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Machine learning
ボン大学、機械学習を用いて、人の将来の行動予測(活動のタイミングと継続時間)を推定するシステムを発表
Google DeepMind、マシンが周囲を認識するために、2D画像から3Dシーンを推定する教師なし視覚認識ニューラルネットワーク「GQN」を発表
MIT、壁などに隠れる人の姿勢を推定するニューラルネットワークシステムを発表。無線信号の反射から推定
UCバークレーとドリームワークス、deep learningを用いて、モバイル上でキャラクタを高品質かつリアルタイムに動かすキャラクタリグ技術を発表
Ubisoft、光学式モーションキャプチャで取得したデータのエラーをニューラルネットワークを用いて修正する手法を発表
UCバークレーとGoogle、VRカメラ、iPhone 7/X等のデュアルレンズで撮影した画像から奥行き感あるビューを生成する機械学習を用いたシステムを発表
MITら、ロボットに家事などの日常的なタスクを学習させる3Dシミュレータ「VirtualHome」発表
トロント大学、顔認識システムを混乱させプライバシ保護する敵対的生成ネットワークを用いたシステム発表。SNSでの特定や画像検索などで活用
マックス・プランク研究所ら、ビデオ内の顔の表情、頭の動き、目の動きや瞬きを外観を維持しながら制御する機械学習を用いた手法を発表
マックス・プランク研究所ら、1枚の画像から顔の姿勢、形状、反射率、照明を推定し再構築するDeep learningを用いたインバースレンダリング法を発表
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ゲスト連載:
プロジェクションマッピング技術の変遷 岩井大輔
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