早稲田大学ら、1枚の画像から顔の形状と反射率をCNNを用いて推定しモデル化する手法を発表。異なる照明条件や任意の視点でレンダリング可能 2018-05-23 早稲田大学、Pinscreen、南カリフォルニア大学、USC Institute for Creative Technologiesの研究チームは、CNN（Convolutional Neural Network）を用いて、1枚の画像から被写体の顔の形状および反射率をモデル化する手法を発表しました。 論文：High-Fidelity Facial Reflectance and Geometry Inference From an Unconstrained Image 著者：SHUGO YAMAGUCHI, SHUNSUKE SAITO, KOKI NAGANO,YAJIE ZHAO, WEIKAI CHEN, KYLE OLSZE
マイノリティ・リポートの広告看板を覚えてますか？ その広告の前に立つと、その人を認識して最適化した広告を表示してくれるものです。それが首都圏では、駅デジタルサイネージプロジェク卜として、実験的に導入されています。 首都圏の鉄道会社の協力を得て、6月21日から開始した｢顔認識システムを活用した効果測定（オーディエンストラッキング調査）｣というプロジェクトで、約1年間実験されます。 電子広告看板の前面についているカメラで、看板を見た通行人の服装から性別を判断。そして、たとえそれをチラ見だったとしても、約1秒で｢この女の子はハローキティーが好きそうだな｣とか｢このオジサンは若い子が好きだろう｣と判断して、広告を表示する仕組みだそうです。 こんなマイノリティ・リポートの電子広告看板が真っ先に浮かびますが、首都圏の駅がこんな風になる日も遠くはないのかもしれませんよ。ま、もしこれが実現してもフィルタリ
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