株式会社アトラックラボは国立大学法人 佐賀大学、銀座農園株式会社と共同で、機械学習を活用した人認識による人追従型収穫物搬送ロボット車を開発したことを発表した。 カメラと人との距離を算出し、距離に応じて自律追従 人追従型収穫物搬送ロボット車は搬送ロボット車に装着したカメラ映像をもとに、機械学習により人の大きさを検知し、カメラと人との距離を算出、距離に応じて搬送ロボット車は人追従走行と停止を判断して自律追従する。 搬送ロボット車を追従させたい人は簡単なビブスを着用するだけで、特殊なマーカーなどを身につける必要はない。また葉などが茂り、カメラが人の足元まで映らない場合も、適切に人の大きさが認識できるように機械学習を行っているという。 カメラ映像をもとに機械学習により人の大きさを検知し、距離算出と人追従走行と停止を行う制御アルゴリズムは、佐賀大学教育研究院自然科学域理工学系の佐藤和也教授が開発、移
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 奈良先端科学技術大学院大学の研究チームが開発した「くすぐってみ～な」（PDFへのリンク）は、自分で自分をくすぐっているのに、あたかも他人からくすぐられているかのような感覚を疑似的に得られるVRシステムだ。空気で膨らんだゴム手袋で触覚をごまかすことで自分と他人との境界を曖昧にし、臨場感を高めるという。 笑いには不安感やストレスを緩和する効果があるとされている。くすぐりで笑いを誘発する場合、他人にくすぐってもらう方法が適しているが、いつでもくすぐってもらえるとは限らない。もし他人の力を借りず自分自身でくすぐることができれば、自分のペースで笑いを誘発し、ストレスを1人で緩和できるのではないか。
UnityやARCore初心者向けのチュートリアル資料。 ※3/9に開催したハンズオン資料の修正版です
スマートフォンの拡張現実（AR）は、バーチャルな物体を現実の物体に重ねて表示するが、両者の違いを見分けるのはさらに困難になるかもしれない。Googleの「ARCore」技術がアップデートされ、部屋の深度を感知して、スマートフォン搭載カメラだけを使ってバーチャルな物体を現実の物体の背後に隠せるようになった。初期の成果には期待できそうだ。 Appleの最新ARツールセット「ARKit 3」にもこの機能があるが、最近の「iPhone」や「iPad」のみに対応している。GoogleのARCoreも対応する「Android」端末が必要となるが、物体を隠す技術（オクルージョンと呼ばれる）と新しい「ARCore Depth API」を搭載したアプリで、家具やペットの動物といったバーチャルな物体が実世界になじむようにすることを目指す。 Googleは2019年に入ってスマートフォン向けARでいくつかの動き
このnoteでは、最新のコンピュータサイエンスの研究を140字でゆるく解説しつつ、気になる論文にはこういう研究もあるよと2-3個似てる研究を紹介しています。 分野の中の人も外の人も、実務で忙しい人もそうでない人も、小学生も大学生も、「なるほど、最先端ではこんなことがおきてるんだな。ふむふむ」と感じてもらえたらと思います。 --- 今週は、SIGGRAPH 2019があったということで、先週に引き続きSIGGRAPHの論文が多めです。Emerging Technologiesでもいくつかおもしろいのがあったらしく、ペーパーではなくてもそういうのも今後取り上げてもいいかも。 そして、今週のニュースはなんと言っても、Project SoliがPixel 4として世に出たこと。Soliは2015-2016年頃に出た当初から話題でしたが、こうやって研究の成果が実際にプロダクトとして出てくるのはいいで
Googleはこの機能のためにNASA、New Balance、Samsung、Target、Visible Body、Volvo、Wayfairなどと提携した。これらの企業が扱う画像データで3D→ARが可能になる。 この機能は5月中にローリングアウトしていく見込みだ。 Google Lensの新機能（メニューからのお勧めピックアップや翻訳） 2017年のGoogle I/Oで登場した画像内情報検索AI「Google Lens」も進化する。 デモでは、レストランのメニューをスマホのカメラで写しながらGoogle Lensを起動すると、その店で人気のメニューがハイライトされる。ハイライトされたメニューをタップすると、そのメニューについてのレビューが表示される。 これは、位置情報からこのレストランを特定し、Googleマップのレビューからの情報を反映させることで実現している。 デモでは、レスト
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
奈良先端科学技術大学院大学など、そうめんをラーメンに錯覚させるARとGANを組み合わせたリアルタイム味覚操作システムを発表。白ご飯が焼飯にも 2019-03-12 奈良先端科学技術大学院大学や電気通信大学などによる研究チームは、食品の外観を画像変換し、ARを使用して重畳することで視覚から味覚を錯覚させるGAN（generative adversarial network）を用いたリアルタイム味覚操作システムを発表しました。 論文：Enchanting Your Noodles: GAN-based Real-time Food-to-Food Translation and Its Impact on Vision-induced Gustatory Manipulation 著者：Kizashi Nakano, Daichi Horita, Nobuchika Sakata, Kiyos
（今回から河本の実験室の記事は、こっちに書くことにしました。そのうち過去記事も移転します。） "AR Sensor"というアプリを作りました。 データをARで投影することで、普通は見えない日常の中の様々な空間データを見えるようにするツールです。 例えばこんなふうに、Wifiルーターから出てくる電波の立体的な強弱を見ることができます（緑は電波が強いところ、赤は電波が弱いところ）： AR Sensorで見るWifiルーターの上の電波強度 なんでこんなの作ったの？ もともとは「週一ぐらいでどこからともなく流れてくる排水口の臭いのもとを突き止めたい」という家庭的な悩みを解決するためにこのツールを作りました。臭いの空間分布を可視化できれば、臭いの元がすぐに見つけられるんじゃないかと。 使っているうちにWifiや磁場などのスマホで測れる様々なデータに応用すると便利＋教育的であることに気づいて、汎用的な
HoloLensを活用した薬剤師サポート 作業効率の向上目指す MR（複合現実）は、現実と仮想を合わせた空間による体験を行えることから、エンターテイメントからビジネスまでの活用が期待されています。今回、MRデバイス「HoloLens」を活用した、薬剤師の調剤業務を支援する実験が行われます。 本実験は「必要な薬を素早く取り出し、薬の取り違いを減少させること」による作業時間の短縮を目指すとしています。 実験に使用されるシステムは、HoloLensと非接触センサー（RFセンサー）を連携させたものとなっており、薬を正確に素早く薬品棚から取揃えられるように薬剤師をナビゲートするものです。 今回行われる業務支援の工程は以下のとおりです。 1.処方箋確認 HoloLensが処方箋に記載されたQRコードを認識し、調剤すべきタスクを画面上に表示。 2.棚ナビゲーション 棚の位置をナビゲートする緑色の矢印が表
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1. はじめに OcuFes 開発者会＆OcuFesの終わった夜，早稲田さんからツイート来ました． 低年齢児における非自然両眼立体視コンテンツの安全に関する医学的エビデンスに関してはOculus界隈では @shigekzishihara 先生がもっとも専門に近いと思うけど、実際のところ状況はどうなんでしょう？ — 早稲田 治慶(本名) (@waseda_fablab) October 26, 2014 うーん，僕は眼科系はまったく素人だけれど，90年代初頭の第１次VRブームのころ，VR酔いの問題を最も早く真剣に討議されたところは，自分の
Sensory substitution is a change of the characteristics of one sensory modality into stimuli of another sensory modality. A sensory substitution system consists of three parts: a sensor, a coupling system, and a stimulator. The sensor records stimuli and gives them to a coupling system which interprets these signals and transmits them to a stimulator. In case the sensor obtains signals of a kind n
局所特徴量とは / SIFT, SURF 特徴量 このスライドが超わかりやすかったです。 画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量 from takaya imai で、SIFT (Scale-invariant feature transform)、SURF (Speed-Upped Robust Feature) というのは、拡大縮小・回転・照明変化に強いロバストな特徴量、としてよく知られているようです。 SURF の方が軽量で、その代わり認識精度は SIFT の方が良い、とのこと。 特徴量の用途 複数写真からのパノラマ写真合成 （上に載せたスライドより） AR のマーカー認識 下記画像はARのマーカー認識とは違いますが、そういう使い方ができそうだ、ということは汲んでいただけるかと。。 （http://docs.opencv.org/3.0-rc1/d7/dff/tutorial_fe
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