[image 03312] [開催直前]ViEW2018 web参加登録（12/3 16:00まで）と事前ダウンロード
Terachan
terada ＠ is.tokushima-u.ac.jp
2018年 11月 29日 (木) 14:00:10 JST
image-ML 関係各位
お世話になっております。
ViEW2018実行委員長の寺田と申します。
「ViEW2018」開催まで，ちょうど1週間となりました．
これまでにたくさんの参加登録をありがとうございます．
web登録が【12/3(月)16:00】までですので，ご連絡いたします．
⇒ http://www.tc-iaip.org/view2018/guide.html
当日受付より4,000円も安く，スムーズな入場が可能だけでなく，今回より，フ
ルレングス講演論文集【事前ダウンロード 12/3 9:00開始】が可能となります．
会場のwifiは「数字の上では」十分な増強しますが，数百件の一斉アクセスとな
りますと，どうしても混み合って，ご不便をおかけすることが予想されます．
是非，ネットワーク環境の整った会社や学校，ご自宅で，お手持ちのパソコンに
事前にダウンロードして，当日は(前後も)快適に閲覧いただければと思います．
＜ViEW2018＞――――――――――――――――――――――――――――――
精密工学会 ビジョン技術の実利用ワークショップ
～再考!最高!!画像処理!!! ViEW30周年記念～
2018年12月6日(木)～7日(金)
パシフィコ横浜アネックス・ホール
〒220-0012 横浜市西区みなとみらい1-1-1
実行委員長：寺田賢治(徳島大)
プログラム委員長：中村明生(東京電機大)
―――――――――――――――――＜ http://www.tc-iaip.org/view2018/ ＞
ViEW (Vision Engineering Workshop) は，1989年に外観検査の自動化ワーク
ショップとしてスタートし，今回で30周年をむかえます。2003年よりビジョン技
術の実利用ワークショップと名称を変え，外観検査技術にとどまらず，その対象
分野を貪欲に広げ，現在では極めて幅広い分野をカバーしています。時代の要請
に従い変化しつつ，一貫して産業応用への貢献を第一義としています。
本年の ViEW2018 では，一般講演は，口頭発表(8件)，ViEW独自のハイブリット
オーラル発表(14件)，インタラクティブ発表(74件)，の３つの発表形式で，全て
シングルトラックにて行われます。
⇒ http://www.tc-iaip.org/view2018/program.html
特別講演として日本のAI研究の第一人者である【中島秀之氏】(東大特任教授，
札幌市立大学学長)と，感性工学の研究で著名な【長田典子氏】(関西学院大学教
授)にご講演いただきます。
⇒ http://www.tc-iaip.org/view2018/specialHTML/specialLecture.html
最新情報満載の特別企画セッション，OS（基調講演）もご用意しております．
⇒ http://www.tc-iaip.org/view2018/special.html
産・官・学のすべての研究者，技術者ばかりでなくビジョン処理とその応用技術
に関心をお持ちの皆様の参加を心からお待ち申し上げております。
⇒ http://www.tc-iaip.org/view2018/guide.html
特集論文「画像技術の実利用」も企画しております．ViEW での発表に限らず，
画像処理の実利用に向けた研究成果の発表の場としてご活用ください．
⇒ http://www.tc-iaip.org/view2018/announceHTML/special_issue.html
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■ オーガナイズドセッション(12/6,7日 9:15-10:50，11:00-12:35)
OS1 基礎・認識 ～ 深層学習はそれほど使えるの？ ～
・・・・・・・・・・・・・・西山正志(鳥取大)，柴田剛志(NEC)
OS2 メディア・映像 ～ スポーツ映像解析の可能性を再探求 ～
・・・・・・・・・・・・・望月貴裕(NHK技研)，青木義満(慶大)
OS3 産業応用 ～ モノにするのに必要な技術 ～
・・・・・・・・・・・・藤原孝幸(北海道情報大)，楜澤信(AGC)
OS4 ロボット・3次元・計測 ～ メカトロニクスはどこまで進歩するのか？ ～
・・・・・・・・・・・・・・・秋月秀一(慶大)，小室孝(埼玉大)
※氏名はオーガナイザ・座長
⇒ http://www.tc-iaip.org/view2018/specialHTML/os.html
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■ インタラクティブセッション(12/6,7 13:30-15:00)
IS1-A 基礎・認識(1) ・・・・・・・・・・・・・・・・・・中島慶人(電中研)
IS1-B メディア・映像(1) ・・・・・・・・・・・・・・飛谷謙介(関西学院大)
IS1-C 産業応用(1) ・・・・・・・・・・・・・・・・・・岩藤那留(能美防災)
IS1-D ロボット・３次元・計測(1) ・・・・・・・・・・・川西亮輔(三菱電機)
IS2-A 基礎・認識(2) ・・・・・・・・・・・・・・・・・・榎田修一(九工大)
IS2-B メディア・映像(2) ・・・・・・・・・・・・・永田毅(みずほ情報総研)
IS2-C 産業応用(2) ・・・・・・・・・・・・・・・・小野崎徹(ジェイテクト)
IS2-D ロボット・３次元・計測(2) ・・・・・・・・・・・・藤原伸行(明電舎)
IS2-E 外観検査アルゴリズムコンテスト2018
※氏名はコーディネータ
⇒ http://www.tc-iaip.org/view2018/program.html
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■ 基調講演１(12/6(木) 9:15-9:45)
◎「モノにも”指紋”がある～「物体指紋」を用いた個体識別と認証」
講師：石山塁氏(NEC)
均一に製造された工業製品にも，個々に唯一無二の特徴がある．物体表面には，
工業製品ならその品質に影響しない微細なレベルで，ランダムな凹凸が自然発生
している．これを適切な照明条件下で拡大撮影すると，人の指紋のように，個々
を高精度に識別・認証可能な画像パターンが得られる．我々はこれを「物体指
紋」と呼び，トレーサビリティや真贋判定，新たな認証手段への応用をすすめて
いる．
⇒ http://www.tc-iaip.org/view2018/specialHTML/keynote.html
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■ 基調講演２－１(12/6(木) 11:00-11:30)
◎「ラグビー映像解析によるプレー分析の効率化とその応用」
講師：大内一成氏(東芝)
ICT(Information and Communication Technology)の発展により，スポーツ界で
はICTを活用したトレーニングや戦術分析の導入が進んでいる．2019年ワールド
カップの日本開催や，2020年東京オリンピックでも競技種目となるため注目度が
上がっているラグビーを対象に，画像認識技術を活用したラグビー映像解析シス
テムの開発を進めている．ラグビーは，選手の数が1チーム15人と多く，接触プ
レーや密集プレーが頻繁に発生するため，映像による分析には技術的な課題が多
く，これまで積極的に取り組まれてこなかった．選手にセンサを装着すること無
く，カメラでプレーの様子を撮影するだけで選手やボールの動き，プレーの自動
分類を行うことができれば，練習や試合の現場で手軽かつ詳細な戦術分析が可能
になる．さらに，技術的に課題の多いラグビーを対象に画像認識の基盤技術を強
化することにより，その技術を他のスポーツ，さらにはスポーツ以外の産業分野
へ幅広く応用することが期待される．ラグビーを対象とした映像解析の取り組み
と，他のスポーツおよびスポーツ以外への応用事例について講演する．
⇒ http://www.tc-iaip.org/view2018/specialHTML/keynote.html
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■ 基調講演２－２(12/6(木) 11:30-12:00)
◎「多視点ロボットカメラを用いた三次元映像表現の研究」
講師：池谷健佑氏(NHK放送技術研究所)
多視点ロボットカメラを用いた多視点映像表現技術およびインテグラル立体映像
技術についてご紹介します．多視点ロボットカメラは，複数のロボットカメラの
協調制御システムで，1人のカメラマンが1台のカメラを操作し被写体を撮影する
と，その他のカメラが自動的に空間中の被写体へ一斉に方向制御し，被写体の多
視点映像を撮影するという新しい三次元映像撮影デバイスです．その撮影映像か
ら時間を止めて視点が被写体の周囲を回りこむような多視点映像表現や，特殊な
めがねが不要な自然な立体像であるインテグラル立体映像を生成することができ
ます．これらのスポーツ中継やドラマなどでの使用例を交えてお話します．
⇒ http://www.tc-iaip.org/view2018/specialHTML/keynote.html
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■ 外観検査アルゴリズムコンテスト2018表彰式(12/6(木) 15:00-15:20)
◎ 「3D 画像からの生きた細胞の抽出～細胞・核の3D領域抽出～」
貴重なデータをご提供いただきました松田道行教授(京都大)のご講演の他，コン
テストの審査結果発表，受賞者によるアルゴリズムの説明などがあります．
⇒ http://alcon.itlab.org/
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■ 特別企画セッション１(12/6(木) 15:20-16:50)
「世界を知り，産業に活かす」
オーガナイザ：片岡裕雄(産総研)，宮澤一之(三菱電機)
世界最先端を創り出す人が重宝されるように，先端技術を産業に応用すべく尽力
する人もまた重宝されるべきであろうと考えます。そこで世界水準の技術を自ら
研究開発し，積極的に産業応用に取り組んでいる講師の先生方をお呼びし，話題
提供いただきます。自動運転，リアルな3DCGのSAYA，魅力の数値化と，いずれも
AIを活用した最先端の技術のご紹介です。
◎SS1-1「ロボット・自動運転車へのDeep Learning技術応用」
講師：有江浩明氏(デンソー)
深層学習は画像・音声認識，自然言語処理などの分野で優れた性能を示してお
り，着実に実用化されているが，その適用範囲は今後さらに広がってゆくと期待
されている。本講演では深層学習の適用分野の一つとして，ロボットや自動運転
車などの機械制御を取り上げ，これまでに取り組んできた事例のいくつかを紹介
する。最後に今後の研究開発の動向を議論する。
◎SS1-2「Virtual Human Projects」
講師：石川晃之氏 石川友香氏(TELYUKA)(GarateaCircus)
Sayaは，人間が人間という現実（リアル）を観察，触知，体験し，そこから得た
エッセンスをデジタルデバイス上に少しずつ時間をかけて再現してきました。こ
うして，従来ながらのアーティストによるハンドメイドで生まれた彼女は，「ゆ
らぎ」と不確実性を持ち，独特の有機感を持った新しい個性として人間とは違う
存在感を獲得してきました。今回はどういった流れで制作が行われてきたのか実
例を交えながらご紹介いたします。
◎SS1-3「AIを活用した魅力工学研究とそのビジネス応用」
講師：山﨑俊彦氏(東大)
「人の心に刺さる広告やCM動画を作るには」「ジョブズのように印象的なプレゼ
ンをするには」「SNSでいいね数を集めるには」 このような，あるモノやコトを
魅力的にすることはこれまでセンスがあり勘所を掴んだ一部の匠しかできないも
のとされてきました。我々は機械学習とビッグデータを組み合わせてそのような
「魅力」の予測・解析・増強を行う研究をしています。本講演では特に産業応用
に結びつきやすいと思われる研究事例を紹介します。
⇒ http://www.tc-iaip.org/view2018/specialHTML/specialSession.html
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■ 特別講演１(12/6(木) 17:00-18:00)
「記号推論と機械学習を融合した予期知能に向けて」
講師：中島秀之氏(東大特任教授，札幌市立大学学長)
AIはITの先鋒として様々な知的システムの構築を試みてきた。AIの初期は「記
号」処理が知能の本質であると考えられていたが，知識の重要性に気付き，エ
キスパートの知識を取り込んだエキスパートシステムの研究が盛んとなる。しか
しながら，エキスパートも言語化できない「暗黙知」の存在が明らかとなり，こ
こで暗礁に乗り上げる。これを解決できそうなのが，ニューラルネットワークの
最新形の深層学習である。深層学習は，大量のデータを必要とするが，それさえ
与えれば勝手に学習するという意味で暗黙知の獲得が可能である。しかしながら
それは万能ではなく，ボトムアップな機械学習としての限界がある。トップダウ
ン記号推論(これを「予期」と呼ぶ)との融合により，AIの更なる発展が期待され
る。この構想について述べる。
詳細⇒http://www.tc-iaip.org/view2018/specialHTML/specialLecture.html
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■ 基調講演３(12/7(金) 9:15-9:45)
◎「いつでもズームやピント調整ができる高速・高精度３次元形状計測手法の
提案と実用化」
講師：藤垣元治氏(福井大)
講演者は，これまでに光と画像を用いた３次元形状計測の高速化と高精度化をめ
ざして研究を進めてきた．レンズ収差などの系統誤差の影響が入らず，しかも高
速に３次元計測ができる手法として「全空間テーブル化手法」を提案し，その実
用化に取り組んできた．現在はそれを発展させて，ピント調整やズームがいつで
もできる「特徴量型全空間テーブル化手法」を提案している．本講演では，これ
らの技術と実用化の例を紹介する．
⇒ http://www.tc-iaip.org/view2018/specialHTML/keynote.html
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■ 基調講演４(12/7(金) 11:00-11:30)
◎「実世界で働くロボットのためのビジョン・言語処理技術」
講師：羽鳥潤氏(Preferred Networks)
ロボットが実世界に活躍の場を広げるにしたがって，現実の環境を対象とした物
体認識，ロボットビジョン，そして，ロボットとのコミュニケーションのための
音声・言語処理技術はますます重要となってきている．本講演では，これらの要
素技術を実世界タスクに応用する際のチャレンジ，そして，それらを統合的に扱
うために必要となる技術や，解かなければならない課題について紹介する．
⇒ http://www.tc-iaip.org/view2018/specialHTML/keynote.html
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■ 特別企画セッション２(12/8(金) 15:00-16:30)
「自然に挑む画像応用技術 ～農林水産業の現場でいかに役立つか？～」
オーガナイザ：滝本裕則(岡山県立大)，戸田真志(熊本大)
画像技術はますます深く，その応用分野を広げていています。そこで農業・林
業・漁業の一次産業に焦点をあて，実際の取り組みだけではなく，現状（現場）
の課題やさらなる（画像）センシング導入の可能性について広く話題提供いただ
きます。陸から海へ，空へと無限の広がりを見せるビジョン技術のご紹介です。
◎SS2-1「植物の成長を見る・撮る・測る」
講師：七夕高也氏(かずさDNA研究所)
ゲノム解析技術の急速な進歩により遺伝解析や作物育種の高度化が進んでいる。
ゲノム情報の活用は成長情報（植物体や種子の形状や色など）を大量に取得する
ことが必要不可欠であり，画像技術を活用した成長情報の取得技術の開発と利用
が欧米を中心に進んでいる。この技術開発は研究目的に応じて最適な情報を獲得
する技術構築が課題である。本発表は，我々の技術開発の取り組みと画像技術を
活用した今後の技術開発について紹介する。
◎SS2-2「海の可視化へのユーザー的視点からの整理：
見えない海と生き物を見るために」
講師：山口幹人氏(北海道立総合研究機構)
水中の視程は非常に短く，陸上に比べると常に濃霧の中にいるに等しいと感じて
いる。そのため，海で何が起こっているかを知ろうとすると，高いコストと時間
がかかる。今回，水産業に近いところで仕事（主に水産生物の現存量とその増減
把握）をしている者のユーザー的な視点から，海とそこに棲む生物の可視化の問
題点について整理を試みた。
◎SS2-3「LiDARを搭載したドローンによる森林毎木調査：
スマートフォレストリーに向けて」
講師：岩瀬将美氏(東京電機大)
国土の7割を覆う森林は，資源としてはもちろんのこと，環境・土壌保全，災害
防止，水源涵養，癒しなど人や動物の生きる環境としての重要な役割を担ってい
る。しかし，森林手入れの担い手である林業では人手不足や経済的な問題を抱え
ており衰退の危機にある。これを打開するためには，森林価値を正確に算出し，
施業の効率化や，サプライチェーンの見直しによる高収益化が必要である。本研
究では，この森林資源の見える化のため，エンジン型ドローンにLiDARを搭載
し，森林内を計測飛行することで，価値算出に必要なデータを計測する手法を提
案し，その有効性を実証する。
⇒ http://www.tc-iaip.org/view2018/specialHTML/specialSession.html
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■ 特別講演２(12/7(金) 16:50-17:50)
「感性価値のメトリックとプロダクトデザイン」
講師：長田典子氏(関西学院大学教授)
QOLが問われる現代社会において，楽しさや感動といった心の豊かさをもたらす
新しい科学技術がますます重要になっている。人の感じ方を定量化し，製品設計
に役立つ客観的なものさし（メトリック）を作る感性価値指標化技術の研究を，
多くの先進企業とオープンスパイラル型の連携をとりながら進めている。またこ
れらマスカスタマイゼーションの流れに加え，パーソナルファブリケーションと
融合したデザインのための共創プラットフォームの構築にも取り組んでいる。深
層学習や脳科学を取り入れた最近の研究を含め，30年の感性研究を紹介する。
⇒ http://www.tc-iaip.org/view2018/specialHTML/specialLecture.html
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■ 精密工学会誌「画像技術の実利用」特集論文2019年12月号
担当：肥塚哲男(富士通研)
本年も，ViEW2018ならびに（3月に開催予定の）DIA2019での発表成果を幅広くア
ピールするため、精密工学会誌「画像技術の実利用」特集への投稿論文を募集い
たします。毎回、20件以上の論文が掲載されております。ViEW，DIA での発表に
限らず，画像処理の実利用に向けた研究成果の発表の場としてご活用ください。
⇒ http://www.tc-iaip.org/view2018/announceHTML/special_issue.html
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■ お問い合わせ
画像応用技術専門委員会事務局「ViEW2018」係
〒169-0073 新宿区百人町2-21-27 アドコム・メディア（株）内
TEL：03-3367-0571
e-mail：iaip(at)adcom-media.co.jp
―――――――――――――――――――――――――――――――――――
以上，です．
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