Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

環境可視化 / ビッグデータ / 半構造映像データ / 抽象化階層 / 人称変換 / 深度付カメラ / 裸眼立体視 / 情動 / パブリックディスプレイ / ジェスチャ認識 / 機械学習

本研究では，ビッグデータ時代に向けた環境可視化システムのラピッドプロトタイピングを実施した．そこでは，実社会で日夜生成され続けている映像データに隠されている半構造情報に着目し，その抽象化階層を入れ子グラフ構造に変換する．そして，オーディエンスの視線やジェスチャを深度付きカメラを用いて追跡し，そこから情動の変化を無意識的に捉え，レイヤを上下移動する人称変換の適応的制御を可能とする．この階層的ブラウジングと簡易立体視表示を利用すれば，デジタルサイネージ前やSNS越しにいるオーディエンスに対しても，的確に対象世界の全体像を把握し，即時に効果的な行動を起こせるような強力な支援を実現できると考えられる．

【研究分担者】
茅暁陽	山梨大学	総合研究部	教授	(Kakenデータベース)