招待インタラクティブ発表
招待インタラクティブ発表は、実行委員会が画像関連技術における注目の取り組みをセレクトし、インタラクティブセッションにてご発表いただく企画です。発表のコアタイムは各日のインタラクティブセッションです。各分野でご活躍の発表者と直接ディスカッションができるチャンスですので、どうぞお楽しみに！
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IS1 6/8 (水) 14:30〜15:05現地ポスター、15:50～16:25オンライン
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IS2 6/9 (木) 15:45〜16:20現地ポスター、17:05～17:40オンライン
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IS3 6/10 (金) 14:30〜15:05現地ポスター、15:50～16:25オンライン
発表者：八木 拓真 氏
（東京大学）
概要： 人が周辺の環境や物体に働きかける手段として、手は主要な役割を果たす。動画像から手と物体の間に成立するインタラクションを理解することは、行動認識、ロボティクス、HCI、VR等様々な分野にとって有用であるが、多種多様な手操作・物体に対応できる認識手法の実現は容易ではない。本発表では、身体に装着したウェアラブルカメラから撮影される一人称視点映像を題材とした手-物体インタラクション認識に関する取り組みおよび、それらの技術を用いることによって人の生活を支援するシステムを紹介する。
実行委員からの紹介：Ego4Dデータセットの公開によって、ウェアラブルカメラによって撮影される一人称視点映像を利用した画像認識はますます盛り上がりをみせています。本発表では、一人称視点映像解析でも特に手と物体のインタラクションにフォーカスした研究事例について、ご本人の取り組みを中心にご紹介いただきます。ご期待ください！
中嶋 航大 氏
（筑波大/産総研）
概要：ImageNetやPlacesを用いた事前学習による画像特徴の獲得は、コンピュータビジョン分野における最も重要なテクニックの一つである。一般的な事前学習のためのデータセットは、画像収集やアノテーションに多大な労力を要し、また自然画像を用いることによるプライバシー保護、公平性などの懸念がある。さらに、最新の大規模データセットが未公開であることに伴い、研究格差も発生している。本発表では、これらの問題を解決するための有望な手法であるFormula-Driven Supervised Learning(FDSL) とその最新動向について紹介する。
実行委員からの紹介：ImageNetで事前学習された深層学習モデルをもとにして、ご自身のタスクを解くためのネットワークを学習された経験のある方は多いと思います。利用者の立場としては、事前学習に使ったデータセットの適切性やプライバシーや著作権の問題が気になるところではあります。これらの問題を解決可能なFDSLについて最新事例を紹介いただきます。ご期待ください！
発表者：相澤 宏旭 氏（広島大学）
概要：Novel View Synthesis タスクにおいて著しい結果を残したNeural Radiance Fields (NeRF) は新たな3次元表現として近年注目を集めている。NeRFの3次元構造の表現能力は多岐にわたる分野へ応用が期待され、写実的なレンダリング結果と派生研究の進展に目を奪われるが、その技術的背景にはCV・CG・MLに跨る複合的な研究の積み重ねが隠れている。NeRFについてより深く理解するために、本講演では、NeRFの基礎と応用事例について紹介する。
実行委員からの紹介：NeRFが2020年に発表されてから、大変多くの3次元表現の学習手法や応用に関する研究が発表されています。2021年末に創刊された「コンピュータビジョン最前線」シリーズ（共立出版）にてNeRFの解説記事を執筆された相澤様をお招きし、NeRFの基礎と応用事例についてご紹介いただきます。ご期待ください！