April 1, 2019
苗村研究室オープンハウス・レポートNaemura Lab Open House Report
2019年3月5日、東京大学苗村研究室のオープンハウスが行われました。前半は数名の研究内容についての口頭発表、後半は所属学生やOBを含めた36件のポスター発表の二部構成でした。
ポスター発表会場では、60Hzで色調を振動させることでスマートフォンで撮影するときにのみディスプレイにQRコードが浮かび上がる興味深いシステムや、声優が読み上げるショートストーリーとともに学習することで英単語の記憶の定着を促すアプリケーションなど、メディア・コンテンツ両面にわたる幅広い展示がなされていました。
なかでも私が特に気になったのは、対象画像に写っているものが「未知であること」をどのようにAIに判定させるかという課題を解決するユニークなネットワーク構造についての発表です。画像認識系のトップカンファレンスであるCVPRにも採択されており、研究としての完成度が際立っているように思いました。
取り上げた研究以外にも様々なジャンルにわたる面白い展示がありました。苗村研究室はソフトウェア・ハードウェア、時にはその両者を巧みに駆使した新たなコンテンツ体験の創造を得意としている印象がありますが、同時に必要な要素技術についても深く研究が行われていることがわかるオープンハウスでした。
記事・写真:城啓介(博士課程、暦本研究室)
英文翻訳:デイビッド・ビュースト(特任専門員)
On March 5th 2019, an open house was held at the Naemura Laboratory of the University of Tokyo. The event consisted of two parts: a series of oral research presentations, followed by a poster session with 36 participants including a number of graduates from the laboratory.
The projects exhibited covered a range of topics. One striking example was the presentation of a unique network structure for solving the problem of how artificial intelligence can be made to judge whether an object displayed on a screen is “something unknown”. This highly advanced research project has been selected for the leading image recognition conference CVPR. Other projects included a system whereby QR codes are displayed only when taking photos with a smartphone by oscillating the color tone at 60Hz and an application for the memorization of English vocabulary using short stories read by a voice actor.
The open day displayed the Naemura laboratory’s outstanding achievements in the skillful use of both hardware and software to create new media experiences. It was also an impressive demonstration of the depth of the laboratory’s research on the necessary technological elements.
Text & Photo: Keisuke Shiro (PhD student, Rekimoto Lab)
Translation: David Buist (Project senior specialist)
主担当教員Associated Faculty Members
教授
苗村 健
- 先端表現情報学コース
- 情報学環教育部
Professor
NAEMURA, Takeshi
- Emerging design and informatics course
- Undergraduate research student program