学期末テストシーズンを目前に複雑研全体ゼミが一段落

バスでの帰りに1時間以上かかるのですが、（読んでると酔うため）読書等できないので英語か音楽家何かしら聞こうかということで iPod shuffle を探してみたのですが見つからず。いや、探した所が悪かったんですが、想像通り大学生協にも（帰宅途中で寄り道した）イオン内ベスト電器にもありませんでした。iPodに拘らなければあったんですが、一時的な用途になりそうなので高いもの買う気がしないし。ということで明日はもう少しまともな場所に寄り道する予定。

大学生協でたまにドライカレーな弁当が出ているのですが、デフォルトメニューにして欲しいぐらいには良いです。もしくはわざわざ「夏の」と付けるぐらいなら四季折々の野菜に変更するとかしていいから、ドライカレーは出し続けて欲しい。通常カレーよりこっちの方が美味しいし。

複雑研全体ゼミは今日で終了です。プレゼン勉強としてはある程度機能していると思うのだけど、勉強会としてはうまく機能していないという印象。次年度へ向けた申し送り事項としては下記あたりかしら。全てをやるのは無理だとしても、もう少し一般的な輪読スタイルを目指そう。

• 輪読の目的周知。
• 個々に独立して論文を読む（紹介する）のではなく、特定テーマの俯瞰を目指す（なら教科書かそれ相当の論文集（解説記事等含む）をこちらで準備する。
• or 問題をどのようにモデル化しているかを数式含めて解釈させる。

以下は複雑研全体ゼミを終えての補足記事です。

画像処理系メンバー（遠藤研：新垣健史、遠藤研：大城裕二、赤嶺研：濱聡子）

＞モーションキャプチャ、ハンドトラッキング

全体の流れとしては [1] をベースにハンドトラッキング技術を中心とした紹介と、低コストという意味で使いやすい手法（システム）の提案という話で整理していたかと思います。各種数式の説明が変数説明程度で終わっていたのは少し残念。「どういう問題に対して、何に注目し（＝何を削ぎ落とし）、どういうモデルに落とし込んでいるのか」という部分は数式を噛み砕かないとイメージ止まりになってしまうので。

（そこの説明があるとモデル自体の勉強になるだけでなく、具体的な落とし込み方が分かると考え方の一つとして参考にもなるので、輪読的にはそこまでやって欲しかったです。他グループも。ということでこれは次年度に向けての反省点だな＞私）

[1] Robert Y. Wang , Jovan Popovic, Real-Time Hand-Tracking with a Color Glove, ACM SIGGRAPH 2009

以下、[1] を参考文献として引用してる文献（＝より新しい論文）についていくつか紹介してみます。

[2] では粒子フィルタ（Particle Filter, PF）をベースとした「重力」の概念を組み込んだ Gravity Optimised PF (GOPF) を提案し、ハンドトラッキングで性能評価しているらしい。粒子数を1000から20まで減らしてもPFと比べて良いとか、フレーム数あたりのエラーピクセル数では、PF+100粒子並みの精度をGOPF+10粒子で実現できてるらしい。

[3] はどちらかというと応用よりの話っぽい。イントロダクションぐらいしか読めないので詳細不明なので中身的にどのぐらいの話なのか分かりません（Kinectは使うらしい）が、「バーチャル空間と実空間とをどう結びつけるか」という話をしているらしいので、そっち方面に興味があるなら取得して読んでみると良いかも。

[4] はタイトル通りですが、vision-based marker less なハンドトラッキングについてのサーベイ論文のようです。ダウンロードに時間がかかるため眺めてもいませんが、参考まで。

[2] Gravity Optimised Particle Filter for Hand Tracking, Pattern Recognition, 2013
[3] Virtual Effort: An Advanced User Interface that Combines Various Visual Information with a Kinetic System for Virtual Object Manipulations, Applied Mechanics and Materials, 2013
[4] A Survey of Vision-Based Markerless Hand Tracking Approaches