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論文採録（Sensors）

下記の論文が論文誌Sensorsに採録されました．プロジェクタ投影型ARにおいて，卓上に既にある物体と投影情報が重なった場合の主観的な視認性を推定する機械学習モデルによる手法（VisLP; Visibility-aware Label Placement, a.k.a. VGD; Visibility-aware Gradient Descent）を提案しました．

  • Keita Ichihashi and Kaori Fujinami; “Estimating Visibility of Annotations for View Management in Spatial Augmented Reality based on Machine-Learning Techniques”, Sensors 2019, 19 (4), Article No. 939. [link]
  • 機械学習による視認性推定
  • プロジェクタ投影型ARにおける視認性劣化要因

対外発表（書籍執筆）

研究室代表の藤波が分担執筆した書籍「VR/AR技術の開発動向と最新応用事例」が技術情報協会より2月28日に発刊されました．

分担箇所：第9章第3節：プロジェクタによる卓上投影型ARと視認性向上”，pp. 400-411．

本研究室で長年研究してきた卓上投影型拡張現実感におけるラベル配置問題について，動機となる応用事例から，視認性を考慮したビッグデータ処理な配置の最新取り組みを解説しています．