタッチセンシング層
+ fluid-filled pouch : 電磁石の磁力によって、中の液
体の粘度が変わる。
+ ラテックスカバー
活用法
Virtual Keyboard : キーの位置が識別しやすくなる
Music Sequencer
Secure Touchpad Input : 触感はプライベート
今後の展望
テスト環境を作って有効性の確認
関連研究
TeslaTouch[Bau et al. 2010]
FingerFlux: Nearsurface Haptic Feedback on Tabletops
Malte Weiss , Chat Wacharamanotham , Simon Voelker , Jan Borchers
2015/05/29 橋爪智 #3鬼
どのようなものか?
電磁石を用いた触覚フィードバックデバイス
先行研究と比べてどこがすごいか?
多くのhaptic feedbackは画面を触ったあとに触感を与
える。→画面に触れる前から触感を与えることができ
る。
技術や手法のキモ
19*12 電磁石(3500巻)をアレイ状に配置
永久磁石を指につける。磁石の反発、引力で触感を再
現
活用法
Priori Feedback : 画面を見なくても写っているオブ
ジェクトの位置がわかる。
Reducing Drifting : 正しいボタンへ引き寄せることに
より、無駄な動きを減らす。
Moderate Physical Constraints : 動きに制約を与える。
Rendering Objects : 反発力で形や線を表現できる。
有効性の確認
35mmの高さまで触覚フィードバックが可能
今後の展望
multi-finger haptic feedback.
Haptic Chameleon: A New Concept of Shape-Changing
User Interface Controls with Force Feedback
G. Michelitsch, J. Williams, M. Osen, B. Jimenez, and S. Rapp
2015/05/29 橋爪智 #3鬼
どのようなものか?
形を変えることによるユーザーインターフェースの提
案
コンセプト
形と触覚を変えることによって、様々なものを便利に
するだろう。
•  実世界の物を真似して形が変わる。
•  選択肢の具現化
先行研究と比べてどこがすごいか?
それ自身の形が変わるだけでなく、ユーザーは掴むな
ど自由に扱っても構わない。
活用法
車の中のインターフェースがHaptic Chameleonであれ
ば、運転手は多くを見なくても操作ができる。
今後の展望
他の技術と組み合わせながらプロトタイプを作ってい
く
関連研究
Deformable Objects as Input Tools [Murakami et al.
VacuumTouch: Attractive Force Feedback Interface
for Haptic Interactive Surface using Air Suction
Taku Hachisu , Masaaki Fukumoto
2015/05/29 橋爪智 #3鬼
どのようなものか?
Air pumpとsolenoid air valvesを使った吸引型の触覚イ
ンターフェース
先行研究と比べてどこがすごいか?
引力フィードバック(TestlaTouch,FingerFlux):手にデ
バイスを装着する必要がある。→何も装着しなくてい
い
技術や手法のキモ
valveをアレイ状に配置。マイコンで制御。air pump内
の圧力の変化で、指が置かれているかの判断ができる。
映像はプロジェクターで投影。
活用法
Suction Button : 大切なファイルを削除しようとした時、
Noボタンをアピール
Suction Slider : スライダーが端に来たことを教える
Suction Dial : ダイアルの端を知ることが困難←吸引で
教える。
課題
穴を完全に塞いだら、引力を長時間与えることができ
ない→強力ポンプを使う。レスポンスが遅い。画面に
触れる前の指に引力を与えるのが難しい。
Novel Tactile Display for Emotional Tactile Experience
Yuki HASHIMOTO , Satsuki NAKATA , Hiroyuki KAJIMOTO
2015/05/29 橋爪智 #3鬼
どのようなものか?
スピーカーを使って、感情を伝えるデバイス
先行研究と比べてどこがすごいか?
感情を伝えることができる。
引く押す、両方の力を再現できる。
技術や手法のキモ
音:永久的に使えて低解像度
スピーカーを手に持ち、コーンの押し引きで触感を与
える
活用法
Sense of Being Alive : 人工的ないきものの感情を表す。
実験では心拍と呼吸を表現した。
Tactile Communication : 人間同士の自然な触覚コミュ
ニケーション。利用者の動作を伝えたり、手の握り強
さなどを伝える。
Realistic Physical Sensation : 物理的な触感を再現する
(ex スライムの動き)
関連研究
Hapticat [Yohanan et al. 2005]
HaptoMime: Mid-Air Haptic Interaction with a Floating Virtual Screen
Yasuaki Monnai, Keisuke Hasegawa, Masahiro Fujiwara,
Kazuma Yoshino, Seki Inoue, Hiroyuki Shinoda
2015/05/29 橋爪智 #3鬼
どのようなものか?
空中インタラクションシステム
先行研究と比べてどこがすごいか?
ハンズフリーで空中のバーチャルスクリーンに触感を
与えることができる。
技術や手法のキモ
Aerial Imaging Plate : corner-reflector arrayを有する透
過鏡
IR touch sensor , LCD
ultrasonic phased array transducer : 高速度、高解像度、
比較的長い距離でも大丈夫。焦点位置を移動させて、
触感を指先に与える。
活用法
仮想的なスクリーンなのでセキュア。手が汚れていた
り、濡れていても大丈夫。空中に絵が描ける。
関連研究
Non-contact method for producing tactile sensation
using airborne ultrasound[Iwamoto et al. 2008]
2
FTL(electrical focus tunable lenses)
6DOF
7 2
Extended Depth-of-Field Projector by Fast Focal Sweep Projection
4
4
4
4
(IPSF) (SSIM) 2
2
3Image Pre-compensation: Balancing Contrast and Ringing
[Y. Ji, J. Ye, S. B. Kang, and J. Yu/CVPR2014]
IEEE VR 2015
4
2 5
2
A Switchable Light Field Camera Architecture
with Angle Sensitive Pixels and Dictionary-based Sparse Coding
4
4
4
4
4
5 2
2
CG 1 2
PSNR 2
2 3Compressive light field photography using overcomplete dictionaries and optimized projections
[K. Marwah, G. Wetzstein, Y. Bando, and R. Raskar / TOG2013]
ICCP2014
4
4
4
4
SIGGRAPH 2014
5 5 2
2
2
5 ,
, 2
2
,
2
Learning to Select and Order Vacation Photographs
4
4
4
4
42
2
9 63
5 2
2
/ 2
3Jointly aligning and segmenting multiple web photo streams for the inference of collective
photo storylines [G. Kim and E. P. Xing. / CVPR2013]
3Photo sequencing.
[T. Basha, Y. Moses, and S. Avidan.. / CVPR2012]
WACV2015
(Disney)
The Shading Probe: Fast Appearance Acquisition for Mobile AR
4 4
AR 5
2
3Reciprocal shading for mixed reality
[KNECHT, M., TRAXLER, C., MATTAUSCH, O., AND WIMMER,M/ 2012]
3A single-shot light probe
[DEBEVEC, P., GRAHAM, P., BUSCH, J., AND BOLAS, M. / 2012]
SIGGRAPH Asisa 2013
(Disney)
Modeling and Estimation of Internal Friction in Cloth
4
4
4
4
2
1 1
2
Dahl’s model 2
5 3D
1 5 2
3Folding and crumpling adaptive sheets
[NARAIN, R., PFAFF, T., AND O’BRIEN, J. F. / ACM Transactions on Graphics 2013]
3A solid friction model. Tech. rep., The Aerospace Corporation.
[DAHL, P. R. / 1968]
SIGGRAPH Asisa 2013
(Disney)
4
1
2
SHADOWPIX: Multiple Images from Self Shadowing
4
4
2
23D
2 8
3Reliefs as images.
[ALEXA M., MATUSIK W / ACM 2010]
EUROGRAPHICS 2012
(Disney)
4
6 7 2
2
4
PSNR
Manufacturing Layered Attenuators for Multiple Prescribed Shadow Images
4
4
4
4
5
2
2
PSNR 2
PSNR 2
1
2
5 1
1 2
3Parallax stereogram and process of making same.
[IVES F. E. / 1903]
3Layered 3D: Tomographic image synthesis for
attenuation-based light field and high dynamic range displays
[WETZSTEIN G., LANMAN D., HEIDRICH W.,RASKAR R. / ACM Transactions
EUROGRAPHICS 2012
(Disney)
Modeling and Animating Eye Blinks
4
4
4
4
4
5
2
( c) 1 ( b7
40 300fps
2 5 10 5
30fps 2
5 3Statistical models of appearance for eye tracking and eye-blink detection and measurement
[Bacivarov, I., Ionita, M., and Corcoran, / IEEE Transactions on Consumer Electronics 2008]
ACM Transactions 2011
(Disney)
4
1 5
2 2
BetweenIT: An Interactive Tool for Tight Inbetweening
4
4
4
4
5 5 5 1
5 2
6 a,e b,c,d 6 77
5 1
5
1
5 2
3Proceedings of the 2nd international symposium on Nonphotorealistic animation and rendering
[KORT A. / MPAR2002]
Eurographics 2010
(Disney)
4
5 1 1
A spatiotemporal super-resolution algorithm for a hybrid stereo video system
4
4
4
4
41
1
MOBILE 3DTV1Poznan 5 2
1
1 2
3 6SW-SSIM,LTG,PSNR7
5 5 1
5 5
3Super-resolution: a comprehensive survey.
[Nasrollahi,K., Moeslund, T.B / 2014]
3Subjective quality assessment of asymmetric stereoscopic 3D video.
Signal Image Video Process.
[Aflaki, P., Hannuksela, M.M., Gabbouj, M / 2015 ]
Signal, Image and Video Processing
Journal 2015
SPATIOTEMPOR AL SEGMENTATION FOR STEREOSCOPIC VIDEO
4
4
4
4
4
2 5 2
2 1 5
2 3Efficient hierarchical graph-based video segmentation
[Matthias Grundmann, Vivek K watra, Mei Han, and Irfan Essa,/ CVPR2010]
Quality of Multimedia Experience
2010
4
1 1 5
2
Development of 480-fps LED display by use of spatiotemporal mapping
4
4
4
480fps 5 5 LED
2
3D 1
2
1
2
3Parallax panoramagrams for viewing by reflected light
[H. E. Ives, / 1930]
3Viewing-Zone Control of Light-Emitting Diode Panel for Stereoscopic Display
and Multiple Viewing Distances
[H. Yamamoto, T. Kimura, S. Matsumoto, and S. Suyama / 2010]
IAS 2012
3 5
Extracting 3D Layout from a Single Image Using Global Image Structure
4
4
4
4
,
5 2
,
2
15 5 5 2
5 2000 2
5 12 5
2
5
2
TIP 2015
4
4
Active Flattening of Curved Document Image via Two Structured Beams
4
4
4
4
2
0
6 2
2 5 3Metric rectification of curved document images.
[G. Meng, C. Pan, S. Xiang, J. Duan, and N. Zheng / PAMI 2012]
CVPR2014
4
Spatiotemporal Stereo Matching for Dynamic Scenes With Temporal Disparity Variation
90
0
50
0
6 0
6
6
9
5 9
,
5×5
5 6
6
7 5
2 1 belief propagation
Dense motion and disparity estimation via loopy belief propagation
[Michael Isard and John MacCormick / ACCV2006]
Non-parametric local transforms for computing visual correspondence
[Ramin Zabih and John Woodfill / ECCV1994]
Are we ready for autonomous driving? the kitti vision benchmark suite
[Andreas Geiger, Philip Lenz, and Raquel Urtasun/CVPR2012]
ICIP2013
Evaluation of Super-Voxel Methods for Early Video Processing
90
0
50
0
6 0
1 1 2 8
7 3 5
4 9
8 1 9
5 5
3 1
5 1 1
8
Chellappa. Entropy rate superpixel segmentation.
[M.-Y. Liu, O. Tuzel, S. Ramalingam, and R. / CVPR2011]
CVPR2012
4 90
1 5
5
Label Propagation from ImageNet to 3D Point Clouds
90
0
50
0
3D 9 ,
6
2D 1 9 1
1 5 9
Exemplar SVM graphical model
Segmentation Propagation in ImageNet
[D. Kuettel, M. Guillaumin, and V. Ferrari / ECCV2012]
Ensemble of Exemplar-SVMs for Object Detection and Beyond
[T. Malisiewicz, A. Gupta, and A. A. Efros / ICCV2011]
SIGGRAPH Asisa 2013
(Disney)
Predicting Matchability
0
50
0
6 0
3D 85
6
99
5
1000 1 (4fps) 1
1320 185°
Modeling and recognition of landmark image collections using iconic scene graphs.
[X. Li, C. Wu, C. Zach, S. Lazebnik, and J.-M. Frahm / ECCV2008]
Reconstructing the world from internet photos
[N. Snavely. BigSFM / http://www.cs.cornell.edu/projects/bigsfm , 2012]
CVPR2014
Multiview Shape and Reflectance from Natural Illumination
90
0
50
0
6 0
85 1
2 3 1 5 1 5
5
5 5
5
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