著者

新野 大輔 木坂 綺花 平林 晃 井尻 敬

雑誌

エンタテインメントコンピューティングシンポジウム2017論文集

巻号頁・発行日

vol.2017, pp.38-45, 2017-09-09

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野球の打撃練習方法のひとつである素振りでは,ボールが飛んでくるコースや位置を常にイメージすることが重要であると言われている.しかし,実際に素振り練習を行っても,それがイメージと一致しているかは確認が困難である.そこで本研究では,高速度カメラにより,素振り練習の精度を可視化する手法を提案する.具体的には,バッティングティーを用いた素振り練習を高速度カメラで撮影し,得られた高速度動画からバットの軌道を追跡することで素振り精度とバットの軌跡を可視化する.提案手法の精度評価を行い,素振りの練習目的としては十分な推定精度が得られていることを確認した.

著者

小檜山 賢二 西田 拓央 井尻 敬

出版者

一般社団法人 日本画像学会

雑誌

日本画像学会誌 (ISSN:13444425)

巻号頁・発行日

vol.62, no.1, pp.59-67, 2023-02-10 (Released:2023-02-10)

参考文献数

16

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本稿では微小な昆虫標本の2次元および3次元アーカイブを目的とした画像処理技術の動向と写真計測により標本を3次元モデル化した実例について解説する.まずデジタル写真処理技術を俯瞰し,続いて昆虫標本のデジタルアーカイブにおいて特に重要となる「深度合成」と「フォトグラメトリ」に関して,その歴史・技術内容・現状・展望を述べる.最後に,ホウセキゾウムシ標本を写真撮影により3次元モデル化した実例について紹介する.ここでは,微小物体を正確にモデリングするため,深度合成とフォトグラメトリを統合した手法 (マイクロフォトグラメトリ) を利用した.本稿で紹介した各技術による作品をインターネット上に公開したので参照してほしい.

著者

本田 悠貴 斉藤 翼 井尻 敬

雑誌

エンタテインメントコンピューティングシンポジウム2022論文集

巻号頁・発行日

vol.2022, pp.160-163, 2022-08-25

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筋力トレーニングには筋肉量の増加や病気の予防などの利点がある一方で、モチベーション維持が難しいという課題がある。そこで本研究では、筋力トレーニングのモチベーションを維持することを目的として、トレーニング種目とユーザを自動的に推定できる、加速度センサを利用したスマートダンベルを提案する。このダンベルを小規模なグループで共有し、トレーニングを実施することで、トレーニング種目・トレーニング回数・利用したユーザが自動的に推定・可視化され、グループ内でのモチベーション維持が期待できる。

著者

中沢 一雄 原口 亮 芦原 貴司 難波 経豊 戸田 直 山口 豪 井尻 敬 高山 健志 五十嵐 健夫 倉智 嘉久 池田 隆徳

出版者

公益財団法人 日本心臓財団

雑誌

心臓 (ISSN:05864488)

巻号頁・発行日

vol.42, no.SUPPL.4, pp.S4_208-S4_215, 2010 (Released:2012-08-21)

参考文献数

27

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実世界に起きる現象はきわめて複雑であり, 理論的にその振る舞いを解析したり, あるいは記述したりするのは容易なことではない. 特に, 心室細動に代表される致死性不整脈のような複雑な心電現象を, 単純なモデル化や数式化により理解することは困難である. コンピュータシミュレーションおよび可視化は, その複雑なメカニズムの整理や直感的な理解のためには有効な手段である. 心臓の電気的特性は, 多種のイオンチャネルが複雑に関連しながら機能して決定される心筋細胞の電気活動, さらにそれらの心筋細胞が3次元的に配列し有機的に協調・連携した臓器というように階層性を持ったシステムの特性として決定される. したがって, 不整脈現象をより正確に理解するには, 心臓をシステムとして捉える工学的視点が要求され, 心臓の電気現象の各階層(イオンチャネル/心筋細胞/心臓)を統合して考える必要がある. 国立循環器病研究センターを中心に進められているプロジェクトでは, スーパーコンピュータを用いた高速大規模計算技術, コンピュータグラフィックスによる表示, 医用画像処理など, さまざまな工学的技術が含まれている. 心臓モデルを用いたコンピュータシミュレーションを中心に, われわれの研究グループにおける一連の不整脈研究を示す.

著者

田中 浩也 小檜山 賢二 井尻 敬

出版者

慶應義塾大学

雑誌

基盤研究(B)

巻号頁・発行日

2017-04-01

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本研究は、微小オブジェクト(5ミリ~数センチ)を対象に、その計測からテクスチャ付き3Dモデル生成までの工程を自動化することを目的とする。特に、微小オブジェクトの表面の模様(テクスチャ)の計測は,通常の写真撮影ではピンボケが発生してしまうため,深度合成技術を採用する。また,複雑な構造を持つ微小オブジェクトの精密な形状取得のため,本研究では形状モデリングにX線CT計測を応用する。初年度では、CT画像によるモデル(モデルA)とSfM法によるモデル(モデルB)の組み合わせによる高解像度のカラーテクスチャ付き高精度モデルの生成自動化に目途をつけた。具体的には以下のサブ課題を実施した。●A1)研究環境の整備 :大型CT装置の整備、および、自動写真撮影装置の設計と構築を行った。●A2)CT画像分割ソフトウエアの実装 :CT画像から昆虫領域を分割する機能を,分担研究者が開発中の画像処理ソフトウエアRoiPainter3D上へ追加した。また,このソフトウエアを拡張することで4DCT画像の解析も試み,研究成果を発表した。●A3)深度合成映像の取得: オブジェクトを中心にカメラを平行移動・回転させながら自動撮影(XY平面:10度間隔、Z軸:3方向、各角度において合焦点位置を変化させた50カットの合計5400カットを撮影)した後、この写真群から108の深度合成映像を自動生成する環境を構築した。●A4)CTモデル/SfM法モデルの自動位置合わせ: CTから生成したモデルAと写真から生成したモデルBを位置あわせ(コンピュータによる自動位置合わせソフトを開発)し,モデルBにモデルAのテクスチャを転写する手法を実現した。●A5)モデルの構築:上記技術を利用し,実際に昆虫サンプルの計測を行うことで40例程度の三次元モデルの構築を行った。