[image 04308] Online QCAV2021 参加者募集

[Kenji Terada]

image-ML 関係各位

お世話になっております．
寺田＠徳島大学と申します．

COVID-19で大変な中，失礼いたします．

毎回，熱い議論が交わされるオンライン国際会議【QCAV2021】のプログラムがで
きましたので，ご案内させていただきします．
⇒ http://www.tc-iaip.org/qcav/2021/

【QCAV2021】は，

★フォトメトリック3次元再構成（Dr. Yvain Queaau，仏）
★滑らかなキャラクタの動作生成（幸村 琢 教授，香港）
★マルチスペクトル画像の様々な応用（Prof. Ludovic Macaire，仏）

の3件の特別講演に加え，様々な分野の様々なレベルの54件の一般講演で構成さ
れます．欧州からの参加者に考慮して日本時間の夕方からの開催とし，また1日
の講演時間を減らして３日間に分散させ，聴講者への負担を緩和しました．
⇒ http://www.tc-iaip.org/qcav/2021/program.html

クオリティが高い論文が並ぶ大きくて有名な国際会議も良いですが，実際はどう
なんだ？と言う技術者同士の話や，逆にうまくいかないことを偉い先生に気軽に
相談もできてしまう，そんな気軽に参加できる国際会議は如何でしょうか？
⇒ http://www.tc-iaip.org/qcav/2021/

多数のご参加をお待ちしております．

＜国際会議＞―――――――――――――――――――――――――――――

15th International Conference on Quality Control by Artificial Vision

　  　　　　　　　　     ～ Online QCAV2021 ～

　　　　　　　　2021年5月12日(水)～14日(金) 15:00-18:00JST

　　　　　　　 主催：IAIP(精密工学会 画像応用技術専門委員会)

――――――――――――――――＜ http://www.tc-iaip.org/qcav/2021/ ＞
IAIP(公益社団法人精密工学会 画像応用技術専門委員会)では，1993年より，生
産工程における外観検査を含む品質管理技術に重点をおくだけでなく，従来の画
像処理技術、人工知能、2D・3Dビジョンセンサ、様々なアプリケーションを含む
最先端のビジョン技術の研究開発に携わる研究者および生産技術者間の国際的な
交流を図るために、国際会議として2年に1度、Quality Control by Artificial
Vision(QCAV)を開催してきました．開催年にあたる2021年は阿波踊りで有名な徳
島にて開催する予定でしたが，COVID-19の影響のため，オンラインで開催いたし
ます．80人規模のこじんまりとしたワークショップですが，毎回，熱く，深く，
密な議論をしております．Online QCAV2021では，「新しいフォトメトリック3次
元再構成」「滑らかなキャラクタの動作生成」「マルチスペクトル画 像の様々
な応用」の3件の特別講演に加えて，「3次元」「人」「画像処理」に分類された
54件の実用化に近い完成度の高い論文から，今からアイディアを形にしていく始
まったばかりの研究の論文までの様々なレベルの一般講演で構成しています．是
非，本国際会議の趣旨にご賛同の上，ご参加いただけますと幸いです．
⇒ http://www.tc-iaip.org/qcav/2021/

なお欧州との時差を考慮しまして，各日，15:00JST 開始で開催いたします．
⇒ http://www.tc-iaip.org/qcav/2021/
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■ 参加受付 ⇒ http://tc-iaip.org/qcav/2021/participation.html
一般：40,000円（4月30日18:00以降は50,000円）
学生：20,000円（4月30日18:00以降は30,000円）
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■ 特別講演 ⇒ http://www.tc-iaip.org/qcav/2021/program.html
○ 特別講演１（5月12日(水)15:20-16:20JST）
「フォトメトリック3次元再構成」
Dr. Yvain Quéau(フランス国立科学研究センター，フランス)

○ 特別講演２（5月13日(木)15:00-16:00JST）
「動画とモーションキャプチャからのキャラクター動作生成」
幸村 琢 教授(香港大学)

○ 特別講演３（5月14日(金)15:00-16:00JST）
「マルチスペクトル画像の応用」
Prof. Ludovic Macaire(リール大学，フランス)

■ 一般講演 ⇒ http://www.tc-iaip.org/qcav/2021/program.html
○ 5月12日(水)16:30-18:30JST 3次元（19件）
○ 5月13日(木)16:00-18:00JST 人／モーションキャプチャ／姿勢（18件）
○ 5月14日(金)16:00-18:00JST 画像処理／フィルタ（17件）
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■ 特別講演１（5月12日(水)15:20-16:20JST）
Dr. Yvain Queaau（Researcher, The French National Centre for Scientific Research (CNRS), France）
「Photometric 3D-reconstruction」
【講演概要】
Photometric 3D-reconstruction techniques aim at inferring the geometry
of a scene from one or several images, by inverting a physical model
describing the image formation. This talk will present an introductory
overview of the main photometric 3D-reconstruction techniques, which are
shape-from-shading (single image) and photometric stereo (multiple
images acquired under varying illumination). These techniques are among
the top-performing computer vision approaches for estimating fine-scale
geometric details, as well as photometric surface properties (e.g.,
reflectance). The talk will cover both theoretical aspects of the
problem (well-posedness), numerical issues (solving using robust
variational methods), and applications to cultural heritage and quality
control.
【講演者紹介】
He obtained his PhD in computer science from the University of Toulouse
(France) in 2015. Since 2018 he is a CNRS researcher ("chargé de
recherches") with the GREYC laboratory (University of Caen, France). His
research focuses on inverse problems arising in imaging and computer
vision, and their numerical solving using variational methods. He is
particularly interested in inverse problems involving light-matter
interactions, e.g. 3D-reconstruction by photometric stereo, shape-from-
shading, reflectance estimation, tomography and polarimetry.
⇒ https://sites.google.com/view/yvainqueau
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■ 特別講演２（5月13日(木)15:00-16:00JST）
Prof. Taku Komura(University of Hong Kong, Hong Kong)
「Learning Neural Character Controllers from Videos and Motion Capture Data」
【講演概要】
Computer games and Virtual Reality (VR) are not only entertainment, but
becoming a novel way of communication, especially in the post-Covid
world where reduced physical communication may remain as a new-normal.
Character motion is one of the important factors in increasing the
immersion of the users into the virtual world. Using neural networks for
character controllers can significantly increase the scalability of the
system - the controller can be trained with a large amount of motion
capture data while the run-time memory can be kept low. The main
challenge is in designing an architecture that can produce movements in
production-quality and also manage a wide variation of motion classes
and styles. In this talk, I will cover our recent development of neural
network based character controllers that can be trained from both videos
and motion capture data. By training our neural controller from both
videos and motion capture data, the system can learn motion styles of a
wider population, increasing its capabilities to produce various motion
types and styles for real-time animation purposes. Using our system, a
wide variation of movements such as walking, running, side stepping and
backward walking can be synthesized for a wide variation of characters
in real time. In the end of the talk, I will discuss the open problems
and future directions of character animation.
【講演者紹介】
Taku Komura joined Hong Kong University in 2020. Before joining HKU, he
worked at the University of Edinburgh (2006-2020), City University of
Hong Kong (2002-2006) and RIKEN (2000-2002). He received his BSc, MSc
and PhD in Information Science from University of Tokyo. His research
has focused on data-driven character animation, physically-based
character animation, crowd simulation, 3D modelling, cloth animation,
anatomy-based modelling and robotics. Recently, his main research
interests have been on the application of machine learning techniques
for animation synthesis. He received the Royal Society Industry
Fellowship (2014) and the Google AR/VR Research Award (2017).
⇒ https://i.cs.hku.hk/~taku/
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■ 特別講演３（5月14日(金)15:00-16:00JST）
Prof. Ludovic Macaire(Full Professor at Université de Lille (France))
「Applications of Multispectral Filter Array Imaging」
【講演概要】
Multispectral cameras sample the visible and/or the infrared spectrum
according to narrow spectral bands. Available technologies include
snapshot multispectral cameras equipped with filter arrays that acquire
raw images at video rate. Raw images require a demosaicing procedure to
estimate a multispectral image with full spatio-spectral definition. We
review multispectral demosaicing methods and highlight the influence of
illumination on demosaicing performances.  Increasing the number of
spectral bands (more than three spectral bands as in color imaging)  has
made it an active research topic with a substantial potential of
applications, such as texture and material classification, or precision
farming .To perform texture analysis, local binary pattern operators
extract texture descriptors from texture images. We extend these
operators to multispectral texture images at the expense of increased
memory and computation requirements. In order to assess classification
on multispectral images, with Norwegian Colour and Visual Computing
Laboratory, we have built HyTexiLa that is the first significant
multispectral database of close-range textures in the visible and near
infrared spectral domains. For precision farming, we use a multishot
camera to acquire outdoor multispectral radiance images of vegetation.
From this radiance information, we study how to estimate the spectral
reflectance that is as an illumination-invariant spectral signature of
each vegetation species.
【講演者紹介】
He received PhD in computer science and control from University of Lille
1 in 1992, He is presently full professor in the CRIStAL Laboratory at
University of Lille. His research interests include color
representation, multi-spectral image analysis applied to object
recognition.
⇒ http://color.univ-lille.fr
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■ 問合せ先
公益社団法人 精密工学会
画像応用技術専門委員会 事務局（アドコム・メディア（株）内）
　TEL : 03-3367-0571　FAX : 03-3368-1519
　E-mail : iaip ＠ adcom-media.co.jp
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以上，です．
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~~)(_^ + _" terada ＠ is.tokushima-u.ac.jp
 (  _) | _  http://www-b1.is.tokushima-u.ac.jp/~terada