著者

櫻井 快勢 河合 直樹 北岡 伸也 小林 秀章

雑誌

研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻号頁・発行日

vol.2015-CVIM-195, no.9, pp.1-6, 2015-01-15

---

本研究では,食品のおいしそうな印象を意味する 「シズル感」 に注目し,シズル感のある画像の生成法を模索する.まず,画像の印象は,画像中の色の分布に影響することが知られていることから,シズル感も色の分布に依存すると仮定する.シズル感の感度と色の分布を定量的に示す画像統計量を知覚実験にて評価する.結果,仮説は棄却され,感度は画像統計量には依存しないことが明らかになる.次に,光沢が感度に影響する可能性があるため,画像に光沢を付与し,評価する.光沢の付与は,画像に存在する鏡面反射成分を強調することで達成する.結果,光沢を付与できた画像で,シズル感の向上を確認する.全ての知覚実験は,被験者に強制選択法にて 「りんご」 と 「ご飯」,「ステーキ」 の 3 画像群に対して最もシズル感を知覚する画像を選択させる.

著者

佐々木 一磨 北岡 伸也 小田桐 優理

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.38, no.5, pp.B-MB2_1-8, 2023-09-01 (Released:2023-09-01)

参考文献数

35

---

Pose generation plays an essential role in computer graphics, such as game character design, and 3D modeling. Rather than inverse Kinematics solvers using deterministic heuristic methods suffering from poor diversity, sample-based methods promise to generate a wider variety of poses satisfying the given constraints. In order to obtain generative models from sample data, Generative Adversarial Networks (GANs) are widely used in many problems including pose generation. However, GANs are known to be suffering from mode collapse which causes the generation of specific patterns. Therefore, we propose a novel generative model for pose generation using Implicit Maximum Likelihood Estimation (IMLE), which is a training method for avoiding mode collapse by adaptive sampling of the input-output pairs. The proposed model accepts not only the latent variable, but also the condition of the pose such as a position of the kinematic model’s joint. We trained the proposed model by the IMLE’s optimization method using the dataset consisting of the pair of the pose condition and the corresponding joint angles. In the experiment of a simulated 3-DoF arm simulation, the proposed model successfully avoided mode collapse, thus better diversity rather than the GAN variants while satisfying the given conditional input. Furthermore, we report that the proposed model performs lower prediction error and higher variance than the GAN variants through the experiments on 30-DoF human pose using CMU Mocap Dataset.

著者

北岡 伸也 北村 喜文 岸野 文郎

出版者

一般社団法人 画像電子学会

雑誌

画像電子学会誌 (ISSN:02859831)

巻号頁・発行日

vol.38, no.4, pp.432-440, 2009-07-25 (Released:2011-08-25)

参考文献数

13

---

メトロポリス光輸送法において多重重点的サンプリングを利用した場合に生じる統計的偏りを除く手法を提案する.統計的偏りとは,物理ベースのレンダリングを行った際に,結果画像が,真値より明るすぎたり暗くなりすぎたりしてしまい,正しい結果が得られないことを指している.特定のシーンでのみ顕現化し,従来手法では無視されてきたこの問題を,結果画像のバッファを二つ利用し値を補正することで解決した.

著者

櫻井 快勢 河合 直樹 北岡 伸也 小林 秀章

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告. CVIM, [コンピュータビジョンとイメージメディア] (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2015, no.9, pp.1-6, 2015-01-15

---

本研究では,食品のおいしそうな印象を意味する 「シズル感」 に注目し,シズル感のある画像の生成法を模索する.まず,画像の印象は,画像中の色の分布に影響することが知られていることから,シズル感も色の分布に依存すると仮定する.シズル感の感度と色の分布を定量的に示す画像統計量を知覚実験にて評価する.結果,仮説は棄却され,感度は画像統計量には依存しないことが明らかになる.次に,光沢が感度に影響する可能性があるため,画像に光沢を付与し,評価する.光沢の付与は,画像に存在する鏡面反射成分を強調することで達成する.結果,光沢を付与できた画像で,シズル感の向上を確認する.全ての知覚実験は,被験者に強制選択法にて 「りんご」 と 「ご飯」,「ステーキ」 の 3 画像群に対して最もシズル感を知覚する画像を選択させる.