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Online ISSN 1348-0316
CD-ROM ISSN 2186-716X

260【創立50周年記念特集号】◆【随想特集】
歴代会⾧随想集◆【資料】
画像電子学会50年の歩み◆【招待論文】
こころまで伝わるコミュニケーション実現への挑戦◆【一般論文】
Generalized Dice Lossを用いたEncoder-Multiple Decoders U-Netによる顔パーツのセマンティックセグメンテーション◆【一般論文】
青紫色レーザ光源を用いたホログラフィックカラー再生について◆【一般ショートペーパー】
視線追跡装置を用いたオンライン学習時の集中度の評価

一般社団法人Vol.51 No.22022

画像電子学会賛助会員
池 上 通 信 機 株 式 会 社
株 式 会 社A B . d oオ リ ン パ ス 株 式 会 社
科 学 技 術 振 興 機 構
公益財団法人画像情報教育振興協会
桂 川 電 機 株 式 会 社
株式会社 K D D I 総合研究所
株式会社ゲネシスコンマース（2022 年 3 月 31 日現在）

コニカミノルタ株式会社
サ ク サ 株 式 会 社
シリコンスタジオ株式会社
大 日 本 印 刷 株 式 会 社
東 芝 テ ッ ク 株 式 会 社
凸 版 印 刷 株 式 会 社
日本テレビ放送網株式会社
日 本 電 信 電 話 株 式 会 社

編集委員会（委 員 長）（副委員長）（編集顧問）

入会のご案内児玉 明
内田 理，小林直樹，竹島由里子
安田靖彦，富永英義，小宮一三，小野文孝,
羽鳥好律，松本充司，田中 清．
上倉一人, 北岡伸也，五十嵐悠紀．
加藤茂夫（編集理事）（名誉編集幹事）（編集幹事） 河村尚登, 津田大介，森谷友昭，山田雄一郎．
（編集・
荒井良徳，石川知一，石川雅浩，上平員丈，
査読委員） 大木眞琴，木村俊一, 久下哲郎，倉掛正治，
櫻井快勢，佐藤甲癸，佐藤周平，白川真一,
新谷幹夫，関野雅則，田中賢一，N.P.チャンドラシリ，
プレーマチャンドラ・チンタカ，豊浦正広，
長谷川まどか，濱本和彦，藤澤 誠，藤代一成，
牧田孝嗣，吉田典正，若原俊彦，Chee Seng CHAN,
Paramesran RAVEENDRAN, KokSheik WONG．
（査読委員）

荒川賢一，荒木昭一，有川智彦，伊藤貴之，
五十嵐悠紀，岩切宗利，岩橋政宏，大澤秀史，
尾上孝雄，金井 崇，金子俊一，金森由博，金子 格，
金田和文,北郷正輝，勝間ひでとし， 栗原恒弥，
黒沢俊晴, 洪 博哲，小館亮之，駒形英樹，
小町祐史, 今間俊博，斎藤隆文，齋藤 豪,
斉藤文彦，佐藤真知子，篠原克幸，島村 潤，
下馬場 朋禄，白井啓一郎，杉崎栄嗣，瀬崎 薫，
瀬政孝義，高島洋一，高野邦彦，田中芳樹，
高橋時市郎，谷口行信，田村 徹，辻 宏行，
鉄谷信二 ， 中村康弘 ，納 富一宏， 包 躍，
林 正樹，福江潔也, 堀田裕弘，本宮隆広，
茅 暁陽，松木 眞，松田浩一，三田雄志，
三ツ峰秀樹，六浦光一，森島繁生，柳原政弘，
藪下浩子，山口隆二，山崎龍次,Hernan AGUIRRE，
Yoong Choon CHANG，Robin Bing-Yu CHEN，
Mochamad HARIADI，Pizzanu KANONGCHAIYOS，
Teck Chaw LING，Keat Keong PHANG，
Nordin BIN RAMLI．

（事務担当）

日本
放送協会
株 式 会 社 日 立 製 作 所
富士ゼロックスビジネスイノベーション株式会社
古 野 電 気 株 式 会 社
三 菱 電 機 株 式 会 社
株 式 会 社 リ コ ー

浮ヶ谷 修，福島 理恵子，本田京子.

入会ご希望の方は下記ご参照の上，学会ホームページよりお申込頂くか，事務局にその旨ご連絡ください。
○会員の種別正会員：本会の目的に賛同する個人
学生会員：本会の目的に賛同する学生賛助会員：本学会を援助する個人または法人
特殊会員：本学会の目的に賛同する個人以外の図書室，研究室など○入会金および年会費
入会金：正 会 員 1,000 円
学生会員 500 円
年会費：正 会 員 10,000 円（口座振替 9,000 円）
学生会員 3,000 円
賛助会員 50,000 円（1 口）特殊会員 12,500 円○ご連絡先〒116-0002 東京都荒川区荒川 3-35-4
ライオンズマンション三河島第二 101 号
TEL (03)5615-2893
FAX（03）5615-2894
E-mail: hensyu@iieej.org（編集）kikaku@iieej.org（研究会・会員情報）
hyoujun@iieej.org（テストチャート）
http://www.iieej.org/
http://www.facebook.com/IIEEJ

画 像 電 子 学 会 誌
第51巻 第2号

通巻260号 （2022年4月）

目次

創立50周年記念特集号
会長挨拶
117
119

学会創立50 周年記念特集の発刊にあたって

120

学会活動の思い出と今後に期待すること

田中 清

122

ビジュアルコンピューティング研究会の楽しさ

斎藤隆文

123

メタバースと第三の皮膚

藤代一成

124

私の楽しい思い出と夢

近藤邦雄

125

西田友是

126

半世紀におけるコンピュータグラフィックスの変遷
データサイエンス・AI教育について

127

50 周年記念メッセージ

松本充司

128

二つの知

小野文孝

129

思い出から想われる本学会の未来

羽鳥好律

130

画像電子学会創立50周年記念号に寄せて

小宮一三

131

学会創立50周年を祝して

安田靖彦

134

画像電子学会50年の歩み

田中 清
編集委員会

50周年記念特集について ～随想特集・招待論文特集
随想特集

資

長橋 宏

料
小野文孝

招待論文特集139

こころまで伝わるコミュニケーション実現への挑戦

山田武士

コーヒーブレイク147

南三陸へ行こう！

論

竹島由里子

文

150

Generalized Dice Lossを用いたEncoder-Multiple Decoders U-Net
による顔パーツのセマンティックセグメンテーション

宮本 旭，檜作彰良，中山良平

157

青紫色レーザ光源を用いたホログラフィックカラー再生について

高野邦彦，横田和海，笠井湧喜，安藤香月
川﨑悠也，佐藤甲癸，浅井紀久夫

ショートペーパー
164

視線追跡装置を用いたオンライン学習時の集中度の評価

姜 有宣，神原裕行，辛 徳グループ紹介170

大妻女子大学 社会情報学部 情報デザイン専攻 田中研究室

田中 清

スキャニング
172

小野文孝

JBIG 2規格の完結とJBIG SGの解散

図書紹介
175

IT知識ゼロからはじめる 情報ネットワーク管理・サーバ構築
―入門―

176
178
179
181
183

理事会だより
画像電子学会研究会等予定
2022年度 第50回 画像電子学会 年次大会 2nd Call for Papers

会

児玉 明

告・ニュースAdvanced Image Seminar 2022 (AIS2022)
2023年1月号 データ連携・再利用を促進する画像電子関連技術文募集

184
185
189
194
194

2023年4月号 デジタルファブリケーションのための画像電子関連技術論文募集
論文投稿の手引き
日本画像学会誌・日本写真学会誌・日本印刷学会誌目次
会 報
編集後記

The Journal of
the Institute of Image Electronics Engineers of Japan
Vo1.51 No.2 April 2022

CONTENTS
Special Edition for The 50th Anniversary of IIEEJAn Address from the President
117

On the Special Edition for The 50th Anniversary of IIEEJ

Kiyoshi TANAKA

119

On the Commemorative Forewords and Special Invited Papers
for The 50th Anniversary of IIEEJ

Editorial Committee

120

Memories of Activities at IIEEJ and Expectations for the Future

Kiyoshi TANAKA122

The Fun of the Visual Computing Research Group

Takafumi SAITO

123

Metaverse and the Third Skin

Issei FUJISHIRO124

My Happy Memories and Dreams

Kunio KONDO

125

Transition with CG for Half a Century

Tomoyuki NISHITA

126
127

Education of Data Science and AI

Hiroshi NAGAHASHI

Congratulatory Address to 50th Anniversary of IIEEJ

Mitsuji MATSUMOTO

128

Two Types of Intelligence

Fumitaka ONO

129

The Future of this Society that Can Be Thought of from Memories

Yoshinori HATORI

130

Congratulatory Address to 50th Anniversary of IIEEJ

Kazumi KOMIYA

131

Congratulatory Message to 50years Anniversary of IIEEJ

Yasuhiko YASUDA

134

The History of IIEEJ for Fifty Years

139

Challenge to Achieve Communication that Reaches the Heart

Commemorative Forewords

Material
Fumitaka ONO

Special Invited Paper
Takeshi YAMADA

Coffee Break147

Let’s Go to Minami-Sanriku!

Yuriko TAKESHIMA

Contributed Papers
150

Semantic Segmentation of Facial Parts Using Encoder-Multiple Decoders
U-Net with Generalized Dice Loss

Asahi MIYAMOTO, Akiyoshi HIZUKURI, Ryohei NAKAYAMA

157

On Study of Holographic Color Image Reconstruction Using the BlueViolet Laser Light

Kunihiko TAKANO, Kazumi YOKOTA, Yuki KASAI, Kazuki ANDO,
Yuya KAWASAKI, Koki SATO, Kikuo ASAI

Short Paper
164

Evaluation of Concentration Levels in Online Learning Using an Eye
Tracker Device

Yousun KANG, Hiroyuki KAMBARA, Duk SHIN

Research Group Introduction
170

Tanaka Laboratory, Major in Information Design, Faculty of Social
Information Studies, Otsuma Women’s University

Kiyoshi TANAKA

Scanning
172

Completion of JBIG 2 Standard and the Termination of JBIG SG

Fumitaka ONO

Book Review
175

Introduction to Network Management and Server Construction

Mei KODAMA

Published four times a year by the Institute of Image Electronics Engineers of Japan（Gazo Denshi Gakkai）
101，3-35-4，Arakawa，Arakawa-ku，Tokyo 116-0002，Japan
Tel：+81-5615-2893 Fax：+81-5615-2894 E-mail：hensyu@iieej.org http://www.iieej.org/

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

学会創立 50 周年記念特集の発刊にあたって
画像電子学会会長

田中清（信州大学）

画像電子学会創立 50 周年，誠におめでとうございます．本学会は，1972 年 4 月 14 日の設立以
来，画像電子に関連する要素技術と応用技術の研究開発を中心に確たる足跡を残して参りました．
とくに，1970～80 年代のファクシミリ，静止画像，動画像符号化の国際標準化には大きな貢献を果たしました．90 年代に入ると，VC 研究会を立ち上げ，研究分野を画像処理・符号化に留まらず，CG や可視化などのビジュアルコンピューティング分野にも拡大しました．さらに近年では，
第 5 世代通信技術や AI 技術の普及を背景に，DX やスマート化技術，3 次元計測・情報処理技術，
ロボットビジョン，AR/VR など，より高度な技術領域にも取り組み，これらの専門分野に関連する国内の主要学会のひとつとして位置付けられています．
この度，学会創立 50 周年を記念し，編集委員会のご協力の下，2022 年度に発行する学会誌に，歴代会長による 50 周年記念随想特集および招待論文特集を企画しました．（歴代会長を下表に示
します）
代

会⻑名

期間

代

会⻑名

期間

代

会⻑名

期間

1 ⼩林

正次

1972〜1976 11

富永

英義 2003〜2004 21

⼩町

祐史

2014

2

柳井

久義 1977〜1986 12

⼭崎

泰弘

2005

22

⻑橋

宏

2015

3

窪⽥ 啓次郎 1987〜1988 13

⻘⽊

正喜

2006

23

藤代

⼀成

2016

4

遠藤

⼀郎 1989〜1990 14

安⽥

浩

2007

24

⽯橋

聡

2017

5

尾上

守夫 1991〜1992 15

⼩宮

⼀三

2008

25

斎藤

隆⽂ 2018〜2019

6

南

敏

1993〜1994 16

⻄⽥

友是

2009

26

⽥中

清

7

安⽥

靖彦 1995〜1996 17

⽻⿃

好律

2010

8

釜江

尚彦 1997〜1998 18

⼩野

⽂孝

2011

9

塚⽥ 啓⼀

1999〜2000 19

松本

充司

2012

10 ⿃脇 純⼀郎 2001〜2002 20

近藤

邦雄

2013

2020〜2021

本 2022 年４月号に掲載する歴代会長随想特集では，第 7 代会長：安田靖彦先生，第 15 代会長：
小宮一三先生，第 16 代会長：西田友是先生，第 17 代会長：羽鳥好律先生，第 18 代会長：小野文
孝先生，第 19 代会長：松本充司先生，第 20 代会長：近藤邦雄先生，第 22 代会長：長橋 宏先生，
第 23 代会長：藤代一成先生，第 25 代会長：斎藤隆文先生にご寄稿いただきました．併せて，小野先生には，「学会 50 年の歩み」と題して本学会の歴史を振り返る資料をご執筆いただきました．
歴代会長の記事から本学会の歴史を学ぶと共に，今後の学会の在り方や進むべき方向を見出していただければと思います．

117

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

招待論文特集では，本号に掲載する NTT コミュニケーション科学基礎研究所所長の山田武士博士による「こころまで伝わるコミュニケーション実現への挑戦」を皮切りに，2022 年７月号，10
月号，2023 年１月号に順次 1～2 件，最近話題のトピックに関する招待論文を掲載する予定です．
また，2022 年度の年次大会では，学会創立 50 周年記念特別企画として，年次大会初の試みとなる学会誌論文投稿を兼ねたジャーナルトラック論文を募集するほか，基調講演・特別講演，パネ
ルディスカッション，企画セッション・オーガナイズドセッションについても 50 周年にふさわしい企画を進めています．なお，ジャーナルトラックで採録されたジャーナル論文は，2023 年 1 月
号の年次大会特集号に掲載される予定です．また，年次大会の開催場所は，新型コロナウイルスの第 5 波到来で完全オンライン開催となってしまった IEVC2021 の実開催予定地でもあった北海道知床に定め，時期も夏休み期間に選び，オンサイト参加を基本とするハイブリッド開催を予定
しています．会員各位からの多数の発表申し込み，聴講参加を期待しております．
このように本学会 50 周年記念企画は本年度を通して実行に移す予定をしており，必ずや会員諸
兄のご期待に沿えるものとすべく，担当実行委員会，理事会の総力を挙げて取り組んでおります．
会員の皆様からも是非様々なご意見，ご要望を賜りたく，どうぞよろしくお願い申し上げます．

118

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

50 周年記念特集について～随想特集・招待論文特集～
編集委員会
会員の皆様には，平素より本学会に格別の厚情を賜り，心より感謝申し上げます．気が付けば，画像電子学会は本号発行の 4 月に創立 50 周年を迎えました．この場を借りて，これまで本学会学会誌及び英文論文誌に論文・招待論文をご投稿・ご寄稿いただきました方々，随想・技術解説・講座・年報・コーヒーブレイク・
スキャニング・グループ紹介・各種報告・図書紹介などの貴重な記事をご執筆いただきました方々，論文査読・校正・特集企画など編集・発行関係の業務にご協力・ご支援賜りました方々，会員として本学会を長く支えて来てくださった皆様に編集委員会より改めてお礼申し上げます．また，創立以来，編集委員会の開催回数は本
年 4 月開催分を含めて 573 回（現在，年 12 回開催）となりました．これまで編集委員会の運営にご尽力いただきました，歴代編集委員（委員長・副委員長，編集理事，編集幹事，査読委員・幹事，校正幹事）の皆様，
並びに歴代の学会事務局の皆様にも感謝の意を表したいと思います．
さて，編集委員会としましては，学会創立 50 周年を迎えるにあたり，大きく随想特集と招待論文特集を企
画いたしました．随想特集では，昨年秋から準備をはじめ，会長挨拶にて田中会長が述べておられますように，本学会の歴代の会長の方々に，学会創設以来の半世紀を踏まえ，本学会の沿革，社会の変遷，学会への期待などこれからの 50 年も見通して，多様な視点から自由なご意見を賜りました．その中で披瀝いただいた画像電子関連技術におけるこれまでの 50 年の歩み，現状の課題，将来の展望などを通して，技術開発の持つ重要性，
正しい歴史認識の大切さ，技術開発に伴う社会変化や将来動向を見据えることの意義などに改めて思いを馳せていただき，今後の研究・開発を行ううえでの参考にしていただけますと幸いです．
また，招待論文特集では，本学会の HP 掲載の画像関連分野（画像符号化，セキュリティ，通信・ネットワ
ーク，画像処理・認識，画像入出力・色・画質評価，バーチャルリアリティ・CG・コンピュータビジョン，
画像基礎・画像アプリケーション）の中から，今回は特に，コミュニケーション技術，画像符号化・通信技術，
画像処理技術，画像表示技術などに焦点を当てました．まず，昨年 6 月開催の第 49 回年次大会にて基調講演を賜りました，NTT コミュニケーション科学基礎研究所山田武士氏（「こころまで伝わるコミュニケーション実現への挑戦」）と早稲田大学甲藤二郎氏（「画像圧縮・画像通信に対する深層学習応用と研究開発（仮）」），次に，昨年夏開催の The 7th IIEEJ International Conference on Image Electronics and Visual Computing(IEVC2021)
にて基調講演を賜りました，東海大学 長幸平氏（「温暖化監視における衛星による海氷観測の役割（仮）」），さらに 3 次元関連技術としまして，NHK 放送技術研究所 渡邉隼人氏（「光線によるフルパララックス 3 次元
映像表示技術（仮）」）にも執筆をお引き受けいただいております．招待論文特集は以上 4 件を本 4 月号から順
次学会誌に掲載の予定をしておりますので，是非，楽しみにしていただき，いずれもご一読を賜りますよう，
お願い申し上げます．
また，本学会の過去の論文や記事，本学会での研究発表の内容を改めて知りたいという方がおられました
ら，本学会誌・英文論文誌への掲載論文をはじめとする，技術解説，講座やスキャニング等の全記事，さらに各種イベント（年次大会，研究会等）の全予稿を収めた電子アーカイブの頒布を行っております．詳しくは，
昨年 1 月号の「画像電子学会アーカイブⅡ（1972-2019） 頒布のご案内」をご覧ください．また，電子化以降の学会誌及び英文論文誌は，本学会 HP からパスワードなしで閲覧できますし，J-Stage においても順次公開しておりますので，ご活用ください．
末筆ながら，会員の皆様のご健勝とご多幸をお祈り申し上げますとともに，引き続き本学会への一層のご理解とご支援を賜りますよう，お願い申し上げます．

119The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）― 創立 50 周年記念特集 ―学会活動の思い出と今後に期待すること
画像電子学会会長 田中 清（信州大学）

Memories of Activities at IIEEJ and Expectations for the Future
Kiyoshi TANAKA（President of IIEEJ, Shinshu University）
画像電子学会創立 50 周年を，まず，諸先輩並びに会員の皆様と共にお祝いしたいと存じます，誠におめでとうございます．巻頭言で記しましたように本年度は 50 周年にふさわしい数々の記念行事を予定しております，是非皆様のご参加をお待ちしております．
さて，本稿では，記念号の随想ということで，私の画像電子学会との出会いから，これまでの学会活動で特に思い出に残っていること，今後に期待することを記したいと存じます．
私の画像電子学会とかかわりは，大学院生時代の 1988 年に初めて研究論文を投稿してからになります．当時，目黒通り沿いにあった事務局に原稿を直接届けたこともあり，事務局の望月由香様には大変お世話になったことを覚えています．その後，何回か論文を投稿する機会がありましたが，本格的なご縁は，1995 年に信州大学に教員として赴任してからで，勝谷健一朗様が事務局長時代に，当時財務理事だった宮澤正幸先生（長野県工科短大：当時）から後任のお誘いをいただいて理事となり，理事会に顔を出すようになりました．その後，編集委員となり，編集理事を経て，副委員長
として 7 年（2004 年～2010 年），委員長として 5 年（2011 年～2015 年）務めさせていただきました．
（歴代編集委員長
を以下に示しました）
代
1
2
3
4

委員長名
遠藤 一郎
安田 靖彦
富永 英義
小宮 一三

期間
1972～1982
1983～1990
1991～1994
1995～1999

代
5
6
7
8

委員長名
小松 尚久
小野 文孝
田中 清
児玉 明

期間
2000～2003
2004～20102011～20152016～2021

この間，2005 年の年次大会を長野市（JA 長野県ビル）で行い，地元開催ということで研究室をあげてサポートしま
した．青木会長時代の 2006 年には，編集委員会で学会初の国際学術集会 IEVC（International Workshop on Image Electronics
and Visual Computing）を立ち上げ，Secretary General（庶務委員長）として企画から開催まで運営全体を担当し，2007 年
11 月にオーストラリアのケアンズで第 1 回国際ワークショップを開催しました．多くの参加者の皆様と訪れたグレート
バリアリーフの青く美しい海は忘れられません．その後，2010 年のフランス・ニースで行った第 2 回の IEVC2010，2012
年にマレーシア・クチンで行った第 3 回の IEVC2012 まで庶務委員長を担当し，それぞれ思い出に残る素晴らしい国際研究集会を実現できました．
羽鳥会長時代の 2010 年には，それまで紙媒体で出版していた学会誌の完全電子化に着手しました．編集委員会内でタスクフォースグループ（TFG）を立ち上げてこの難題に取り組み，従来印刷会社に依頼していた原稿の版組から校正，出版に至るすべての過程を編集委員会メンバーだけで行う仕組みを作りました．2012 年１月号から専用ビューワーを用いたオンライン発行に無事移行でき，学会の財政危機を乗り切ることができたことは，感慨深いものがありました．当，児玉明先生（広島大），内田理先生（東海大），
時 TFG メンバーとして一緒に活動した小野文孝先生（東京工芸大：当時）
津田大介先生（富士ゼロックス：当時），森谷友昭先生（東京電機大）には，この取り組みに献身的にご尽力いただき，この場をお借りして敬意と感謝を申し上げたいと思います．また，私たちの活動を常に温かく見守り支えてくださいま
した学会事務局の福島理恵子様，本田京子様にも，心から感謝申し上げます。
2014 年からは学内で国際交流センター長（現グローバル化推進センター長）を 8 年間務め，その間副学長（国際交流担当）
として 6 年間大学本部の仕事も仰せつかり，
学会活動になかなか思うように時間を割けない時期もありましたが，
2018 年度からは副会長，2020 年度から会長を仰せつかりました．
私の会長としての会期は，新型コロナウイルスの世界的感染拡大が始まり，暗中模索と試練の 2 年間となりました．
2020 年度の年次大会（VC2020 と合同開催）は，コロナの感染状況の推移を見守りつつ当初の 6 月開催の予定を 12 月まで延期しましたが，結局完全オンライン開催とならざるを得ず，実行委員会メンバーの尽力により何とか無事に開催で120

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

きました．2021 年度の年次大会は，開催時期こそ 6 月に戻しましたが，コロナ禍が収まらず 2 年続きで完全オンライン開催になりました．さらに 2021 年 9 月に計画した第 7 回国際カンファレンスの IEVC2021 は，コロナ禍で海外渡航が制限されることを考慮し，初の国内開催とし，ハイブリッド開催で準備を進めましたが，開催時期がコロナの第 5 波と重なり，これも結局完全オンライン開催となりました．このように学会の中核イベントがすべてオンライン開催となる苦難の 2 年間であったといえます．また，この 2 年の会期の間の理事会や委員会も，そのほとんどがオンライン開催を余儀なくされ，理事や委員の皆様と直接お会いして相談や調整をさせていただく機会が極端に乏しくなり，学会運営の改善についても十分な対応ができないまま過ぎてしまったことは大きな心残りです．
現在，2020 年から始まったコロナ禍がなお続き，2022 年 2 月にはロシアのウクライナ侵攻により戦争が始まるなど，
世界は不安定で難しい局面にあります．国内を見ると，少子高齢化がさらに進み，産業界ではどの分野においても若手人材の確保が喫緊の課題となっています．このような状況下で本学会に求められる貢献内容は，画像電子関連技術に関する新たな技術開発に先駆的に取り組み，その成果を社会に積極的に発信すると共に，次の時代を担う若手人材の育成に尽きると考えます．
特に人材の育成に関しては，確かな専門的知識と技術を身に着ける一方，物事を多面的に捉え大局的・適応的に判断できる能力，人種や文化的背景の異なる人たちを理解し協働できる能力，失敗を恐れずイノベーション創出にチャレン
ジする精神力など，社会の中核をなす人材に求められる素養を培うことができる環境を，学会として提供し続けることが極めて重要であると考えています．
今後も本学会がこのような任務を果たしていくことを期待し，記念の随想とさせていただきます．
最後に，本学会は 2022 年 6 月に予定している総会において会期が変わり，私も会長を退きます．しかしながら，言うまでもないことですが，新たな理事会メンバーによる運営体制の下でも，学会誌・英文論文誌の発行，年次大会，研究会，国際会議開催などの各種活動を通して，先進技術の研究開発，研究者・技術者の育成，産学連携による産業応用の促進，国際連携などに学会としてこれまで以上に貢献して参ります．会員各位におかれましては，学会活動に対する尚一層のご協力とご支援をよろしくお願い申し上げます．

121

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）― 創立 50 周年記念特集 ―ビジュアルコンピューティング研究会の楽しさ
斎藤 隆文（名誉会員; 東京農工大学 大学院工学研究院 教授）

The Fun of the Visual Computing Research Group
Takafumi SAITO（Honorary Member, Tokyo University of Agriculture and Technology）
本学会が設立されたのが 50 年前の 1972 年，そして Visual Computing (VC) 研究委員会が発足したのが 30 年前の 1992年である．それとともに，私も本学会に関わるようになった．当時，コンピュータグラフィックスは研究分野としての成長期で，大学・企業を問わず活発な研究が行われていた．にもかかわらず，関連する国内学会では研究者が分散していたこともあり，いま一つ低調であった．発表件数はそれなりに多いものの，何故か議論が盛り上がらない．そこで，国内でもっと研究の議論ができる学会を作ろうということで，当時ファクシミリの他に柱となる研究分野を求めていた本学会の中に，VC 研究委員会が立ち上げられた．VC シンポジウム，VC ワークショップ，学会誌の VC 小特集号の三つが研究会の主たる活動であった．いずれも規模は小さいものの，当初から大変活発に議論が行われた．
その後，国内の CG 研究者が一堂に会する機会を作るべく，1997 年から VC シンポジウムと当時の情報処理学会グラフィクスと CAD シンポジウムとを合同で開催することとなった．当時はまだ実行委員会やプログラム委員会などの組織が何も決まっていない状態で，VC 研究委員会幹事だった高橋時市郎先生と，グラフィクスと CAD 研究会委員だった
私とで，論文募集，査読依頼，査読結果集計，採否判定のための委員会の招集と開催，プログラム作成などを手探りで行った．この合同シンポジウムはその後ますます発展し，CG 界では国内最高峰のシンポジウムとして定着した．合同開催となった初回から採録件数を一定数に絞り，論文レベルの維持と質疑時間の充実を図ったことが，成功要因の一つだったと考えている．
私は当初は一研究者として，その後は幹事，さらには委員長として，VC 研究会の活動に参加していたが，VC シンポ
ジウムや VC ワークショップでは，当初から極めて活発な議論が交わされ大変魅力的な場であった．シンポジウムでは質問時間が足りなくなるのが常であった．ワークショップでは 1 時間近い持ち時間の中で，発表途中でも容赦なく質問が飛んできた．ある学生さんの発表では，1 枚目のスライドから質問が出て議論となり，20 分以上も 2 枚目に進ませてもらえないことすらあった．懇親会やその後の酒の席でも議論が尽きなかった．担当幹事や委員長として参加すると，
朝から晩まで 2 日間休む暇もない忙しさだったが，それでも学会に参加するのが本当に楽しく，充実していた．
翻ってみると，近年は学会に参加しても楽しいと感じることが随分減った．昔と比べて正直つまらなくなった．これは画像電子学会や VC に限ったことではなく，国内外の他の学会に参加しても同様である．ただし，研究内容や発表の質が低下したわけでは決してない．理由はいくつか考えられるが，学会よりむしろ自分自身の問題が大きい．
まず，新しい内容を受け入れにくくなった．これは私自身が歳をとって頭が固くなったせいもあるが，むしろ分野が成熟した影響が大きいと考えている．分野の黎明期は先行研究がほとんどなく，すべてが手探りから始まる．研究の目的や対象が異なっていても，知識が乏しいのはみんな一緒だから，深く思考すれば本質的理解にも到達しやすく，議論にも加わることができる．分野の成熟期になると，様々な先行研究の結果やツールなどをどう組み合わせて何を実現するかが主たる課題となる．組み合わせの中に解決すべき高度な研究要因が諸々含まれるのだが，自分の研究対象や方法とちょっと違うだけで前提となる知識が不足し，研究の本質的理解が格段に困難になってきたと感じる．
自分自身の業務上の立場の変化も大きい．若い頃は学会出張時にはパソコンや通信機器を持参せず，敢えてメールによる連絡がとれないようにしていた．いつの頃からか，自分から仕事を依頼することが増え，学会開催期間中もメールの返信を受けざるを得なくなった．そうなると，学会でどこに行こうがメールで仕事が容赦なく降ってくる．特に近年は大学での管理運営の仕事が増え，セッション最中にも対応を迫られてしまう．学会の企画委員長や会長として参加す
ると，その立場上の役割への対応や気遣いも必要となってくる．
私自身はあと 3 年で定年退職を迎えるため，今後学会に参加する期間もさほど長くない．重要なのは，若手や中堅の研究者の皆さんが，以前に私が満喫した「楽しさ」を本学会に感じるかどうかである．学会として 50 年の伝統や，その中で培われ蓄積された流儀には重みがある．それに敬意を払いつつも過度に囚われることなく，今後の研究分野を支える若手・中堅研究者が，楽しく充実して活動できるような学会に変革していくことが，今後の学会発展にとって最重要と考えている．

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藤代 一成（名誉会員; 慶應義塾大学理工学部 教授）

Metaverse and the Third Skin
Issei FUJISHIRO（Honorary Member; Professor, Faculty of Science and Technology, Keio University）
2021 年 10 月，米国・Facebook 社が社名変更を発表したのをきっかけとして，メタバース —コンピュータネットワー
クのなかに構築された三次元仮想空間やそのサービス，メタ＋ユニバースの造語— に対して一気に衆目が集まっている．多少なりともその要素技術開発に従事してきた者にとっては，正直今更の感がないわけでもない．しかし，専門家
や愛好家から袂を分かち，関連する商用プロダクトの普及により，誰もが日常的にその利便性を享受できるようになる
ことは歓迎すべきであろう．実際，メタバースの市場規模は 2024 年に 8 千億ドルに達するという試算も知られている．
昨年の暮れ 3 年ぶりに東京で開催された ACM SIGGRAPH Asia の Technical Communications セッションに SpiCa（=
Spinning Canvas）というシステムの論文が採択された（https://dl.acm.org/doi/10.1145/3478512.3488606）．SpiCa を使えば，クリエータは，ヒューマンキャラクタのイラストを囲むように設定された半透明な回転体キャンバス上で，そのキャラ
クタに似合う炎や煙，水しぶき，風のようなフローエフェクトを効果的にブラシングできる．
発表スケジュールを見て驚いた．当然，イラストや VFX に類するセッションに割り当てられるものと思いきや，「メ
タバースと VR」と題するセッションのトップバッターを務めることになったのである．このプログラム編成はどう捉えるべきだろうか．
メタバースの主役たるアバタには，多層状の皮膚構造をもたせることができる（図 1）．
「第一の皮膚」である素体（a）を包み込むコスチュームは，いわば「第二の皮膚」（b）．この概念は，SIGGRAPH 2015 でカナダ・トロント大学の K. Singh教授の研究グループも提唱している．SpiCa を使えば，アバタには，さらにその周りに「第三の皮膚」としてフローエ
フェクト（c）も身に纏わせることができると考えられる．キャラクタ特有の「オーラ」を誰もが見えるようにデザインできると言い換えてもよい．この皮膚の層構造はさらに拡張可能である．常に適正な照明を約束するレフ板や，最も魅力的に見える方向からキャラクタの容姿を捉え続けるカメラのような自律的環境を携えられるようになれば，これらはさしずめ「第四の皮膚」とよべるかもしれない．
メタバースは単なる実世界の代替であってはならない．実世界の時間的・空間的制約を払拭し，人々に真に価値ある応用を提供することにこそ，その存在意義がある．きっと，イベントのチェアは，こういう観点から SpiCa の可能性を捉えてくれたに違いない．画像電子工学（Image Electronics）は，FAX の発明・普及によって，音声に代わりビジュアルメディアを遠隔に届ける魔法のコミュニケーション（Visual Communications）を実現した．換言すれば，FAX はメタバー
スの原始の姿であったとは言えまいか．
次の半世紀，本学会はこのメタバースを常にリードする技術集団であってほしいと念願している．

(a) 素体：第一の皮膚(b) コスチューム：第二の皮膚(c) フローエフェクト：第三の皮膚

図 1 アバタの皮膚の多層構造．画像提供：池田 理和乃（慶應義塾大学）(a) Base body: 1st skin(b) Costume: 2nd skin(c) Flow effects: 3rd skinFig. 1 Layered skin structure for avatars. Images courtesy of Riwano Ikeda (Keio University)

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）― 創立 50 周年記念特集 ―私の楽しい思い出と夢
近藤 邦雄（名誉会員; 東京工科大学 名誉教授）

My Happy Memories and Dreams
Kunio KONDO（Honorary Member; Emeritus Professor, Tokyo University of Technology.）
本画像電子学会が創立 50 周年になるという．30 年近く前，本学会の研究分野を拡大するということで多くのコンピュータグラフィックスやビジュアルコンピューティングの研究者が本学会に集まってきました．そして 1993 年に第 1
回 VC ワークショップが開催され，1997 年には 3 学会が共催し本学会年次大会に併設の形で第 1 回 Visual Computing シ
ンポジウムが開催されました．私は今までに，Visual Computing 研究委員会の委員長や本学会会長を務めてきました．
編集委員会から随想の依頼は今回が 4 回目で，過去の 3 つの随想[1-3]の題目を見ると，私の本学会の活動への期待と楽しい思い出がわかります[4]．
画像電子学会年次大会は Media Computing Conference と名付けられています．画像電子学会の今後の活動の展開において，従来の画像工学関係の分野と Visual Computing の分野を融合したとてもいい名称であると思います．この Media
Computing の目的は「人をつなぐ」ことであると私は考えています．そこで，随想[1]では，この考えを題目にしました．
さまざまな研究が発表される年次大会ですが，発表者の考え方の根底に Media Computing の精神が生かされることを期待しています．また，本学会の英文論文誌の名称は Image Electronics and Visual Computing で，2 つの分野名を使っていますが，実は Media Computing は，この両分野を含むとてもいい名称であると私は思っており，英文論文誌の誌名も将来この名称に改題するのがいいとも思っています．
私は入会後から年次大会には継続して参加してきました．多くの方と直接お話ができる機会としてとても貴重であったと思います．
「画像・視覚のみならず，人間の全感覚を網羅した総合技術を対象とする学会」と学会の Web ページには書かれています．これを実現するには，随想[2]に書いたように「人をつなぐ」ために送り手と受け手のことを考えることが大切です．FAX は文字や画像を送るために開発されてきました．現在はインターネットでさまざまな情報を送ることができます．その内容は文書・画像・映像などのコンテンツ情報のみならず，送り先に 3D プリンタがあれば，食べ物や建築物まで送るような研究が行われています．この送る情報は送り手によって作られ，現在では地球のどこにいようと送り手と受け手をつなぐことができるようになりました．さらに Media Computing の発展を目指すには，「メディア」の思想を取り入れて，人と人をつなぐ研究を進めることが今後の社会には必要なことであると思います．
International Workshop (Conference) on Image Electronics and Visual Computing（IEVC）は本学会の国際ワークショップ（カンファランス）イベントとして，2007 年の創設以来，第 6 回までは海外の様々な地で開催され，第 7 回の 2021 年はコロナ感染拡大のために，オンライン実施となりました．私は全 7 回すべてに参加し，多くの方との交流，海外の都市への訪問などとても楽しませていただいています．今後は，世界中の「人をつなぐ」IEVC として，より広い国々から参加者が集まる，国際研究会へと展開していくことを期待しています．随想[3] で書いたように地球上で生きていくために多くの国の研究者との連携，団結がとても大切です．私は本学会が世界の研究者との交流が当たり前の学会になっていくことが重要であると信じています．画像電子学会の次の 50 年では，インターネット環境の発展により，海外の人との交流が今より，もっともっと容易になるでしょうから，是非実現して欲しいと思います．
画像電子学会での活動を通じて，私には多くの仲間ができました．
皆さんから研究活動への刺激をいただくとともに，たくさんの応援・励ましをいただきました．また，多くの研究者仲間からの指摘や助言は，私自身の研究生活を大変豊かにしてくれました．まさに学会活動は「人をつなぐ」活動であるといえます．人は 120 歳までは生きることができるといわれています．私も 120 歳まで生きて，画像電子学会の次の 50 年の活動を見届けるとともに学会創立 100 周年を多くの仲間の方々と一緒にお祝いしたいものです．
[1] 近藤邦雄：“随想 人をつなぐメディアコンピューティング”，画像電子学会誌，第 42 巻，第 4 号（2013.7 ）．
[2] 近藤邦雄：“創立 45 周年記念随想特集 メディアの世紀に生きる”，画像電子学会誌，第 47 巻，第 1 号（2018.1 ）．
[3] 近藤邦雄：“250 号記念随想特集 地球に生きる”, 画像電子学会誌，第 48 巻，第 4 号（2019.10 ）．
[4] 近藤邦雄：Research achievements book, 2020.3

https://kondolab.org/publications/achievements_book.html

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）― 創立 50 周年記念特集 ―半世紀におけるコンピュータグラフィックスの変遷
西田 友是（名誉会員; プロメテック CG リサーチ/デジタルハリウッド大学）

Transition with CG for Half a Century
Tomoyuki NISHITA（Honorary Member; Director of Prometic CG research/ Professor of Digital Hollywood University）

私がコンピュータグラフックス（以下 CG）の研究を始めたのは 1970 年からです．当学会の設立より少し前になり,その研究歴は半世紀を超えました．以下では学会創立半世紀ということで，その間の技術の変遷を考えてみたいと思います．画像といえば最もなじみのあるカラーテレビ放送は 1960 年に NHK，日本テレビなどの 5 局が始めました．1964
年 10 月には第 18 回オリンピックが東京で開催され日本の産業技術が大きく進歩するきっかけになりました．現在は，AI,CG,VR,ロボテックスに注目が集まっているといえるでしょう．
CG は 1963 年，当時 MIT(米国）の学生であったサザーランド（I. E. Sutherland）が計算機で図形処理を試みたことから始まり，来年で 60 年になります．したがって CG はまだ半世紀を少し超えたところですが短期間で進展し，日常生活に浸透したテクノロジーです．
「ユビキタスコンピューティング」という言葉が示すように現在コンピュータは世界のあらゆる場所に遍在し，環境に融合して我々の生活を支える基盤となっていますが，CG もいつでもどこでもという時代になり，現代は「ユビキタス CG」の社会といえます．一方，本学会創立時のメインテーマであったファクシミリは 180
年前のベイン（Alexander Bain）の特許に始まり，普及するのになんと 140 年もかかりましたので好対照といえます．
実は，サザーランドの博士課程の指導教授は，情報理論の考案者のクロード・シャノンであり，サザーランドがユタ大学の教員として指導した学生の中に近年のパソコン時代を生むきっかけとなった概念を提唱したアラン・ケイがいます．それぞれ，情報理論の父，CG の父，パソコンの父と呼ばれています．本物の研究者は本物の研究者を育てる，優れた研究遺伝子は伝承される，といういい例でしょう．ちなみに，3 人とも京都賞を受賞しています．
さて，本学会では CG 関連の論文に対し「西田賞」という賞を 2012 年に創設していますが，この賞のきっかけは，2005
年に ACM SIGGRAPH から CG 分野の最高峰である S. A. Coons 賞を筆者が受賞したことです．なお，1983 年に S. A.
Coons 賞の最初の受賞者となったのがサザーランドで，私は 12 番目，アジアでは初めてでした．CG 分野は，真理の探究というより，社会生活を豊かにする研究分野であるので，個々の体験の中にこそ新たに必要とされる発見があるといえるでしょう．本学会に設置された西田賞が CG 分野の今後の進展に寄与できることを祈っています．
先ほど触れた「ユビキタスコンピューティング」に戻ると，この概念を 1988 年，最初に提言したのが米国のゼロック
ス社パロアルト研究所（PARC）のマーク・ワイザーです．この研究所からは，マウス，オブジェクト指向言語，グラ
フィカルユーザインタフェース，インサーネットなど，現在では当たり前となった多くの技術が生まれており，前述のアラン・ケイもこの研究所の代表的研究者です．筆者は，1989 年にこの研究所で講演するチャンスがあり，その際，未来社会では計算機がどのように生活に関わるかの予想映像をみせて頂き，今後訪れる IT 社会の進化に驚きを感じたことを覚えています．
また，私は 2020 年に情報処理学会から船井業績賞という賞を頂きました．この賞は 2002 年に創設され，初代受賞者
がアラン・ケイ，次が AI の父と言われたアービン・ミンスキーです．他に，並列計算機の世界的権威ウイリアム・ダ
リー，データマイニングの先駆者ジアウエ・ハンも受賞されてます．私はさらに，本学会で 2013 年に創設されたアレキサンダー・ベイン賞も，昨年，私の 1 代前の学会会長であった小宮一三先生と共に受賞するという栄誉に輝きました．
さて，本学会での CG 関係の活動は，まず 1993 年に CG，コンビュータビジョンなどを研究するビジュアルコンビュー
ティング（VC）研究委員会が設立され．93 年 10 月には VC ワークショップ’93 を開催し，97 年には 3 学会共催．本学会年次大会に併設の形でシンポジウム Visual Computing’97 を開催しました．
研究会の初代委員長には中前栄八郎先生（当時 広島大）が就任され，続いて鳥脇先生(当時 名古屋大)が引き継がれ，2001 年から私が引き継ぎました．このシンポジウムは CG 分野では国内を代表するシンポジウムになっています．本学会の会長職については，鳥脇先生が平成 13
年度から会長になられ，数年後私が会長になり，その後 VC 委員会出身の先生の中から近藤，藤代，斎藤先生が会長を務めておられます．このことからも本学会における CG 分野の重要性が高まってきたことがわかります．
筆者は既に 2 つの大学を定年になり，73 歳になりますが，現役プログラマーであり学会発表もして，生涯研究者を目指しております．これからもできうる限り学会や研究活動に貢献したいと思っております．

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）― 創立 50 周年記念特集 ―データサイエンス・AI 教育について
長橋 宏（名誉会員; 東京工業大学 特任教授）

Education of Data Science and AI
Hiroshi NAGAHASHI（Honorary Member; Specially Appointed Professor, Tokyo Institute of Technology）
データサイエンス（DS）分野の専門教育を対象とした資格制度やカリキュラム標準に関する様々な取り組みが世界中で行われており，日本においても，大学・学部レベルのDS・AI専門教育プログラム向けに，カリキュラム標準の策定が情報処理学会を中心として進められている．また，政府の「AI戦略2019」の提言を受け，“数理・データサイエンス教
育強化拠点コンソーシアム”において，各大学・高専を対象とした「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）
モデルカリキュラム」が2020年に策定された．これからのデジタル社会を牽引していく人達が，数理・データサイエン
ス・AIを日常の生活・仕事の場で活用していくための基礎的素養を身に付けることができるようになることを想定してのことである．
DSAIモデルカリキュラムの公開と並行して，文部科学省は「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」を令和3年度からスタートさせており，申請があった機関の審査，認定が行われている．このプログ
ラムは，全学の学生を対象としたDSAIリテラシー教育であり，あらゆる分野でのDSAI利活用の必要性と重要性を伝えることが目標とされている．私の勤務する大学でも，入学初年次の学生がDSAIの基礎から応用へと継続的に学ぶことができるようプログラムを整備中である．
また，2019年に小学校でのプログラミング教育が必修化され，翌2020年には中学校でのプログラミング教育の必修化も行われた．これらの制度改革を通じて，多くの小中学校で携帯端末が常備され，様々なアプリの日常的利用やネット
ワークへの接続など，DSAI教育に不可欠なハードウエア的基盤が整備された．さらに2022年には高等学校での「情報I」が必修化され，2025年度からは大学入学共通テストの出題対象にも「情報」が加えられることになっている．このように，制度面におけるDSAI教育に関する体制は整いつつある．
しかし，辺りを見回してみると，学校や地域による環境整備上の格差や，各家庭における意識/認識上の格差などが存在しているように見える．その結果，小学校，中学校，高等学校を通して個人毎の格差が積算されたまま，大学に進学してくることになる．したがって，2022年度以降に入学してくる学生間のDSAI関連基礎知識の習得レベルの差は極めて大きいと予想される．大学の初年次DSAIリテラシー教育で想定されているモデルカリキュラムの内容は，全学の学生を対象とする文理共通となっており，決して高いレベルではない．仮に全体として期待されるレベルまで到達していないとしても，講義を受ける学生の水準が揃っているなら，そのレベルに応じた講義内容を準備すればよい．しかし，個々
人のレベル差が大きい場合は，レベルに応じた講義内容を準備するのが本来であろう．とはいえ，人的・空間的リソースの制約もあるため，基礎知識のレベルに応じたクラス分けや講義内容の選択という対応策を講じることは現状では難しい．本校のような理工系大学には，コンピュータやプログラミングに関して高校までに本気で学んできた学生もいれば，大学で学ぶことを楽しみに入ってくる学生もいるであろう．モデルカリキュラムに沿いながら，前者を失望させることもなく，また後者にも関心を持ってもらえる講義内容を提供していくことが重要であると考えている．
小学校から高等学校までのプログラミング教育の制度改革を実りあるものとし，これから実施するDSAIリテラシー教
育を，それを受けた学生がDSAIの基礎から応用，発展へと学んでいくうえでの礎となるものとするためには，社会全体がDSAI関連技術者を必要としている状況を考えると，必要な教員数そのものが相当な数になる．その教員・スタッフを輩出するのは主として大学となるが，この分野の知識と技能を専門として習得したエキスパートだけでは，必要とされる数をはるかに下回るであろう．これを解決するためには，DSAI分野を専攻する人以外にも卒業後はDSAI初等・中等教育の一翼を担ってもらう必要がある．さらに実際の教育現場で指導する教員の知識レベルを維持するための研修制度の充実も必要であろう．そうなると，大学という組織だけではなく，画像電子学会をはじめとするDSAI関連学会においてもDSAIリテラシー教育への関りを深めていただくことが不可欠となるであろう．
また，デジタル社会への移行期でもある現在，新たなDSAI技術によって日々の生活や仕事は一変すると予想されるため，10年先を見通すことは困難である．このような状況下においては，自らが積極的に新しい技術を活用し，論理的思考に基づいて問題を解決していく能力を身に付けておくことが何より望まれる．
50 周年記念にふさわしい随想になったかは疑問であるが読者諸兄のご共感とご支援を賜れば幸いである．

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）― 創立 50 周年記念特集 ―50 周年記念メッセージ
松本 充司（名誉会員 早稲田大学名誉教授）

Congratulatory Address to 50th Anniversary of IIEEJ
Mitsuji MATSUMOTO（Honorary Member; Professor Emeritus, WASEDA University）
1972 年 4 月 14 日に誕生した画像電子学会は今年創設 50 周年を迎えるという．この 50 年の間には少なからず紆余曲折があったと思うが，半世紀の歩みに到達したことをまずもってお祝いしたい．また，画像工学の研究推進ならびに若手研究者の育成，本学会運営等にご尽力された幾多の諸先輩，学会員，学会事務職員の方々に敬意を表したい．
本学会の誕生の歴史については，創立 40 周年特集号に掲載の小林一雄名誉会員の“回顧 画像電子学会誕生の前後”に詳しく述べられている．筆者としては，本学会の前身である 1943 年に誕生した電写研究会を，新学会に衣替えする時に，今なお新鮮で将来にもつながる「画像電子学会」としたことが何より素晴らしいと思う．諸先輩の先見の明に感銘を受けるとともに，今後も大切にしていただきたいと思う．以下では半世紀の歩みを振り返ってみたい．
私は 1970 年に NTT に入社した．配属先はファクシミリ研究室となった．1843 年にアレキサンダー・ベインによって発明されてからおよそ 130 年もの間，“Sleeping Giant”とか“Aged Infant”と呼ばれていたように．当時のファクシミリは
まだ夜明け前で，専用線を利用し公共の限られた領域で使用されているだけで，一般家庭はもちろん，一般オフィスでもまだ手が届かないものであった．
日本でファクシミリが目覚めたのは画像電子学会が創設された 1972 年に行われた回線開放によってであると思う．
電話網において音声以外の情報データを送ることが許されたことにより，ファクシミリの開発が一気に進展した．これに伴い誰とでも通信できるファクシミリ装置の標準化機運が高まった．電話網用のファクシミリの“高速化”，“高品質化”
および“標準化”をテーマとして産学官の間で大いに議論が盛り上がり，期待が高まった．この潮流の中心に画像電子学会が存在し，ファクシミリ装置の技術・研究を議論する場として重要な役割を果たすことになった．
この頃 CCITT（ITU-T の前身）では相互通信を可能とするファクシミリの国際標準化が俎上に上っており．電話網のファクシミリを G1（6 分機），G2（3 分機）
，G3（1 分機相当）の 3 つのグループに分けて議論していた．漢字文化に馴染みがある日本では手書き文字が送れる通信機器の開発および標準化を待ち望んでいた．やがて G3 機が普及し，ファ
クシミリ装置の大部分は日本製となり，日本は世界のファクシミリ工場といわれた．画像電子学会では品質評価に使用するファクシミリテストチャートの頒布で，学会の財政が著しく潤い，安定した運営ができた．しかし，今にして思うとこの頃が『ファクシミリの全盛期』であったと考えている．
1980 年代後半では次世代ファクシミリとして，辞書レベルの細かい文字が短時間で送れる ISDN 利用の G4 機の標準化が期待された．しかし，G4 機の標準化は難産であった．ISDN の建設を推進し OSI 型 G4 機を主張する日本・フランス・ドイツ等と，電話網で 64kbps 相当のモデムを使用する非 OSI 型の G3bis 機の標準化を主張する英・米・ソ連等との間で激しい対立があった．最終的に G3bis 機の標準化も認めることで，G4 機が標準化され，国内では ISDN 利用 G4 機の製品発表が相次いだ．しかし，G3 機では既存の電話回線が利用できたので，網については何ら心配がなかったが，G4 機では ISDN 回線の導入に時間を要した．では，ISDN が不要な G3bis 機が普及したかというと逆に一台たりとも製造されることはなかった．既に ISDN も使用できなくなってしまった今日では『今は昔』の話である．渦中にいる時はわからないが，振り返ってみればそんなことが枚挙に暇のない 50 年であったといえる．
さて，今後の画像電子学会はイメージコンピューティング，ビジュアルコンピューティングの単独研究に限らず，多種多様の業界との融合が活発になるだろう．2 次元，3 次元空間に加え，バーチャル空間，アニメの世界にアバタを登場させ，バーチャルとリアルとの接続・標準化も必要となろう．SDGs に貢献し，地球にやさしいことも重要である．
また，画像電子学会の運営面では，女性の学会理事，研究者・技術者の増加を望みたい．若手研究者には海外の仲間と接触し，白熱した議論ができる人物になってほしいと願う．近年，国際機関では，アジア圏からの多くの人材が活躍しているのを見て外国人との交流が少ない日本はつくづく島国だと考えさせられる．日本人が英語を普通に話せれば，国際機関の場でリーダーシップがとれる機会は数十倍増えると信じている．今後の活躍に期待したい．
今から 30 年前，学会誌にコーヒーブレイクコーナーを設け，国際会議の経験談・失敗談を最初に紹介した（第 21 巻
第 2 号，130 頁“Heaven and Hell”,（1992.4）参照）のもよい思い出である．多くの会員にコーヒーブレイクを読んでい
ただいていると思うが，寄稿も是非お願いしたい．学会の今後の発展を切に願って本稿を締めくくらせていただく．

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）― 創立 50 周年記念特集 ―二つの知小野 文孝（名誉会員; 東京工芸大学 名誉教授）

Two Types of Intelligence
Fumitaka ONO（Honorary Member; Professor Emeritus, Tokyo Polytechnic University.）
本学会の創立 50 周年誠におめでとうございます．筆者の技術者人生の開始を大学院入学時点の 1971 年とすると，丁度本学会の誕生と重なる. 筆者の技術者人生はいずれ物理的に終焉するが画像電子学会の活動は若い人達に引き継がれて今後も続いていくであろう．筆者の敬愛する長嶋茂雄氏の言葉を借りれば画像電子学会も永久に不滅であるということになる．不滅であるために具体的に何が重要であるかについては本誌の 5 年前の随想でも触れたので．ここではもう少し広い観点から考えてみたい．
さて，コロナのお蔭で家にいる時間が増え，書棚をあらためて見直す機会も増えたのだが，その片隅に高校時代から鎮座したままなのが小西甚一氏の「古文研究法」である．当時，国語の参考書の選択が理系志望の級友たちの間で話題になることはほぼなく，どんな本が人気なのかは知らなかったのだが，実は受験参考書の定番であったことを最近ネットで知った．実際，当時気鋭の国文学者が，受験参考書であろうと決して手を抜くことなく取り組んだ書で，最初の部
分で著者の思いがしっかり述べられ，本編も読者に語りかけるような講義調の文体であり，時に脱線もするので読み物としても大変面白かった．特に筆者に印象的だったのは，疑問はあるものの丸暗記せざるを得ないと思っていた古文文法や文学史について教科書には出てこないいくつかの説が紹介され，「定説はまだない」などと言及されていた点である．
当時教科書に書いてあることは唯一正しいと信じていた筆者にはまさに目からウロコで，学問と受験勉強との違いを生れて初めて意識させられた書といえる．この本に出会ってからは早く大学で本当の学問とやらをしてみたいと考えるよ
うになり，担任の先生に「結果がどうであれ受かったところに行きます」などと宣言をしたのを覚えている．
就職してから十年ほどは専門外の書籍もよく読んだし，趣味に近い月刊誌も四種くらいを定期購読していた．
その頃．
衝撃を受けたのが雑誌「言語」の 1973 年 6 月号で初めて知った，角田忠信氏による日本人の脳の言語処理の特殊性の発見である．人類は通常，脳の「音楽半球」（多くは右脳）で，言語（母音），音楽，機械音，鳥・動物の鳴き声，虫の音などを処理し，もう一方の「言語半球」（多くは左脳）で言語（子音）認識を行うのであるが，日本人は，「音楽半球」
では音楽（西洋楽器音），機械音を認識し，そのほかの音はすべて「言語半球」で認識するというものである．つまり日本人においては虫の声や鳥や動物の鳴き声も言語脳で機械音より優先的に処理されるのである．しかも，この相違は人種に基づくのではなく日本語を母国語にする人に特有な現象であるという．たとえば虫の音をめでたり，その声を共通の言葉で表記するのは日本人には当たり前であるが実は日本人・日本語に特徴的なことであったわけである．あまりに驚きの発見に対し，多分疑問や反論も多く寄せられたせいであろう．氏はその実験を世界の様々な地域で行い，ポリネ
シア語族にのみ日本人型の特徴が見いだされたことをその後報告されている．角田氏はそこから出発して日本人の創造性に関しても考察を進めておられる．梅棹忠夫氏が「日本人研究者はサルの顔を見て個体識別ができるのだが，西洋の学者にはそれを信じてもらえない」と述べておられることに着目し，人間自らを自然の一部として考える日本人の認知能力は独自の科学の発展につながるのではないかと述べておられる．また，ハイゼンベルクは日本人のもたらした理論
物理への貢献と極東の伝統的哲学との関係に言及しているが，この日本人型の脳に基づく創造性が寄与しているのではないかと想定されている．さらに，渡部昇一氏が「クオリティ・ライフの発想」という著書の中で「知」を実務型の「インテリジェントな知」と独創型の「インテレクトな知」に分けておられることについても，角田氏は左脳と右脳の関係で説明できるとされている．渡部氏はインテレクトな発想を行うには黙想のような時間が必要であり，たとえば禅が良い例であると説いておられるが，創造性というのは主として非言語脳の所産であるとすると，自然の音を聞いても言語脳スイッチが働きがちな日本人が，それを克服する方法について共通の結論に達しているのが興味深い．
本学会が今後も長く存続するには会員の方に新しい技術分野を開拓していただく必要があると思われるが，特にその初期の段階では創造性の高い研究が重要であろう．日本人は実務型の知に偏っているという指摘があり，受験勉強がそのやり玉に挙がったこともあったが，茶道や武士道，日本料理などの伝統文化を見る限り日本人本来の独創性は世界に誇ってよいであろう．最近では日本アニメの圧倒的人気やイグノーベル賞の連続受賞も心強い．角田氏が科学的に検証された日本人・日本語の特質が画像電子学会の関連分野にも活かされていくことを祈って 50 周年の祝辞に代えたい．

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）― 創立 50 周年記念特集 ―思い出から想われる本学会の未来
羽鳥 好律（名誉会員; 東京工業大学 名誉教授）

The Future of this Society that Can Be Thought of from Memories
Yoshinori HATORI（Honorary Member; Professor Emeritus, Tokyo Institute of Technology.）
画像電子学会が創立 50 周年を迎える．我々が今なすべきことは，本学会の対象課題の変遷，論文動向，依拠する理論の変化，成果の利用状況などについて思い起こし，将来の学会が果たせる役割に想いを馳せることであろう．とはいうものの，人は歳をとると思い出されるのは，学会活動で縁のあった場所やお会いした人々，食べ物の記憶ばかりである．
私が最初に画像電子学会に関わったのは，学会の事務局が東京の目黒駅近くに在ったときである．私は当時映像信号の高能率符号化の研究を始めたばかりであったが，所属していた研究所ではファクシミリの符号化・標準化の作業が山崎泰弘氏（本学会元会長）のグループにより精力的に進められていた．標準化議論における最大の争点は，ファクシミリという機器が「爆発的に普及する直前の技術状況」において，符号化のためにメモリー容量が増えるとこれが機器構成の負荷増につながる，という価格面からの是非の議論が深刻であったと聞いている．
当時の画像電子学会はそのような「時代」の，ファクシミリの研究・開発における中心的学会であった．学会事
務局は権之助坂の途中のマンションの一室に有り，私が出入りさせていただいていた他の学会が例えば機械振興
会館の建物の中に広く事務室を構えていたのに比べ，「生活感満載」・「家族的」な雰囲気の印象が強く，ある種のカルチャーショックを覚えた記憶がある．
事務所はその後浜松町に移った．当時の事務局長の勝谷健一郎氏に，駅に近い路地裏の知る人ぞ知るというそば屋に連れて行って頂いたことがある．
「注文するときには，1 枚 2 枚と注文するように！（つまり，店主は打つ新そばの香りに誇りを持っているので出すのは「もり」だけ，注文できるのは数量のみと弁えた「客」だけが入れる店である）」との事前レクチュアを受けていた．本当のそばのうまさについてはよくわからなかったので，窮屈感のみを感じた思い出がある．その頃，南 敏氏（本学会元会長）より，「学会としてはファクシミリだけに閉じこもることなく，将来の為にコンピュータグラフィックス（CG）やバーチャルリアリティ（VR）の研究発表が行われるような場にしてほしい．
」とのご指示を頂いた．全く「土地勘」のない学問領域なのでどのように対応すべきか途方に暮れたが，「針の穴に糸が通る」こともあるとは・・・．この件に関しては多くの方々によるご支援の賜物であるが，紙数の関係で経緯は省略させていただかざるを得ない．
会員がこの学会に参加し続けることで得られる未来とは何であろうか．私自身，ここ数年あまり積極的に活動に参加できていないが，ホームページ等の学会近況報告からも分かるように研究会活動を通じて新しい分野への挑戦が確実に行われているように思われる．一例として，音楽プロデューサとヴァイオリニストの斎藤母娘による，音楽と空間快適性の関係を論じた発表[1]（演奏付き）が年次大会で行われていたことが思い出に残っている．本会で対象としてきた画像信号に対するアプローチは，1 次元から 2 次元へ（ファクシミリの符号化），そして 3 次元（映像情報の符号化，CG），4 次元（多視点，CG，VR）へと拡張してきた．今後は，入力側の画像信号次元の拡張だ
けでなく，視覚情報を受容する「人間側」の脳内での反応（引き込み作用や視覚・聴覚・空間認知等の感覚間の協調）までをも考察の対象に含めて，画像制作やコミュニケーション・応用の枠組みを探る学問的アプローチの世界に踏み入ってゆくことに成ろう．
この新しい方向性は，本学会の「新芽」としてはまだ広く知られていない．この 2 年ほどは新型コロナ流行の影
響で，活動がオンライン中心になり，集まって交流・理解しあうことが難しくなっていることも一つの理由であろう．しかし考えてみれば，このような映像システムの利用から「場所」や「人」，「味覚の記憶」までをも思い出として残してくれるような経験が得られるようになり，次世代への想いを紡げるようにしてゆくことは，本学会研究対象の所掌範囲であろう．
「自己言及的」なもの言いではあるが，学会の情報発信の成果は学会の研究成果の結実の如何に関わっているのかもしれない．次世代の学会が，我々自らの研究成果に助けられてこれからの道を歩み続けられることを切に願う．
[1] 斎藤恵美子，斎藤アンジュ玉藻：「脳と感性に響く音楽を用いた空間快適性」2016 年画像電子学会年次大会予稿集, June.2016.

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）― 創立 50 周年記念特集 ―画像電子学会創立 50 周年記念号に寄せて
小宮 一三（名誉会員，神奈川工科大学 学長）

Congratulatory Address to 50th Anniversary of IIEEJ
Kazumi KOMIYA（Honorary Member, President of Kanagawa Institute of Technology）

画像電子学会創立 50 周年誠におめでとうございます．私は 1971 年電電公社（現 NTT）通信研究所に入所と同時に画像電子学会会員になりましたので，この 50 周年は自分の研究人生とぴったり重なり，感慨深く受けとめております．
今では学会発足時のことを知る人も少なくなってきましたが，画像電子学会誌第一号(1972 年)巻頭言に故小林正次初代会長が，学会設立の意義と期待として「情報量豊かな画像を電子的手段で記録，伝達，保存する技術を研究し，情報化社会の発展に寄与する」と述べられています．技術とともに社会貢献の重要性まで言及され，新しい時代に挑戦する
先輩たちの並々ならぬ覚悟が伝わってきます．50 周年を機に改めて会長をはじめ会員の皆様の当時の情熱に思いを馳せた次第です．
本学会は，言うまでもなくファクシミリの技術開発，標準化，社会への普及に最も貢献した学会です．私は 2021 年度
総会において画像電子学会よりアレキサンダー・ベイン賞を授与されました．ファクシミリの発明者であるベイン氏を記念した権威ある賞で大変光栄に思っております．同時に私なりにファクシミリを改めて考える機会ともなりました．
そして 1997 年に学会 25 周年を記念して出版された「ファクシミリ史」を読み返し，多くの研究者，技術者が学会に結集し，長い期間をかけ，世界をリードするファクシミリの成功に導いたことに改めて感動いたしました．今日のデジタ
ル社会において紙ベースのファクシミリは時代遅れとして廃止する役所等もありますが，ファクシミリは極めてユーザに優しいシステムです．漢字や図までなんでも簡単に送れる柔軟性，不在でも受信可能な記録性，簡単な手順の操作性などのメリットは捨て難いものがあります．この機会にもう一度ファクシミリを表舞台に戻すことができたらうれしいと思います．
次に，これからの学会への期待について述べたいと思います．会長時代からも折々触れて参りましたが，次の目標として「社会に開かれた学会づくり」を目指してほしいと思っています．学会の主たる役割は新分野開拓，標準化における技術的貢献ですが，今後は学会活動を広く社会に広げることも重要です．例えば本学会に長く在籍されている会員の豊富な経験や技術ノウハウを企業若手技術者，学生に伝承し技術開発や教育現場の活性化につなげること等が考えられます．私が会長の時にこの企画を「魂の伝承」と名付けましたが，近年大学においても専門職教育の重要性が叫ばれており，大学と学会の連携強化の点からも実現できれば大変すばらしいと思います．また，コロナ禍で企業，大学ではオンライン化が進んでいます．オンラインを活用して子供から高齢者まで幅広い年齢層への技術教育，世界中の研究者とのグローバルな研究会なども企画していただけると有難いと思います．
最後になりますが，今日までご尽力いただいた歴代学会役員，事務局はじめ関係各位に改めて謝意を表します．そして 50 周年を一つのステップとして画像電子学会が今後も末永く発展していくことを期待いたします．

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）― 創立 50 周年記念特集 ―学会創立 50 周年を祝して
安田 靖彦（名誉会員;東京大学 名誉教授，早稲田大学 名誉教授）

Congratulatory Message to 50years Anniversary of IIEEJ
Yasuhiko YASUDA（Honorary Member; Professor Emeritus of The University of Tokyo, Professor Emeritus of Wsaeda University）

本年四月をもって画像電子学会が創立 50 周年を迎えられたとのこと，誠におめでとうございます．
本学会は，創立当初黎明期にあったファクシミリの標準化や市場の創出・拡大に貢献したほか，画像通信・符号化・処理等新しい情報技術の専門学会として，我が国はもとより世界的にも大きな足跡を残してきました．画像電子学会という伝統的な学会名を維持しつつ最近ではその取り扱う分野もビジュアル・コンピュ―ティングをはじめとする，新しい領域へと広げつつあり，その存在価値は大変大きいと考えます．
先般学会誌 250 号記念の随想では筆者が研究者として最も活動的であった時期を本学会と共に歩んで来たことを振り返り，いくつかのトピックを紹介させていただきました．今回はより高所に立って，先の大戦にまつわる日本の歴史や，その後の日本の歩みの一部に関し，あくまで私個人の感想や意見を述べてみたいと考えています．
さて，シナ発新型コロナウイルス騒動が依然隆盛を極めている現時点において，テレワーク，遠隔授業など本学会関連の IT 研究者，技術者の研究成果が大いにその威力を発揮していることは確かです．これからはテレワークの時代になるというのはある意味で真実でしょうが，抗生物質，飛行機，自動車，ディジタル通信，インターネット，宇宙ロケッ
ト等々，20 世紀初頭には実質的に存在しなかったものが，現今の経済・社会活動を豊かにし，安全・衛生を高めています．シナ発新型コロナウイルスも近い将来鎮圧され，他の多くの病気と同様，人類はそれらと普通に共存していくことになることも間違いないでしょう．その意味で学会としては，落ち着いて，様々な思索を巡らす秋（とき）でもあるかと思います．
翻って，現今の世界情勢を眺めると，人権，法治，自由を基調とする民主主義国家群の陣営と，人権や自由を無視あるいは著しく制限し，国際法を公然と踏みにじり，軍事力を用いて覇権を獲得せんとする膨張主義的な，シナやロシアを中心とする，広く国民の選挙によって正当性が付与されているわけではない独裁政権が支配する社会主義陣営との熾烈な覇権争いの真っただ中にあります．そして，短期的にはともかく，長期的な視点からは効率の悪い社会主義陣営は，開かれて進んだ科学技術を民主主義陣営から掠め取ろうと躍起になっています．こうした事実を放置すれば，民主主義
陣営の安全保障に重大な問題を惹き起こすことでしょう．小生は個人的にはロシア（ソ連）がかつてそうであったように，シナも図体は大きいが見かけ倒しで，いずれ自壊していくものと確信していますが油断は禁物です．
元々，ユダヤ教という一神教から派生したやはり一神教であるキリスト教を信仰し続けてきた西欧社会が生み育てた鬼子である社会主義（共産主義）は 1917 年 11 月 7 日のロシア革命に始まり， 1989 年 11 月 9 日のベルリンの壁の倒壊とともに崩壊したといえます（ソ連の解体は 1991 年 12 月 25 日）．その間，この全人類を巻き添えにした壮大な社会的実験は，人類に未曽有の災厄を齎した挙句，みじめな失敗に終わったわけです．1989 年 12 月 3 日，ブッシュ（父）米
大統領とソ連のゴルバチョフ書記長が地中海のマルタで冷戦の終結を宣言し，これで世界は平和になると誰もが信じた
わけですが，現時点では世界平和はまだ空想というのも確かでしょう．
一方，戦前の我が国は，他国に先駆けて共産主義の脅威を見抜き，これと戦ってきました．明治維新以降欧米の列強が日本にも襲い掛かることが予想される中，日本は日清戦争，日露戦争，第一次世界大戦におけるシナの山東省における対独戦争，
シナ事変における対シナ戦争と負け知らずに突き進み，やがて大東亜戦争に突入することになるわけです．
遡って，第一次世界大戦の停戦後の 1919 年 1 月 18 日，パリで行われた講和会議と国際連盟創設に関する会議には，日本は戦勝国の主要な一員として参加し，国際連盟の規約に人種差別の撤廃，
人種間の平等の原則を入れるよう提案し，委員会で出席委員 16 名中 11 名の賛成を得ました．これも日本が人種平等を主張してきたことを裏付けています．しかし，議長の米国大統領ウィルソン（民主党）は「このような大問題は多数決ではなく全会一致でなければ決められない」と主張し，結局廃案に追い込まれてしまいます．その結果，日本国内では，上層部には対米協調派が多かったものの，一般国民の間では，これに加うるに米国内の排日移民法成立の動きもあり，米国に対する敵意が燃え上がることになりました．昭和天皇の独白禄（戦後採録）によると，昭和天皇もこれが後の対米戦争の遠因の一つであったことを認めておられます．

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

これに対し米国（テオドール・ルーズベルト大統領，民主党）は，日露戦争の直後から日本を敵視し始め，国力が衰退していたスペインからカリフォルニアやフィリピン群島，グアム島を奪取するとともに，カメハメハ王朝をだまして
ハワイ諸島を占領し，当時太平洋において最強の海軍を保有していた日本を牽制するため，それまで新興国ドイツに備えて東海岸に配備していた艦隊をマゼラン海峡経由で西海岸に集中し，世界一周の親善練習航海と称して，超弩級戦艦
8 隻と巡洋戦艦 8 隻からなる所謂八八艦隊（艦船を白く塗装していたので，ホワイトフリートともいわれた）を東京湾の奥深く横浜港に入港させました．その一方で，中米のパナマ地域を買収し，将来に備えて大西洋と太平洋を結ぶ運河の建設を開始しました．この時，明治政府は米国の意図を知りつつも，米国艦隊を歓迎しましたので，何事も起こらな
かったわけです．
しかし，その後も英国及び特に米国は執拗に我が国を敵視し，容共派のフランクリン・D・ ルーズベルト（FDR；民主党，テオドール・ルーズベルト大統領の甥）が大統領となるに及び，謀略の限りを尽くして我が国が大東亜戦争を開始せざるを得ない立場に追い込みました．まさに米国は人類の真の敵を見誤ったといえるでしょう．
満州事変以降，紛争の不拡大方針を極力貫いていた日本に対し，英国，米国やロシアに後押しされた蒋介石軍が我が国に挑戦し，日本軍と盧溝橋をはさんで対峙していた，1937 年 7 月 7 日，有名な盧溝橋事件が発生します．これは中共のスパイが紛争を惹き起こすために，日本側に発砲した事件で，この事実は後に恩周来自ら認めています．また，1937
年 7 月 29 日，通洲事件とよばれる，女性や子供を含む日本人居留民（朝鮮人を含む）200 人が蒋介石の保安隊に空恐ろしい残虐さで虐殺された事件が発生しています．両事件においても，日本陸軍は隠忍自重して，交渉で解決しようと努力したのですが，英米蘇の支持を背景に，蒋介石は大軍をもって日本軍に襲い掛かり，日本陸軍もついに堪忍袋の緒を切らして反撃に転じ，上海から南京へ蒋介石軍を蹴散らし，進軍したわけです．この際，蒋介石は欧米の与太新聞記者
等を大金を使って，雇い上げ，世界の同情を買うために嘘だらけの記事を書かせています．特にハースト系新聞は露骨な反日で，米国の民衆に日本への悪印象を刷り込ませました．こうした米国マスコミの行為というのは，現在でも変わっていないといえます．
著名な軍事・外交評論家の高山弘之氏の著作「アジアの解放，本当は日本軍のお陰だった！」によれば，蒋介石の軍隊は南京から追い出された後，武漢へ向かって逃げ，その玄関口にあたる九江の支那人住民の家々を占拠して食料等を略奪し，住民は自分の街にいながら難民となりました．蒋介石はその一ヵ月前にも，日本軍の進撃を遅らせるために，
黄河 蘭封の堤防を爆破・決壊させ，濁流により湖南省の半分を水没させ，32 万人の住民の命を奪っているのですが，この時はさらに長江の堤防を切りました．その結果，濁流の中，九江市街に入った日本軍は，まず家を失った住民達に米を配給し，コレラ菌に罹患した 500 人の治療をし，井戸水の防疫を行うとともに，堤防の復旧を行っています．このように自国民を盾にした作戦を蒋介石は堅壁清野（けんぺきせいや）作戦と呼び，得意になって使っていました．現在の習近平などもまさに同じようなことをしているわけで，これが支那人の本性であると知るべきです．
閑話休題．戦前の日本について申し上げると，軍部独裁の暗黒時代であったというのはとんでもない誤解であり，既に 1925 年から普通選挙（成人男子対象）が行われ，佐々木邦ほかのユーモア小説があり，日本全国どこへでも基本的に自由に旅行ができ，デパートや映画館，遊園地が賑わっていました．因みに米国で黒人に対して実質的な普通選挙権が与えられたのは，戦後も戦後 1971 年のことです．確かに敗戦の前後は，食べ物が乏しく何時もひもじい思いをしていました．しかし，皮肉なことに戦時中収容されていた政治犯は，「丸々と太っていた」というとレトリックが過ぎるかもしれませんが，出所後直ちに活動を始めたのは事実で，あの食糧難の時代に刑務所の囚人達は栄養のある食事を与えられていたことがわかります．戦前戦中の日本はなんと立派な法治国家であったことか！これがソ連や中国，北朝鮮等であれば，さっさと粛清されていたことでしょう．日本は聖徳太子の時代から，「和を持って尊しとなせ」の国であり，明治新政府でも「広く民の意見をきいて，万機公論に決せよ」を基本とし，民衆主義に基づく立憲君主国であり続けました．
また，皇室はその長い歴史の中で専ら民の幸福を祈る存在であり続け，これが世界の王室の中でも日本の皇室が尊敬を集めている所以でもあるわけです．
戦後レジームの中で育った本学会員の多くは，恐らくこうした事実を学校では教わらなかったと推察します．戦後レ
ジームというのは，精強で頑強な日本軍に懲り懲りした GHQ（連合国軍最高司令部）が，日本が二度と白人に敵対出来ないよう，WGIP（War Guilt Information Program：戦争に対する罪の意識を日本人に刷り込む計画）を作成し，所謂東京裁判史観に基づき，悪いのはすべて日本国であるという意識を日本人に植え付け，あの糞くらえ憲法を押し付けてきた体制なのですが，これは占領終了後も，朝日・NHK を中心としたマスメディアや左翼文化人に引き継がれ，今日に至っています．これらの敗戦利得者は，謙虚で自分たちの行ってきた善行を喧伝しない日本人の特性に付け込み，
自分たちの利益を継続させるために嘘をつき，事実を隠蔽し続けていることを，皆さんは知らなければならないと思っています．この国の将来の世代のためにも，真実を明らかにし，虚偽には淡々と反論することが極めて大事であると考132

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

える次第です．
私は昭和 10 年 7 月 7 日生まれで，先の大東亜戦争の終了時は，満 10 歳になったばかりの国民学校 4 年生でありました．多少戦前の空気を吸った日本人の私からみますと，戦後 75 年は大きな嘘がまかり通ってきた我慢のならない時空間であります．この学会への愛着はとりわけ強いのでそれに甘えて老人の繰り言を長々と述べさせていただきましたが，これ以上続けてはご迷惑かと思い，この辺で筆をおかせていただきます．
以上
追伸：
私は 2006 年 3 月末，早稲田大学を定年退職し，東京大学大学院数物系研究科電子工学専攻博士課程に 1958 年に進学
して研究者の端くれに加わって以来，足掛け 50 年に及ぶ研究・教育者としての生活に終止符を打ちました．その後は，主として総務省関連の財団等の会長，理事，選奨委員会の委員長や委員等として，公的な仕事のお伝いをしております．
その間，本文で述べましたように GHQ によって張り巡らされた厚い鉄のカーテンに風穴を開け，日本人を戦後レジー
ムの惨状から救い出したいとの思いに駆られ，講演をしたり随想を書く機会があれば，それに応えることに僅かに残った情熱を傾けてきました．
その一例として，戦後 70 年の節目に，母校東大電気系学科のウエブページから求められて寄稿した“戦後 70 年・・
回想，感想，意見”という随筆があります．これはこの表題に“安田”を加えて，ネットで検索していただければどなたでもアクセスし読むことができますので．是非お読みいただきたいと存じております．また，このような小生の著作の一部を，今後本学会誌に掲載させていただくようお願いしているところです．
なお，本随想の中で触れた GHQ による日本人洗脳工作 WGIP（War Guilt Information Proguram）の実体を，関野通夫
氏や加瀬英明氏等が暴いた小冊子「日本人を狂わせた洗脳工作 今なお続く占領軍の心理作戦」が，株式会社 自由社から出版されています．1,000 円程度の低廉な書物ですので是非入手してお読みいただきたいと考えております．
最後に，本随想の執筆にあたっては，本学会元会長，元編集長，東京工芸大学名誉教授 小野文孝氏の全面的なご支援を頂いたことをここに記し，深甚なる謝意を表する．以上，本文の文責はすべて著者が負うところである．

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）― 創立 50 周年記念特集 ―画像電子学会 50 年の歩み
小野 文孝（名誉会員）
東京工芸大学The History of IIEEJ for Fifty Years
Fumitaka ONO (Honorary Member)Tokyo Polytechnic University
ファクシミリ・複写機関連の技術や市場動向，製品リスト，

1．まえがき業界ニュースに限定されていたがその後時代の要請に合わせ本学会の創立を記念する特集号を振り返ると 20 周年，25て対応範囲が変動し，現在では学会活動，標準化動向，製品

周年でそれぞれ「画像電子学会の歩み」に関する記事を掲載

動向を三本柱としている．学会開催の講習会・セミナーはしている 1), 2)．その内容は画像電子学会における主要な出来

1976 年が最初で，その後も年に 1 回定期的に開催され，1986

事と画像電子関連のニュースとを年表形式で紹介するもので年からは現在も続いている「秋期セミナー」の名を使用してある．
今回創立 50 周年を迎えるに当たりそのアップデート版

いる．また，1979 年には最初のハンドブックが発刊された．

を掲載するのがよいであろうということになり，筆者がその1980 年代に入り学会 10 周年記念として過去の掲載論文を任をお引き受けすることになった．
以下では 50 年の歴史の内， 対象に表彰が行われた．1984 年からは 2 年単位で優秀論文をまず最初の 25 年について文献 1), 2)を参照しつつ年表（表 1）
表彰する制度がスタートし，現在まで続いている．
に基づいてご紹介し，最近の 25 年について新たな年表（表 2）

世の中の動きとしては 1976 年の G2FAX の標準化に続き，を基に学会と世の中の動きを紹介させていただくこととした

1980 年に G3FAX，1984 年に G4FAX が標準化され，それらい．また，年表の内容については本学会発行のファクシミリ

に関連した出来事が学会の主たる関心事となった．

史と画像電子情報ハンドブックも参考にした．

G3FAX は期待通り大きな市場を形成するようになり，本学

2．最初の 25 年（1971-1996 年）の歩み

会は紙のテストチャート及びディジタル 2 値画像データを提本学会の発足日については 1971 年の 10 月 9 日（設立趣意

シミリ市場の急速な成長は家電・精密機器・オフィス機器・供して財政的にも大きく潤うようになった．一方で，ファク

書の発行）とする考えと 1972 年 4 月 14 日（第 1 回総会）と通信機器など様々な分野からメーカの参入を促すことになり，する考えとがあり，従来からこの両方が表 1 の年表に掲げら単品価格の急落をもたらした．また，職場に一巡した後は市れている．学会誌の第 1 号の発行は 1972 年 6 月であるが，投場の伸びが鈍化し，後継市場を担う，いわゆるポスト（G3）

稿規定は既に同年 1 月の時点で規定されており，第 1 号掲載

ファクシミリとして，VTX や G4FAX，カラーFAX などのニのいくつかの論文の投稿はいずれも同年 3 月受付となっていューメディアサービスが注目を浴びることになった．

る．また研究会は最初の総会後の 1972 年 6 月が第 1 回で，当この一環で 1986 年に静止画符号化の国際標準化組織 JPEG

初から年 6 回開催体制を築いている．

が発足し画像電子学会の中にその国内対応組織 NIS が設置さ

学会誌第 1 号の巻末には編集委員及び企画委員（研究会開れた．続いて 1988 年には二値画像符号化の国際標準化組織

催対応）のリストが挙げられており，初代編集委員長には遠JBIG が発足し画像電子学会の中に，その国内対応組織 BIS

藤一郎先生が就任されている．企画委員会は，当初，企画担が設置された．動画についてもストレージメディア符号化を当の常任理事 3 名の主導で運営されていたと思われ，昭和 50

対象とした MPEG が 1988 年に発足し，続いてマルチメディ
年度の企画委員名簿から企画委員長という役職名が登場する． ア・ハイパーメディアを取り扱う MHEG が 1990 年に発足し初代委員長には吉田順作氏が就任されている．なお，遠藤一て，1991 年には JPEG・JBIG・MPEG・MHEG が ISO/IEC の郎編集委員長は第 1 号から 1983 年まで計 49 号の発行を担当

下に新たに独立の SC29 を設立し，いわゆる画像符号化ブーされ，続く二代目編集委員長の安田靖彦先生は 1991 年までのムが起きることになった．

計 43 号の発行を担当されている．
年間の学会誌発行数は創刊

このようなニューメディアに関連して，本学会では，NIS，

当初は 3 号，1974 年より 4 号，1980 年より 5 号，1987 年よBIS に加えテレマティクス研究委員会(1986 年)，DTP 標準化

り 6 号と順調に増加した．

検討会（1988 年），カラーファクシミリ標準化検討会（1990

学会誌の年報企画は 1974 年から開始されており，当初は

年：1997 年にカラードキュメント検討会に改称），将来形テ134

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

レマティクス検討会(1991 年) などを次々と発足させている．

催を行うこととなった．ちなみにその後の地方での開催は

このような活動の成果は，最初のハンドブックの内容・装丁

2001 年札幌，2003 年北九州，2005 年長野と続いている．
1998 年に学会はディジタルカメラ用テストチャートを作とも大きく刷新した「新版 画像電子学会ハンドブック」の発成した．これは市場が急成長しつつあるディジタルカメラに行（1992 年）にもつながった．

対し色の再現性や安定性を客観的に評価することを目的とし

さて，学会の運営関係では昭和 62 年度の総会資料で，初めて理事投票結果が報告されている．これは理事の選任がそていた．標準化については JPEG 規格のあと 1999 年にれまでの依頼ベースから投票ベースに変わったことを示して

JPEG-LS が，2000 年に JPEG 2000 が標準化され，JBIG のあいる．筆者の記憶に依れば当初は定員以上の立候補者をお願とは JBIG 2 が 2000 年に標準化されている．これらの応用といしたこともあったがその後は定員と立候補者が同じ数になしては JBIG2 のファクシミリプロファイル（T.89）が 2001

り信任投票となっている．1989 年には学会事務所が成蹊大学

年に規格化され， 2005 年には JPEG 2000 がディジタルシネから目黒に移転した．
また 1990 年には初代会長の名を冠した

マの符号化方式として採用されている．

画像電子学会小林正次技術賞が制定された．この賞は 2 年後2000 年には西暦 2000 年問題が話題になったが，大きな問には画像電子技術賞と改称され現在に至っている．

題は起こらず学会関係者の多くが安堵した．学会誌も 2000

その後 JPEG はディジタルカメラやインターネットの符号

年1月号を2000 年記念号とし従来にない企画を盛り込んで発化方式として，MPEG-2 は DVD や地デジの符号化方式とし行した．また，2002 年には 6 月に創立 30 周年の記念コンフて採用され，大きな市場形成を果たすこととなる．

ァランスを開催し 9 月に学会誌 30 年記念号を発行している．
翌年の 2003 年 3 月には研究会の通算 200 回を記念して初めて1993 年にはビジュアルコンビューティング（VC）研究委

沖縄で開催し多くの参加者があった．

員会が設立された． 本委員会において検討するテーマは，コンビュータグラフィックス，ビジュアリゼーション，コンビ学会の制度面では大学関係者が会員の多くを占めることュータビジョンなどである．93 年 10 月には VC ワークショに伴いアカデミック賛助会員制度を 20004 年に発足させた．

ップ’93 を開催し，続いて 95 年 6 月号で VC 論文特集号を発

これは研究室単位で登録いただくもので学会誌や研究会など行した．また 97 年には年次大会に併設の形でシンポジウムの学会行事の資料が必ず 1 部配布され，研究室学生は学生会

Visual Computing’97 を開催した．Visual Computing シンポジウ員として行事に参加できるという制度である．

ム，VC ワークショップ，VC 論文特集はいずれも，引き続きまた，画像電子学会編の書籍シリーズを 2004 年の「電子実施されている．
さらに 2001 年からはビジュアル情報処理学

透かし技術」，「カラー画像処理とデバイス」を嚆矢として

生の会主催の合同合宿イベントも開催されている．

2008 年発行の「カラーマネージメント」まで東京電機大学出

さて学会 25 周年は学会として極めて順調な中で迎えるこ版から計 6 冊上梓した．また書籍化された技術解説をテキスととなり，その記念行事の一環として「ファクシミリ史」をトとしてプロフェッショナル養成セミナー，秋期セミナーな発刊した．これはファクシミリの歴史・技術に加え，各メーどを実施した．
2005 年に西田友是氏が Steven A. Coons Awards を受賞されカからも寄稿をお願いしたもので，いわばファクシミリの技
術・歴史・製品に関する集大成といえるものとなった．また，た．これを記念してその後「西田賞」が設立され，2012 年に記念行事の一つとして長野工科短期大学校の宮澤正幸先生の第 1 回の表彰が行われた．これは過去 2 年の学会誌掲載全論

絶大なご尽力によりベインのファクシミリが 150 年の時を経文のうち，VC 関係の特に優れた論文の著者に与えられる賞て復元され，その動態展示が行われた．

であり，その後も隔年で表彰が行われている．また 秋期セミ

なお，学会事務所は当初成蹊大学内にあったが 89 年に目ナーについても 2004 年から 2011 年まで VC をテーマとして黒で独立のスペースを確保し，95 年に浜松町 FK ビルに移転

開催され，その後もほぼ 1 年おきに VC がテーマとなった．

した．ここは歴代の事務所で最大の広さを誇った．その後

2007 年の学会創設 35 周年記念の一環として，国際ワークショップ IEVC の実施，「画像電子情報ハンドブック」の発1999 年にすぐそばの芝大門たばこビルに移転した．

行，「バーチャルファクシミリ歴史館（VFM）」の設置を行

3．最近 25 年（1997-2021 年）の歩みった．国際ワークショップ IEVC2007 はオーストラリア・ケ

1997年にはVMA 研究会が設立され第1 回会合を開催した．

アンズで開催し，発表件数 83 件，参加者数 120 名を得て成功

この研究会は 1993 年設立のメディア統合技術研究委員会を裡に終了した．その後も定期的に国際 Workshop（後に改組したもので学会の新たな対象領域を検証すべく現在も意

Conference に改称）を開催している．また，「画像電子情報

欲的に活動している．初代委員長には東京大学の安田浩氏がハンドブック」は既存の「新版 画像電子ハンドブック」の改就任した．また 1997 年の年次大会は初めて大阪で開催した．

定ではなく，全く新たな視点から本学会の全活動対象分野を

これまでの年次大会は常に東京で開催しており，学会の活動カバーすることを目指して企画され，全 996 頁，総執筆者数を全国規模に広めるという目的の下，その後は隔年で地方開147 名に及び 2008 年 2 月に発行された．さらに，索引用語の135

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

中で重要な術語を用語集としてまとめ，これを収めたグ欄で「画像通信今昔」シリーズを企画し，ニューメディア

CD-ROM を 35 周年記念品として学会誌に添付し，全会員に関係の開発にまつわる回顧記事を 9 編掲載した．また，2019配付した．また，VFM については Web 設計，システム構築

年の学会誌 250 号記念号では随想特集のほか，学会誌，英文および運用体制を整備し，インターネットを通じての公開を

論文誌掲載論文の統計資料を掲載した．このような統計調査

2010 年に実施すべく準備を整えた．

は 100 号記念(1992 年)，創刊 25 周年（1997 年），200 号記念

2008 年には，学会組織変更検討 WG を設置し，企画部会・（2009 年）に続くものであった．

編集部会・研究部会・戦略部会の 4 部会からなる新体制を 2009

4．むすび

年度から発足させることとした．これに伴い学会の諸活動を

画像電子学会のこれまで 50 年の歩みを前半，後半のそれ紹介する「学会 NOW」を会誌に連載した．さらに，学会のベテラン会員による技術伝承活動「魂の伝承」を企画し，最ぞれ 25 年に分けて振り返った．まず前半の 25 年はファクシ

初の講演会を 2009 年に村山登氏を講師として実施した．

ミリの市場創設並びに拡大という動きに後押しされ，学会と続いて，念願であった一般社団法人化を 2010 年に実現ししてもひたすら突っ走ってきた感がある．一方，後半 25 年をた．またフェロー制度を 2010 年に，参与制度を 2012 年に発さらに分けると，その前期は JPEG/MPEG などの標準化によ足させている．

る市場創出の熱い期待に支えられて，学会が活性化され，実このように学会創設 35 周年から 40 周年にかけて当時の会

際，ディジタルカメラや地デジ/DVD などの需要で業界が潤長を始め関係各位のご尽力により，成熟した学会にふさわしった．
後半 25 年の後期は学会としても成熟期を迎え一般社団

い過去の足跡の記録，今後に向けた体制整備などが行われた．

法人化や学会誌全電子化など，効率化や財政健全化の策を実行してきたといえる．

さらに時代の要請と財政の健全化とを目指して学会誌の電子化を 2012 年に実施し，翌 2013 年には，英文論文誌を新

特に後半 25 年の学会外のニュースを見ると，当学会で必たに発行し学会誌に載せる論文は和文のみとした．これに伴ずしもメインとはしていない項目が多い．このことからも今

い，従来，三美印刷に委嘱していた編集・校正作業を編集委

後本学会が対応領域を広げていくことの必要性が示されてい員会で実施するという大英断を行った．その後関連学会でもるといえよう．

電子化の範囲は相違するものの本学会に追随する動きが多く

なお，最後にお断りしておくが，本記事での学会内の事項，

みられるようになった．
財政健全化の関連では 2012 年に学会

学会外の事項の取捨選択は筆者の判断で行ったものであり，事務所を現在の荒川に移転した．

重要な事項の見落としや誤謬があるかもしれない．お気付きの点があればお知らせいただければ幸甚である．

学会誌の 40 周年記念特集では随想特集に加え，学会創設時の秘話を小林一雄名誉会員，梶光雄名誉会員に寄稿いただ

参考文献

いた．また，本学会の最高峰の表彰としてファクシミリの発

1)

明者 Alexander Bain の肖像を象ったメダルを授与するアレキ

尾上守夫：“学会 20 周年によせて” 画像電子学会誌
Vol.21, No.4, pp.285–290 (1992)

サンダー・ベイン賞が創設された．さらに学会の各種資料の2)

アーカイブを 2015 年に発行し，そのアップデート版であるア

安田靖彦：“画像電子学会 25 年のあゆみ” 画像電子学
会誌 Vol.26, No.5, pp.552–555 (1997)

ーカイブ II を 2021 年に発行した．最近では短期特別査読制
度の導入，実践論文カテゴリーの制定など，当学会への論文投稿の増加に向け様々な検討を行い実現に移している．
他学会との連携では，印刷学会・写真学会・日本画像学会と共同で画像関連学会を結成し 2014 年より合同で秋季大会．
2015 年に合同で国際学会 ICAI2015，2017 年に合同で年次大会を開催し，交流を深めている．
学会に関連する世の中の動きとしては地上波のデジタル化に伴いアナログ地上波の送信が 2011 年に終了した．また，その後の標準化関連の動きとしては静止画では JPEG 2000 以
降，JPSearch，JPEG XR, さらには JPEG XT，JPEG XS 等，
後継ファミリー標準の規格作成作業が続いた．動画関係では
2003 年勧告化の H.264(AVC)がワンセグやブルーレイの符号化に採用され，さらに 2013 年の H.265，さらには 2020 年のH.267(VVC)勧告化へと進んでいる．
学会 45 周年では恒例の随想特集の掲載のほかスキャニン

136

小野文孝
（名誉会員）
1971 年 東京大学工学部卒業．1973 年
同大学院修士課程修了．同年 三菱電機（株）入社．画像符号化・処理の研究に従事．2000 年 東京工芸大学教授．2014
年 同名誉教授．1982 年イリノイ大客員研究員．工博．電子通信学会学術奨励賞，
本学会研究奨励賞，同技術賞，同業績賞，
同最優秀論文賞，情報規格調査会標準化
功績賞，同貢献賞，文部科学大臣賞科学
技術功労者表彰，経済産業大臣表彰工業標準化事業功労者などを受賞．ISO/IEC
JTC 1/ SC29/ WG1/JBIG ラポータ．IEEE
Fellow，電子情報通信学会フェロー．本学会フェロー・元会長・元編集長・元企
画委員長．現在，東京大学 客員研究員
等．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

表 1 学会最初の 25 年の歩み
年

画像電子学会内事項

1971

画像電子学会発足（10/9)

1972

1973
1974
1975
1976

画像電子学会外事項

電写研で制定のファクシミリテストチャート No1. No2 頒布開始
第 l 回総会開催(4 月 14 日)
画像電子学会誌第 1 巻第 1 号発刊(年 3 回発行体制)
研究会スタート(6 月）

公衆電気通信網の開放
インクジェット記録ファクシミリ開発
サーマルヘッド感熱記録ファクシミリ開発
電話ファクシミリサーピス開始
CCD 搭載ファクシミリ開発

画像電子学会誌年 4 回発行
学会誌年報特集掲載開始（10 月号）
日本学会事務センターに一部作業委託(1993 年まで）
画像電子学会主催セミナ一定例化

通信衛星利用による新聞紙面電送実用化
G2 ファクシミリ国際標準勧告
家庭用 VTR（ベータ，VHS）開発
G3FAX 用 1 次元符号化 MH 方式内定

1977
1978
1979
1980
1981
1983
1984

行政用ファクシミリ（ADMIX)運用開始
密着型イメージセンサ開発
DDX 網回線交換サービス開始
G3FAX 用 2 次元符号化 MR 方式内定
G3 ファクシミリ国際標準勧告
G3 ファクシミリ相互接続試験
ファクシミリ通信網(F 網)サービス開始
日本語テレックス装置推奨通信方式告示
バブルジェット式ファクシミリ発売
G4 ファクシミリ国際標準勧告・ビデオテックス国際標準勧告
キャプテン通信サービス開始
電気通信事業法など電電 3 法施行
電電公社の民営化. NCC 通信事業に参入
電信電話技術委員会(TTC)設立

画像電子ハンドブック発刊
ファクシミリテストチャート No3・No4 制定
画像電子学会誌年 5 回発行
学会誌 スキャニング欄 開始
研究奨励賞第 1 回表彰（82 年年次大会対象）
10 周年記念 論文賞贈呈
論文賞制定（以後 2 年単位で授賞）

1985

カラーファクシミリテストチャート(N0.11,No.21,No.22)制定
ファクシミリ用ディジタルテストチャート(磁気テープ)制定

1986

論文特集号の企画開始（10 月号）
テレマティクス研究専門委員会発足・自然画符号化検討会(NIS)発足
画像電子学会誌年 6 回発行体制確立

1987

デスクトップパプリッシング標準化検討会(DTP)発足
1988

1989
1990
1991

1992

1993

二値画像標準化検討会(B1S)発足
3D 画像調査専門委員会発足
DAPA 委員会発足
学会事務所移転（目黒）カラーファクシミリ標準化検討会(CFS)発足
小林正次技術賞第 1 回表彰
特別論文選集「カラー画像技術」出版
アドバンストイメージングセミナー開催
将来形テレマティクス検討会(FTS)発足
国際テレマティクスシンポジウム開催
画像電子学会誌 100 号(10 月号)発行（100 号記念論文賞贈呈）
新版 画像電子ハンドブック発刊
20 周年記念行事開催（業績賞・功労賞贈呈）
学会誌 コーヒーブレイク欄 開始
メディア統合技術研究委員会発足
ビジュアルコンビューティング研究委員会発足
静止画符号化検討会(S1S)発足

1994

1995

学会事務所移転(浜松町 FK ビル)

1996

テストチャート委員会発足

137

ISDN 国際標準決定(TTC)
INS ネット 64 サービス開始
10 万円を切る G3 ファクシミリ(M-1)発売
1SDN 用 G4 ファクシミリ国際標準勧告
ファクシミリ出荷額 5400 億円
マビカ（MVC-C1）発売
G4 ファクシミリ相互接続試験
国際 ISDN サービス開始
ファクシミリ年生産台数 480 万台に到達
テレビ電話・テレビ会議システム国際標準勧告
ISO/IEC/JTC1/SC29 発足
5 万円を切る G3 ファクシミリ発売
カラー画像符号化方式国際標準(JPEG:T.81)勧告

JBIG 標準(T.82)勧告化
インターネット商用接続サービス開始（IIJ)
CCITT が ITU-T に名称変更
カラーファクシミリ装置の JPEG 適用標準化
FM 文字多重放送開始
動画圧縮 MPEG2 ビデオパートの国際規格が承認
プレイステーション・セガサターン発売
JBIG の 2 値ファクシミリへの適用を勧告
PHS サービス開始
LAN 直結インターネットファクシミリが登場
カシオ QV-10 発売
JPEG・MPEG エミー賞受賞
スーパーG3FAX 開発

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

表 2 学会最近 25 年の歩み
年

画像電子学会内事項

画像電子学会外事項

1997

カラーファクシミリテストチャート No.21,No.22 改訂
CD-ROM(標準 2 値画像)制定
ファクシミリ史発刊
カラードキュメント検討会発足
ディジタルカメラ用テストチャート頒布開始
VMA 研究会第 1 回開催
学会事務所移転(芝大門たばこビル)
年次大会を大阪で開催，以後原則隔年で地方開催

KDD. 国際 ATM サービス開始

1998
1999

2000

2000 年記念号発刊

2001

サイバー評議員制度開始

2002
2003

創立 30 周年記念コンファレンス（6 月）
会員の長期継続特典開始
第 200 回記念研究会を沖縄で開催

2004

アカデミック賛助会員制度開始

インターネット FAX 規格準拠機発売
i モードサービス開始
JPEG LS (ISO/IEC14495-1)標準化
NTT の東西会社及び NTT コミュニケーションズ営業開始
JPEG2000 (ISO/IEC15444)標準化
JBIG2(T.88)勧告化
JBIG2 のファクシミリプロファイル(T.89）規格化
非接触 IC カード登場
Xbox 発売
Ipｖ6 共同実験開始
H.264（AVC)勧告化
小惑星探査機「はやぶさ」打ち上げ
IBM パソコン部門をレノボに売却

画像電子学会編書籍（電子透かし技術・カラー画像処理とデバイス）
出版
2005
2006
2007
2008

2009
2010

2011
2012

2013
2014
2015
2016

2017

2018
2019
2020
2021

学会編書籍（ディジタル情報流通システム・指紋認証技術）出版
プロフェッショナル養成セミナー開始
学会編書籍（ビジュアルコンピューティング）出版
国際会議 IEVC2007 開催（以後 2～2.5 年おきに開催）
画像電子情報ハンドブック発行（2 月 20 日）
学会編書籍（カラーマネージメント）出版
国際標準化教育研究会発足
画像電子学会誌 200 号発行(5 月号）
学会誌「学会 NOW」連載開始
一般社団法人 画像電子学会発足（6 月 1 日）
フェロー制度導入
バーチャルファクシミリミュージアム公開

ディジタルシネマ規格に JPEG2000 採用
ワンセグ本放送開始
iPhone 販売開始
デジタルカメラ出荷 1 億 2000 万台
ビットコイン論文公開
Windows7 発売
Apple の多機能端末｢iPad｣発売
小惑星探査機「はやぶさ」帰還
アナログ地上波電波放送停止
G3FAX IEEE マイルストーン選定
東京スカイツリー完成

学会誌電子出版化（1 月号より）参与制度導入学会事務所移転(荒川区)（8 月）
西田賞第 1 回表彰
英文論文誌発刊（12 月号より）
アレキサンダー・ベイン賞第 1 回表彰
会費改訂「画像関連学会連合会」発足・合同秋季大会共催
画像電子学会アーカイブ 2015 頒布(2 月）
ICAI2015 共催
第 500 回編集委員会を九州工業大学で開催「MS Word による論文執筆講座」連載開始

H.265（HEVC)勧告化
国立科学博物館 技術の系統化調査報告書
Amazon Echo(Alexa)発売開始
サイバー攻撃で年金の個人情報 125 万件流出ApplePay 日本上陸
マイナンバー開始
ポケモン GO 日本上陸
将棋電王戦でコンピュータ対決終了

学会誌発行を 1,4,7,10 月に変更
画像関連学会と合同で年次大会開催
英文論文誌の J-Stage 登録が認可研究会でのコメントサービス開始

ムーンショット型研究開発制度の概要発表
新 4K8K 衛星放送開始
JPEG 標準エミー賞受賞

画像電子学会誌 250 号発行(10 月号）
短期特別査読の試験運用開始
実践論文カテゴリーを制定
画像電子学会アーカイブ II 頒布

H.267(VVC)勧告化， 商用 5G 開始
日本 ITU 協会創立 50 周年
デジタル庁発足

138

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）― 創立 50 周年記念特集 ―こころまで伝わるコミュニケーション実現への挑戦
山 田 武 士††NTT コミュニケーション科学基礎研究所

Challenge to Achieve Communication that Reaches the Heart
Takeshi YAMADA††NTT Communication Science Laboratories〈あらまし〉 NTT コミュニケーション科学基礎研究所（CS 研）は創立来 30 年間，コミュニケーションの本質を究め，こころまで伝わるコミュニケーションの実現をめざして，メディア処理やデータ科学など，人間の能力に迫り凌駕するための革新技術の創出と，認知神経科学や脳科学など，人間への深い理解につながる基本原理の発見に取り組んできました．本稿では，コミュニケーションの本質を究める CS 研の取り組みの一端を紹介します．
キーワード：コミュニケーション科学，メディア処理，認知神経科学，機械学習，人工知能<Summary> With the aim of achieving communication that reaches the heart, researchers at NTT Communication Science
Laboratories have been exploring the essence of communication since its founding 30 years ago. They have been creating
technologies that approach and exceed human abilities in such fields as media processing and data science. They have also been
discovering basic principles that lead to a deeper understanding of humans in fields such as cognitive neuroscience and brain
science. This article introduces some of the laboratories’ activities in pursuit of the essence of communication.
Keywords: communication science, artificial intelligence, brain science1.

できました．
そのルーツといえるのは音声符号化技術であり，はじめに情報の正確かつ効率的な伝達という意味で最も重要な技術のNTT コミュニケーション科学基礎研究所（CS 研）は 1991

ひとつです．電電公社時代の 1975 年に提案した LSP（Line年 7 月 4 日に創立され，2021 年に 30 周年を迎えました．こSpectrum Pair，線スペクトル対）は国際標準化技術として現の 30 年間，コミュニケーションの本質を究め，こころまで伝
わるコミュニケーションの実現をめざした基礎研究に取り組んできました．そもそもコミュニケーションの本質は多義的です．情報を正確かつ効率良く伝達することのみならず，情報が指し示す意味の共有によりお互いの理解を深めることや，伝達方法にも工夫をこらすことで背後の意図や感動を共有することもコミュニケーションの本質です．ひいてはこれらを通じたこころのふれあいの醸成とその先のこころ豊かな社会の実現までを広く含むものと考えられます．本稿では主にコミュニケーションのこれらの観点に焦点を当て，過去の研究も振り返りつつ，コミュニケーションの本質を究める CS 研

図 1 IEEE マイルストーン 「高圧縮音声符号化に用いられるの取り組みのいくつかを紹介します．

2.

LSP（線スペクトル対）方式の開発，普及（1975 年）」

情報伝達の基本技術：音声符号化

Fig.1

IEEE Milestone: Line Spectrum Pair (LSP) for high-compression
speech coding, 1975

NTT では，音声音響処理や自然言語処理など，コミュニケーションの基本技術に，電電公社時代から継続的に取り組ん

139

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

在でも世界のほとんどの携帯電話に使われており，2014 年に脳皮質にある聴覚皮質に伝達されます．その際，スパイク発

は IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers）より，

火が振幅変調波形に同期して生ずる時間的パターンを表す時

電気電子通信分野の技術遺産に相当する IEEE マイルストー

間符号で見ると，処理できる音の上限周波数（UCF：Upper

ンとして認定され，図 1 に示す銘板が授与されました 1)．CS

Cutoff Frequency）や最適変調周波数（BMF：Best Modulation

研はこの伝統を継承し，2014 年に 3GPP の標準規格として承Frequency）が末端から中枢へと階層を経るに従って徐々に低認された EVS（Enhanced Voice Service）にも主導的立場で貢下する傾向があります．また，神経細胞の平均的な反応強度献しました．EVS 規格は第 4 世代の符号化として日本でも携であるスパイクの発火率符号については，ある階層以降の，

帯電話 3 社間の共通の符号化伝送方式に採用されるなど 2016

中枢により近い脳部位のみで発現します．これに対し，音を年より利用され，2022 年現在，世界中のスマートフォンに搭直接入力として，自然音の分類課題を行うように深層ニュー載されています．現在は，さらに臨場感の高い電話サービス

ラルネットワーク（DNN：Deep Neural Network）を学習させに向けて EVS を拡張する IVAS（EVS extension for Immersive

ると，図 2 に示すように，獲得した DNN の階層構造が全体

Voice and Audio Services）
標準規格 2)の制定に貢献しています．

にわたって脳の聴覚神経系の階層構造と類似することを発見

また，ワイヤレスマイク向けのビット誤りに頑健な低遅延のしました 4)．この類似性は DNN の訓練が進む過程で徐々に獲音声音響符号化方式 BRAVE(Bitplane Rearrangement for Audio

得され，音の認識精度が高い DNN ほど類似性が高くなりまand Voice Encoding)を考案しました 3)．BRAVE は 2021 年 2

す．この結果は，DNN の学習と脳の進化の類似性の証とも言月に TOA 株式会社から発売されたワイヤレスマイクに採用えますが，むしろ動物の脳が持つ性質が進化の過程で音認識されました．

に適応した結果，獲得されたものである可能性を示すものと

3.

いえます．

話し言葉の認識

一方人間は，複数人が同時に話す状況でも，聞きたい人のコミュニケーションの基本はまず話し言葉を認識すること声に集中し，その声を聞き取ることができます．CS 研では，です．人間を含む哺乳類は，その長い進化の過程で音を認識

独自に考案した DNN に基づく SpeakerBeam という技術を考するための脳の機能を獲得してきたと考えられます．一般に案し，人間が持つこの選択的聴取と呼ばれる能力を，コンピ

哺乳類の脳では，耳にある末端の内耳により空気振動として

ュータ上で実現することに成功しました 5)．SpeakerBeam をの音信号が神経活動に変換され，聴神経に伝達されます．

用いると，システムに目的話者の声の特徴を教えるだけで，そこから蝸牛神経核，上オリーブ核，外側毛帯核，下丘，
内側膝状体などの脳部位を経て階層的に処理され，中枢の大複数人の会話音声から，目的話者の音声を取り出すことができます．しかし，音声情報のみでは声の性質が似た話者どうしの音声が含まれる場合など，取り出すことが困難です．そこで声の特徴に加え，唇の動きを手掛かりとすることで，似通った声の人でも聞き分けることにも取り組んでいます 6)．

4.

カテゴリと概念の獲得

人間は，類似している事物をカテゴリとしてまとめて学習します．そうすることで，コミュニケーションを含む，思考，推論，意思決定など高度な認知活動が可能となり，学習自体も効率化します．例えば一匹の動物を見かけたとき，その姿かたちなどがすでに学習済みのカテゴリの一つ，例えば「猫」と十分類似していればそのカテゴリの要素（すなわち猫）として認識します．これまでの人生で見てきたすべての事物を個別に記憶することは困難ですが，似たものをカテゴリとしてまとめるように学習することでコンパクトに記憶できます．
また，もし新たに見かけた事物が既に学習済みのどのカテゴ
リとも異なる場合はあらたなカテゴリを設定します．このよ
うにして人間は，大量のデータに対しても，データの特性に合わせ，必要に応じて柔軟にカテゴリを増やしたり，場合によっては減らしたりしながら，効率的に学習しています．

図 2 DNN（左）および聴覚神経系（右）における周波数の分布
Fig.2 Frequency distributions in the DNN (left) and in the auditory system

4.1 関係データの長方形分割(right)

ここで，特に多次元の関係データに着目し，このような人

140

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

図 4 言語をまたぐ翻訳による知識獲得
Fig.4 Cross-lingual translation knowledge acquisition

さらにはこれを利用した概念獲得の研究も進んでいます．こ図 3 購買ログデータの長方形分割

こ で 概 念 と は ， カ テ ゴ リ に つ い て の 心 的 表 象 （ mental

Fig.3 Rectangular partitioning of purchase history data

representation）が記憶に蓄えられたもの，すなわち，カテゴ
リについて知っている情報の集合です 10)．人間がこころにい間の柔軟なカテゴリ学習を計算機上で実現することを考えま

だく「猫」の概念は，その姿かたちだけでなく，鳴き声や，す．例えば図 3(a) のように，顧客ごとにどの商品を購入した

動作，さわり心地，あるいはそれらの言語による表現など，

かを行列の形式で記録した購買ログデータがあるとします．

猫を表す様々な側面を統合して抽象化したものです．すなわ

ここでは簡単のため，ある顧客がある商品を購入した場合はち概念とは，ひとつの事物（の集合）を複数の視点（異種の1（黒），購入しなかった場合は 0（白）に対応する二値の行

メディア情報，モダリティ）から見ることで得られる，視点列とします．いま顧客と商品の両方をカテゴリ分けすることに依存しない抽象化された情報といえます．

を考えると，まず思いつくのは「共クラスタリング」と言わそこで，深層学習を用いて共通の概念空間での座標としてれる図 3(c)のような，サイズが不規則な碁盤の目のような直表現することを考えます．例えば猫の映像とその鳴き声や，積型の格子状の領域への分割です．代表的な手法として無限画像とそれを説明する音声など，
異種のメディア情報の共起，関係モデル（IRM：Infinite Relational Models）が知られていますなわち同じ事物に端を発する異種のメディア情報がランダ

す 7)．また，図 3(d)のような階層型の分割，すなわち大きな

ムにではなく特定の関係性を持って現れることを利用するこ

サイズの長方形に分割したのちにその中を段階的に小さなサとで，正解情報なしで自律的に概念を獲得することが可能とイズの長方形に分割する方式も考えられます．しかしより柔なります 11)．

軟でよりコンパクトな分割を考えると図 3(b)のような，任意

図 4 は英語，ヒンディ語，日本語による説明音声が付与さの長方形分割に帰着します．任意の長方形分割は直積型の分れた一連の画像を訓練データとして，提案する深層学習シス

割や階層型の分割を含む一般化なので，より複雑な計算が必

テムで学習した例です．関連性の高い画像と音声の特徴は共要となります．

通の概念空間の中で関連性の低い特徴よりも近くに配置されそこで，ノンパラメトリック・ベイズモデルに基づき，入るように学習することで，画像をピボットとして 3 つの言語

力となる行列の行と列を適切に並び替えつつ，この長方形分

間の単語の対応関係を自動的に獲得することができます 12)．

割のあらゆる無限の組み合わせパターンの中から最適な分割

5.

をデータに合わせて調整し効率的に学習する手法を提案しま

AI 聴診器への挑戦

した 8)．提案法ではバクスタ順列と呼ばれる特定の順列集合

クロスモーダルなメディア処理を駆使した高機能な聴診と見取り図分割（長方形分割でサイズを不問としたもの）の器実現の取り組みも行っています．ベースとなるテレ聴診器

集合の間に全単射の関係があることを利用し計算を効率化しは体の各部分の音を検査着に仕込まれた多数の音響センサでました．最近ではこれをさらに改良し，行と列の並び替えととらえ遠隔に送信できる装着型音響センサアレイシステムで分割パターンの探索を一元化することで計算を一段と効率化

す．現在の試作機の一形態を図 5 に示します．ここでは 18

する新たな枠組みを提案しました 9)．

チャネルの音響信号と 1 チャネルの心電波形を同時に収集し，従来の聴診で主に用いられている周波数帯域だけではなく，4.2 概念の自動獲得

それ以外の帯域も含め，より多くの情報を多次元的に得られ近年，深層学習がメディア処理のいわば「共通言語」としるように設計されています．それぞれの音響センサから捉えて整備されたおかげで，モダリティの垣根を越えたクロスモられた体の各部分の音は，送信端末からネットワークを介しーダルな「認識」「生成」「変換」が容易に実現されており，て遠隔にある受信端末へと伝送されます．受信端末では画面

141

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

図 5 テレ聴診器
Fig.5 Tele-stethoscope

上に表示された人体図上で音を聴きたい個所を指定して聴く

図 6 絵本検索システム「ぴたりえ」ことができ，医療者が患者と直接接触することなくさまざま

Fig.6 Pitarie: a system that searches for picture books

な場所の生体音を聴取することが可能となります.
また，クロスメディア処理を用いることにより，このテレ
聴診器を AI（Artificial Intelligence）聴診器としてさらに進歩させることも試みています．例えばテレ聴診器でとらえた心臓音を入力として，条件付系列変換モデルを学習させることで，異常の兆候の無い度合い（正常度）を推定するとともに，「心音に収縮期雑音があり，心筋症の兆候の可能性があります」といった，音の特徴を説明する文章（説明文）を生成することができます 13)．ここで，説明文の詳細度を指定することで一般向けの簡易な説明から専門家向けの詳しい説明まで
柔軟に生成できます．また心音から心臓の三次元形状を予測し，立体映像として可視化することにも取り組んでいます 14)．

6.

図 7 パーソナル知育絵本

乳児のコミュニケーションと言語獲得

Fig.7 Personalized picture books

では，人間の乳児は自然界の事象の共起から自律的に学習するでしょうか？乳児にとってコミュニケーションは，事物しました 16)．図 6 に「ぴたりえ」の検索画面の例を示します．

を認識し，知識や概念，語彙の獲得を促進する重要な手段で「ぴたりえ」は NTT データ九州を通じて製品化され，2019

す．実際乳児は，養育者からの会話や，テレビなどの周囲の年 4 月には福井県立図書館に正式導入されました．

環境から聞こえる音声を聞き，統計学習によって，共起してまた幼児の言語獲得の研究で得られた知見に基づいて CS

出現する頻度の高いシラブル（発音の単位）のまとまりを単研が監修した絵本が昨年度，累積発行部数 28 万部を突破しま語として覚えていくなど，環境から得られる情報から様々なした．さらに NTT 印刷と連携して，パーソナル知育絵本を提知識を学びます．しかし，決して膨大な情報を無差別に処理

案し，2021 年 1 月より一般販売を開始しました．この絵本はしているわけではありません．最近の研究によって，乳児のhttps://ehon.nttprint.com/ よりオンラインで購入できます．図 7

学習は乳児向け発話など，養育者からのコミュニケーション

が実際のパーソナル知育絵本です．これは保護者による我が

シグナルによって促進されることが明らかとなりました 15)．

子の語彙履歴のチェクリストと幼児語彙発達データベースを

乳児は養育者からのコミュニケーションシグナルを学習の手紐付け，我が子がこれから覚える語と対応する絵を組み込んがかりとして利用し，学習すべき対象へ注意を適切に向け，だ「世界にひとつだけの」絵本です．当初は読み聞かせ用の「好きなもの」シリーズからスター
環境から何をどのように学習すべきかを取捨選択しています． 絵本「ファーストブック」
乳児とのコミュニケーションは脳の発達を促し，その後のトしましたが，一方，これも最近の研究成果によって，幼児語彙数にも影響を与えます．そこで，幼児の言語獲得過程をは，実際にひらがなを読み書きできる少し前の 3 歳前後にお解明するため，幼児がいつどんな語を習得するかを調査した

いて文字とその文字の音の対応性の理解が始まっていること

結果からなる幼児語彙発達データベースを構築しました．そがわかってきました 17)．そこで，3 歳前後の幼児を対象に文の応用として，子どもの興味と語彙発達段階に適した絵本を字への興味を促す「ひらがな／カタカナなまええほん」を追探し出すことができる絵本検索システム「ぴたりえ」を考案加しました．

142

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

7.

対話システム

証目的に限り無償で公開しました 20)．あわせて Web から文章をクロールし大規模かつ幅広い分野を網羅した日英対訳コ

このような人間の持つ優れた言語処理，知識処理に AI でーパス JParaCrawl も同様に公開しています 21)．

迫る取り組みとして，CS 研は 2013 年から国立情報学研究所の人工知能プロジェクト「ロボットは東大に入れるか」（東ロ8.

ボ）に英語担当として参画し，人間が実際に解く問題を AIがどこまで解けるのかを明らかにする研究を進めてきました．
CS 研を中心とした東ロボ英語チームが大学入試センター試

新たなコミュニケーション形態の創出

伝え方に工夫をこらすこと，すなわち，新たなコミュニケーション形態創出の取り組みとして，触覚を利用した新しい感覚提示技術や，触覚で気持ちが深く伝わる感性コミュニケ

験の英語筆記科目に挑戦してきた結果， 2019 年センター試ーションにも取り組んでいます．2018 年に提案した「超未来験の英語筆記本試験において 185 点（偏差値 64.1）という極式体感型公衆電話」（3 号／4 号）は，図 9 に示すように公衆めて高い成績を達成しました 18)．
英語問題は，
自然言語処理，電話ボックスを再利用して作成されており，電話のプッシュ

知識処理の統合的な問題を多く含んでおり，対話システム研

ボタンを押すとさまざまな触感が相手の身体を貫通・刺激す究の良いベンチマーク，試金石といえます．
対話システム研究の一例として，NTT では「なりきり AI」と呼ばれるキャラクタ型の雑談対話技術に取り組んでいます．
なりきり AI とは，さまざまなユーザに，あるキャラクタ（有る，触覚でコミュニケーションするシステムです 22)．最近では，リモートハイタッチや公衆触覚伝話など，距離を越えてふれあう感覚を共有するシステムなども提案しています．
また，永久磁石を触覚提示に利用する磁性触覚技術「マグ名人や小説，ゲームのキャラクタなど）に「なりきって」質

ネタクト」というものも提案しています．これは 2 枚の磁性問やその回答を入力してもらい，蓄積した対話データに基づ

ゴムシートを重ねてこすり合わせる際に，シート上に書き込

き，そのキャラクタの振る舞いを再現した対話型 AI を構築

まれた磁性パターンを工夫することにより，シート表面は平するものです．これまでも NTT ドコモ，株式会社ドワンゴならであるのに，まるでボコボコとした凹凸がシート間にあるどとの連携を通じて，複数のキャラクタでなりきり AI が構かのような感覚を生み出すものです．磁性パターンを変える

築されました．加えて 2020 年には CS 研の所在地である京都ことで多様な凹凸感を提示可能でありながら，触覚提示には

府相楽郡精華町との連携による「なりきり AI 京町セイカ」

電源を必要とせず，一度書き込まれた凹凸感は長期間保持さプロジェクトがスタートしました 19)．
「京町セイカ」は精華れるため，おもちゃや本など，触覚コンテンツの幅を広げる

町の公式広報キャラクタで，SNS（Social Network Service）な展開が期待されます 23)．さらに「マグネタクト」の応用としどを通じたファンも多く，なりきり AI との相性も高いと考て，図 10 に示すような生き物たちがパタパタ動く新感覚のえ，精華町に提案して実現しました．精華町民の皆様や役場

おもちゃ「マグネタクトアニマル」が福永紙工から発売されスタッフのご協力のもと，精華町の情報を含むデータを多数ました．工作を通して磁石という身近な材料にひそむ科学の収集し，それらを学習データとして活用することにより，図面白さを体験できるキットがオンラインで購入できます．

8 のような個性的なキャラクタを持つ京町セイカによる役場

さらに，伝えたい内容を，望みの表現に自在に変換して送での窓口案内，精華町の観光案内や雑談などを体験できる，

受信する，音声変換の研究にも取り組んでいます．特にクロAI 対話システムを試作しました．

スモーダル音声変換では，入力された音声と顔画像に対し，また，これまでの日本語対話システム研究を通じて培って顔画像に合うように音声を別の音声に変換したり，入力されきた超大規模 Web 対話データと高品質対話データを用いて日本語最大規模の Transformer 対話モデルを構築し，評価・検図 8 なりきり AI 京町セイカ

図 9 「超未来式体感型公衆電話」（3 号／4 号）

Fig.8 Narikiri AI Kyomachi Seika

Fig.9 Mega-futuristic experiential public telephones (Nos. 3 and 4)

143

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

図 10 マグネタクト アニマル
Fig.10 Magnetact Animal
図 11 ソフトボールの打撃練習システム

た音声に合う顔画像を生成したりすることができます 24)．こFig.11 A Softball batting training system

れらの技術が，人間の発声・聴覚機能を拡張する新たなコミュニケーション形態の創出につながることを期待しています． つかず，実験後も投手のフォームが入れ替えられたことに全9.

く気付いていない場合もありました．すなわち実際の打撃動

スポーツ脳科学

作では無自覚のうちに投手のフォームの情報を使って対応し究極のこころまで伝わるコミュニケーション実現のためている場合があることが明らかとなりました．

には，人間のことを深く知り，理解することが必要不可欠でこれらの知見をもとにピッチングマシンと VR で使用する

す．またこれは，今後のより高度な AI の発展のために，あ投手の映像を組み合わせた図 11 のような実際の打撃練習シ

るいはそんな高度な AI に騙されないためにもますます重要

ステムが構築され，このシステムは東京オリンピック 2020です．CS 研では卓越したスキルを持つアスリートに着目し，の女子ソフトボール日本代表チームによって実際の練習で活彼らが情報をどうとらえて判断しているのかを，身体に現れ用されました．相手投手の軌道とフォームについての潜在的る様々な生体情報の解析を通じて解明する研究に取り組んでな学習効果に加え，相手投手のタイミングや軌道に慣れるこいます．

との心理的効果もあったと考えられます 25)．

ソフトボールのバッティングにおける「打つ・打たない」

10. 錯覚の実世界実装の瞬時の意思決定など，スポーツの試合では本人も自覚できない「潜在的」な脳機能の働きがときに勝敗を左右します．

前述のクロスモーダル処理は人間の脳内でも，様々なレベ

そこで 2017 年 10 月に「“脳を鍛えて”ソフトボールで勝つ」

ルで行われています．例えば，通常の映像を見るとき，脳はを実現すべく，日本ソフトボール協会とソフトボールのトッ

映像中の「動き」「色」「形」の情報を個別に処理し，後にそプ選手や若手選手の実験的・実戦的な計測を実施するためのれらを統合します．したがって，これらの情報間に不整合が共同実験協定を締結し，様々な検討を行ってきました．

あったとしても，統合する過程でそれは補正されます．この例えば投手のリリースから打者に到達する 0.4 秒程度とい脳の処理の仕組みを利用して考案されたのが変幻灯です 26)．

う限られた時間の中で打者はボールに対応し，バットで打ち

変幻灯は，光のパターンを投影することにより，静止画像にます．その際，打者は投手の投球フォームに関する視覚情報

リアルな動きの印象を与えることのできるまったく新しい発から球種を判断しているはずです．その検証のため VR

想に基づく光投影技術です．図 12 にその仕組みを示します．

（Virtual Reality）を用いた打撃判断の計測を行いました．VR

静止した絵が動き出す不思議なランプ，という意味で「変幻に実際の投手から計測したモーションを組み込み，実験参加

灯」と名付けました．変幻灯を体験するとき，ユーザは色や者である打者に対し，ランダムに投げられた速球あるいはチ

形は止まった対象から取得し，動きは投影されたモノクロのェンジアップ（遅い球）を打ち返すように実際にバットを振映像から取得します．色や形は止まっているので，動きと空る，という課題を与えます．

間的に「ずれ」が生じます．しかし，辻褄が合ったようにも

ここで VR の利点を生かすと，現実にはありえない，投じのを見ようとする脳は，「動き」「色」「形」を統合する際に，られる球種（速球／チェインジアップ）とその投球フォーム

その「ずれ」を補正します．そのため，変幻灯を体験するユの対応関係を入れ替えた実験が可能です．その結果，優れたーザは「動き」「色」「形」の「ずれ」に気付かずに，あたか

打者は，球種とフォームとの対応関係が正しければしっかりも止まった対象の色や形が動いているように「錯覚」して感タイミングをとってスイングができているのに，入れ替える

じるのです．

とタイミングをとり逃すことが増えるという結果が得られま

より簡易な仕掛けで静止した実物体に動きの錯覚を与えした．さらに，選手自身は投手のフォームの違いの見分けがるダンシング・ペーパー（Danswing Paper）も考案していま144

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

図 12 変幻灯の仕組み
図 13 ダンシング・ペーパー

Fig.12 Mechanism of Hengento

Fig.13 Danswing Paper
す．Danswing は Dance と Swing からなる造語です．ダンシン

27)

グ・ペーパーでは紙でつくった物体（紙人形）の輪郭に明暗の中の他人とも言われるように，人間はそもそも自分のことのエッジを加えます．その紙人形を明るさの変化する背景上がよくわかっていません．自分自身に対する総合的な理解をに置くだけで，紙人形が動いて見えます．ここで，明暗エッ

深めることが，日々の活動の質，ウェルビーイングの向上に

ジパターンを工夫することで，拡大縮小や回転も表現できる

つながります．これからの 30 年，これまで以上に人間の知能ことがわかりました．この技術は 2018 年の Best Illusion of theに迫る技術の限界に挑戦するとともに，今後は社会科学や哲Year Contest のトップ 10 にノミネートされました 28)．図 13

学，あるいは純粋数学などの視点も積極的に取り入れ，人間

は，東京 2020 オリンピック・パラリンピック競技大会のスポらしさとは何か，人間と人間のインタラクションの本質とはーツピクトグラムにこの技術を適用した例で，いわばダンシ

なにか，など，更に探求を深めていくことが求められる，そング・ピクトグラム（Danswing Pictogram）と呼ぶべきものでう考えています．

す．ここでは画面上に紙人形を置く代わりに，巨大なスクリ参考文献

ーンの前に人間大のピクトグラムが設置されています．東京
1)

パラリンピック 2020 の開催期間中に一般公開されました．

守谷 健弘: “高圧縮音声符号化の必須技術：線スペクトル対（LSP）”, NTT 技術ジャーナル, Vol.26, No.9, pp. 58–60 (2014).

HiddenStereo という，裸眼で 2D（二次元）映像がクリアに2)

見える 3D（三次元）
映像生成技術も提案しています．
これは，

F. Gabin, G. Teniou, N. Leung, I. Varga, “5G Multimedia

人間の視覚系の特性を利用し，メガネを掛けて視聴する 3D

Standardization,” Journal of ICT Standardization, Vol. 6, Combined

映像を楽しみたい人も，3D 映像が苦手で，2D のほうを好む

Special Issue 1 & 2, Article No. 8, pp. 117–136 (2018).
3)

人も，どちらも互いを犠牲にすることなく，一緒に一つの映

R. Sugiura, Y. Kamamoto, T. Moriya, “Spectral-envelope-based least

像を楽しむことができる技術です 29)．HiddenStereo 技術を用

significant bit management for low-delay bit-error-robust speech

いた大型映像コンテンツが，ルミエール・ジャパン・アワー

coding,” Proc. of IEEE International Conference on Acoustics,
Speech and Signal Processing (ICASSP 2018), pp. 671–675 (2018).

ド 2021 の 3D 部門でグランプリを受賞しました．
4)

CS 研は一般向けの「錯覚」解説サイト「イリュージョンフ

T. Koumura, H. Terashima, S. Furukawa, “Cascaded Tuning toォーラム」（https://illusion-forum.ilab.ntt.co.jp/）を 1999 年から

Amplitude Modulation for Natural Sound Recognition,” Journal of

運用しており，2021 年 2 月にリニューアルしました．このサNeuroscience Vol. 39, Issue 28, pp. 5517–5533 (2019).
5)

イトでは自分の目や耳が信じられなくなるような錯覚を多数

K. Zmolikova, M. Delcroix, K. Kinoshita, T. Ochiai, T. Nakatani, L.
Burget, J. Cernocky, “SpeakerBeam: Speaker aware neural network

紹介しています．

for target speaker extraction in speech mixtures,” IEEE Journal of

11. まとめ

Selected Topics in Signal Processing, Vol. 13, No. 4, pp. 800–814

本稿ではコミュニケーションの本質を究め，こころまで伝(2019).

わるコミュニケーションの実現をめざした CS 研の取り組み

6)

T. Ochiai, M. Delcroix, K. Kinoshita, A. Ogawa, T. Nakatani,

を紹介しました．
コロナ禍が思いのほか長期間継続する中で，“Multimodal SpeakerBeam: Single channel target speech extraction

他者との関りに大きな変化が生じてきました．であればなおwith audio-visual speaker clues,” Proc. of Interspeech (2019).

さら，五感を駆使した新たなメディアの可能性の追求と，そ7)

C. Kemp, J. B. Tenenbaum, T. L. Griffiths, T. Yamada, N. Ueda,

こで新たに生ずる問題点の解明と克服が必要となります．一“Learning systems of concepts with an infinite relational model,”方，自分の思いを相手にうまく伝える以前に，無意識は自分

Proc. of the 21st AAAI, pp. 381–388 (2006).

145

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

8)

M. Nakano, A. Kimura, T. Yamada, N. Ueda, “Baxter Permutation

Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2020), pp.

Process,” Proc. of the 34th Conference on Neural Information

3603–3609 (2020)

Processing Systems (NeurIPS 2020), pp. 8648–8659 (2020).
9)22)

M. Nakano, R. Nishikimi, Y. Fujiwara, A. Kimura, T. Yamada, N.

感コンテンツ専門誌ふるえ，Vol.1 (2015).

Ueda, “Nonparametric Relational Models with Superrectangulation,”

23)

th

10)

Proc. of the 25 International Conference on Artificial Intelligence

Touch Devices,” Proc. of 2019 CHI Conference on Human Factors in
Computing Systems (CHI 2019). ACM, Paper 240, 8 pages (2019).
24)

L. J. Rips, E. E. Smith, D. L. Medin, “Concepts and Categories:

25)

牧夫：
“女子ソフトボール × スポーツ脳科学”, NTT 技術ジャ柏野 邦夫：“画像や音を見聞きするだけで賢くなる AI ─クローナル, Vol.33, No.12, pp. 17–21 (2021).
26)

T. Kawabe, T. Fukiage, M. Sawayama, S. Nishida “Deformation

No.9, pp. 10–13 (2019).

Lamps: A Projection Technique to Make Static Objects Perceptually

Y. Ohishi, A. Kimura, T. Kawanishi, K. Kashino, D. Harwat, J. Glass,

Dynamic,” ACM Trans. on Applied Perception, 13, 2, Article 10(2016).

“Trilingual Semantic Embeddings of Visually Grounded Speech with
27)

Self-attention Mechanisms,” Proc. of IEEE International Conference

T. Kawabe, “Danswing papers,” Proc. of SIGGRAPH Asia 2018
(SA’18) Posters Article No. 4 (2018).

on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2020), pp.
28)4352–4356 (2020).

T. Kawabe, “Danswing papers,” Top 10 finalist of Best illusion of theyear contest: http://illusionoftheyear.com/2018/10/danswing-papers/

S. Ikawa, K. Kashino, “Neural audio captioning based on conditional29)

sequence-to-sequence model,” Proc. of Workshop on Detection and14)

山口 真澄, 那須 大毅, 三上 弾, 木村 聡貴, 福田 岳洋, 柏野

177–209, Oxford University Press (2012).
スモーダル情報処理の展開”， NTT 技術ジャーナル, Vol.31,

13)

H. Kameoka, K. Tanaka, A. V. Puche, Y. Ohishi, T. Kaneko,“Crossmodal Voice Conversion,” arXiv:1904.04540 [cs.SD] (2019).

Thinking and Reasoning, ed. K. J. Holyoak and R. G. Morrison, pp.

12)

K. Yasu, “Magnetact: Magnetic-sheet-based Haptic Interfaces for

and Statistics (AISTATS 2022), accepted (2022).
Memory, Meaning, and Metaphysics,” in The Oxford Handbook of11)“「超未来式体感型公衆電話」（3 号／4 号）”， NTT 研究所発 触T. Fukiage, T. Kawabe, S. Nishida, “Hiding of Phase-Based Stereo

Classification of Acoustic Scenes and Events (DCASE 2019), pp.

Disparity for Ghost-Free Viewing without Glasses,” ACM Trans.

99–103 (2019).

on Graphics (Proc. of SIGGRAPH), 36(4):147 (2017).

M. Nakano, R. Shibue, K. Kashino, S. Tsukada, H. Tomoike,“Gaussian Process with Physical Laws for 3D Cardiac Modeling,”（2022 年 3 月 7 日受付）

Proc. of the 28th European Signal Processing Conference (EUSIPCO
15)2020), pp. 1452–1456 (2020).

山 田 武 士Y. Okumura, Y. Kanakogi, T. Kobayashi, and S. Itakura, “Ostension

1988 年 3 月 東京大学理学部数学科卒業．
同年 4 月 NTT 入社．
情報通信研究所に配属．
1991 年 6 月 NTT コミュニケーション科学研究所創設時のメンバ．2017 年 9 月より，本稿執筆時点の 2022 年 3 月まで，NTT コミュ
ニケーション科学基礎研究所所長．2022 年
4 月より近畿大学情報学部教授．機械学習，特に，関係データ解析に関する研究に従事．
博士（情報学）．

Affects Infant Learning More Than Attention,” Cognition, Vol. 195,
104082 (2020).
16)

藤田 早苗，服部 正嗣，小林 哲生，奥村 優子，青山 一生：“絵本検索システムぴたりえ: こどもにぴったりの絵本をみつけます”, 自然言語処理, 24(1), pp. 49–73 (2017).

17)

H. Higuchi, Y. Okumura, T. Kobayashi, “An eye-tracking study ofletter-sound correspondence in Japanese-speaking 2- to 3-year-old
toddlers,” Scientific Reports, 11, 1659 (2021).

18)

大学入試センター試験英語筆記科目において AI が 185 点を獲得，NTT ニュースリリース，2019 年 11 月 18 日，
https://group.ntt/jp/newsrelease/2019/11/18/191118a.html (2019)19)

精華町と「なりきり AI 京町セイカ」の共同実験を開始，
NTT ニュースリリース，2020 年 7 月 3 日，https://group.ntt/jp/newsrelease/2020/07/03/200703a.html (2020)

20)

H. Sugiyama, M. Mizukami, T. Arimoto, H. Narimatsu, Y. Chiba, H.
Nakajima, T. Meguro, “Empirical Analysis of Training Strategies ofTransformer-based Japanese Chit-chat Systems,” arXiv:2109.05217[cs.CL] (2021)

21)

M. Morishita, J. Suzuki, M. Nagata, “JParaCrawl: A Large Scale
Web-Based English-Japanese Parallel Corpus,” Proc. of The 12th146

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

南三陸へ行こう!
竹島由里子（正会員）
東京工科大学

Let’s Go to Minami-Sanriku!
Yuriko TAKESHIMA（Member）
Tokyo University of Technology

1.

はじめに

第 5 波の新型コロナウイルスの感染が落ち着いた 2021 年
秋，宮城県の南三陸を訪問した．南三陸は，石巻と気仙沼のほぼ中間地点にあり，2011 年の東日本大震災で津波の大きな被害を受けた地でもある．今回，南三陸に行くことになった
発端は，友人が『南三陸のキラキラ丼がおいしいよ！』と連絡をくれたことだった．南三陸さんさん商店街の「南三陸キラキラ丼」は季節によって内容が異なり，3 月～4 月はキラキ
ラ春告げ丼，5 月～8 月はキラキラうに丼，9 月～10 月はキラ
キラ秋旨丼，11 月～2 月はキラキラいくら丼が提供されている．2021 年の初めには「キラキラいくら丼があるうちに行け
るかな～？」，夏には「キラキラうに丼こそは・・・」とコロナ禍が落ち着くのを待ち続け，
やっと 10 月に南三陸を訪問することができたのである．本稿では，南三陸を満喫した話を
紹介する．

2.

図 1 まぐろ海鮮丼
好みだったので，あっさり変更．おいしければよいのである(笑)
さて，まぐろ海鮮丼の味はというと，言うまでもなく美味しい．友人夫妻が何度も訪れているのも納得である．マグロも美味しいし，イクラのプチプチ感もたまらないけれど，
思っ

南三陸さんさん商店街

た以上にタコが柔らかい．南三陸さんさん商店街がある志津2021 年 10 月某日，友人夫妻とともに仙台から車で南三陸

川は，西の明石，東の志津川と言われるほどのタコの名産地へ向かった．約 1 年ぶりの遠出である．コロナ禍であまり人でもあったのだ．
タコが美味しいのも納得である．
これまで，と会って話すことがなかったので，浮かれて話し続けて 2 時

海鮮丼でタコに対する思い入れは全くなかったが，少しタコ間弱．あっという間に南三陸に到着した．途中，「オクトパスを見直した．

神社」という看板が気になったものの，目的の南三陸さんさお店を見ていて，実は気になったメニューがもう一つあっん商店街へまっしぐらに向かった．
「オクトパス神社」についた．2021 年から提供されるようになった新名物「さんこめし」ては後程触れる．

である．はらこ飯，あなご飯，たこ飯を合体させた，炊き込

南三陸さんさん商店街は，震災後の 2012 年 2 月 25 日に仮

みベースの丼である．
ご存知の方も多いと思うが，「はらこ飯」

商店街としてオープンし，2017 年に本設オープンしている． は鮭の炊き込みベースのご飯にイクラを乗せたもので，宮城商店街には，
キラキラ丼を提供する飲食店のほかに，鮮魚店， 県の秋の名物である．タコは先ほど述べたように志津川湾の
お土産屋，
写真館，
美容院，
整骨院など 28 店舗が入っている．

名産であるが，調べてみたところアナゴも取れるらしい．つ

到着したのがちょうどお昼前だったので，さっそく南三陸まり，3 つの名産が合体してできたのが「さんこめし」であキラキラ秋旨丼を目指すことにした．使用される海鮮は店舗

る．今回は，前日に，はらこ飯を食べていたこと，海鮮丼をによって異なるため，まず，すべてのお店をチェックして，食べたい気分だったことから，食するに至らなかった．
正直，

お気に入りの海鮮が入っている丼を探す．
吟味を重ねた結果， 三品を一緒にしなくてもいいのではと思わないこともないが，
図 1 の数量限定のまぐろ海鮮丼を選択．こう書くと「キラキ 機会があったら試してみたいと思う．ちなみに，提供期間は
ラ丼を食べに行ったんじゃないの？」という読者のツッコミ

10 月～2 月なので，今年もその時期に感染が落ち着いているが聴こえてくるようであるが，まぐろ海鮮丼の具が私の一番ことを切に願う．

147

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図 2 モアイ像とオクトパス君

図 3 イースター島から贈呈されたモアイ像

3.

つなぎとめる「舫う」や，力を合わせる「催合う」の意味が南三陸町とモアイ像

南三陸さんさん商店街には，タコとモアイの像が飾られている（図 2）．時節柄，きちんとマスクを着用している．タコは志津川の名産だからわかるとして，モアイ像は何だろう？
と思っていたところ，2013 年 5 月にイースター島から南三陸町に贈呈されたものだと友人が教えてくれた．
この記事を書くにあたって，南三陸町のウェブサイト 1) であるそうだ．

4.

オクトパス君商店街を見回すと，モアイ像とタコをモチーフにしたお土産が目に付く．お土産をじっくり見ていると，店主のおじさんがいろいろ説明をしてくれた．このタコのキャラクタには「オクトパス君」という名前がついており，「置くと（試験に）詳細を調べてみたので紹介する．

パス」するということで，合格祈願のお守りとして人気があ1960 年 5 月 24 日未明にチリで発生した地震による津波で， ると教えてくれた．震災前から存在はしていたようで，受験世界中が被害を受けた．
日本には地震発生の約 23 時間後に津 生界隈では知っている人も多いそうだ．ペーパーウェイト型波が襲来し，南三陸町でも家屋を流されるなどの被害が生じの置物では，すべらない帽子をかぶった「すべり防止（帽子）」た．1991 年，当時の壊滅的な被害からの復興を共に目指したというものもあった．ダジャレオンパレードである．この記

友好の証として，チリ人の彫刻家により国内でモアイ像が作事を書くにあたってオクトパス君を調べた 2) ところ，オクト

成され，南三陸町の松原公園に設置された．しかし，2011 年の東日本大震災の津波で，そのモアイ像は流されてしまう．
その後，がれきの中から発見されたモアイ像をモチーフに地域おこしをしていると知った日智経済委員会チリ国内委員会
が，イースター島の長老会などに協力を呼びかけ，モアイ像の贈呈が行われた．それまで，イースター島の石（凝灰岩）

パス君の誕生日は 2009 年 10 月 8 日（オクトーバー）と書いてあり，ダジャレに余念がない．ちなみに，オクトパス君もおやじギャグが好きだという．そういえば，さんさん商店街のオープンも 3 月 3 日（さんさん）だったので，きっと商店街にもダジャレ好きな人がいるに違いない．
ここまで来たら，「オクトパス神社」に行きたい！というを使ったモアイ像が島外に出たことはなく，世界で初めてことで，Google map で「オクトパス神社」を検索してみた．
イースター島から贈呈されたモアイ像となった．
さらに，「目」 しかし，そんな名前の神社はない．調べてみると，「入谷八幡も入っており，これは世界に 2 体しかなく，大変貴重なもの 神社」の愛称であることが分かった．入谷八幡神社は，源義である．なお，やはり有名な宮崎県の日南海岸にある 7 体の経が祈願成就の御礼として，京都の岩清水八幡から勧請した

モアイ像は，イースター島の長老会から許可され島外で作成神を祀っていると伝えられている．

されたものであるが，イースター島の石は持ち出し禁止のた到着すると，「オクトパス神社」の名にふさわしく，巨大め，同じ凝灰岩でも福島県で採掘されたものを使っている．

なオクトパス君のブロンズ像が設置されていた．ブロンズ像

2013 年に贈呈されたモアイ像は，商店街の奥にあり，震災には「ゆめ多幸鎮」と書かれており，ここにも「タコ」が隠復興のシンボルとなっている．イースター島のラパヌイ語で「モアイ」は「未来に生きる」という意味を持っており，商店街の片隅で復興の様子を見守っている（図 3）．

れていた（図 4）．ダジャレが止まらない・・・(笑)
神社の横には，オクトパス君グッズを作成している YES

工房があった．工房見学も受け付けているようである．工房
ちなみに，渋谷駅にある待ち合わせスポットは「モヤイ像」 の中には大量のオクトパス君がいるんだろうな～と思いつつ，で，伊豆諸島の新島から渋谷区に送られたものであり，イー 見学は見送って神社を離れた．
スター島のモアイ像とは無関係である．モヤイは，船を綱で148

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図 5 南三陸防災対策庁舎

図 4 ゆめ多幸鎮オクトパス君

5.

津波の爪痕

6.

おわりに

南三陸を語る上では，震災の話を避けて通ることはできな

今回の南三陸への訪問で．タコが名産であること，イース

い．防災対策庁舎を津波が襲った映像を見た記憶がある人もター島からモアイ像が送られていたことなど，たくさんの新多いのではないだろうか？東日本大震災の時，仙台に住んでしい知識を学ぶことができた．また，今回の記事を書くにあいた私であるが，実は津波の映像はほとんど見ていない．地たって，様々な資料を読み，町を上げて復興を進めているこ

震で停電していたため，テレビが見れなかったからである．

とも実感した．今回の訪問で，海鮮丼を食べ，お土産を買う

東京にいた友人や，広島にいる親戚の話では，繰り返しニュー

ことにより町の経済に少しだけ貢献できたが，今後は，街のス番組で地震や津波による被害の映像が流れていたそうだが， 復興支援にも目を向けて行きたい．この記事を読んで少しで私が津波の被害を知ったのは，翌朝に新聞の号外を見せてもも南三陸に興味をもつ読者がいてくだされば幸いである．

らったときである．正直，信じられなかった．私が住んでい余談であるが，オクトパスくんの置物を，自分の分と中学た仙台駅付近は，建物が多少崩れたり，道路が陥没したりは受験を控えた姪へのお土産として購入した．この春，姪が無していたものの，そこまで大きな被害は見られず，そんな惨事に中学受験に合格したのも，オクトパス君のご利益かもし事が起きていようとは想像もしていなかったのである．被害れない．

にあわれた方たちのことを思うと，今も胸が痛い．

最後に，南三陸への訪問の機会を与えてくれた友人夫妻に現在でも防災対策庁舎は，南三陸震災復興祈念公園の一部

心から感謝する．

として残されている（図 5）．津波発生時，住民を避難させる

参考文献

ために，
職員たちは最後まで避難を呼びかけていた．
しかし，
無情にも想定を超える高さの津波が町を襲ってしまう．完全

1)

https://www.town.minamisanriku.miyagi.jp/index.cfmに鉄骨しか残っていない状態を見ても，津波の威力をまざまざと感じさせる．この防災対策庁舎での出来事 3) は，新聞や

2)

南三陸復興ダコの会: 南三陸復興ダコの会 HP,
https://ms-octopus.jp/

ニュースなどで取り上げられ，知っている人も少なくないと思う．今回，この記事を書くにあたって改めて経緯を読んで宮城三陸町役場: 宮城県南三陸町 HP,

3)

記憶の部屋: 防災対策庁舎の悲劇,
http://memory.ever.jp/tsunami/higeki_bosai-tyosya.html

みたが，涙なしには読めなかった．
防災対策庁舎の保存については，見ると当時を思い出して辛いという意見，津波の恐ろしさを伝えるために残した方がよいという意見など様々である．どちらの意見も理解ができる．現在，防災対策庁舎は，2031 年までは保存が決まっているが，その後どうなるかについては決まっていないそうである．維持をするにもそれなりの費用が必要である．また，年月が過ぎれば，安全性の関係上，維持していくことが難しくなるかもしれない．今回，見ることができて本当に良かった
と思う．

149

（正会員）
竹 島 由 里 子
1999 年 お茶の水女子大学大学院人間文化研究科博士課程修了．博士（理学）．お茶の水女子大学大学院人間文化研究科助手，東北大学流体科学研究所助手，日本原子力研究所博士研究員，
東北大学流体科学研究所助手，講師，東京工科大学准教授を経て，現在同大学教授．ボリュー
ムビジュアリゼーションに関する研究に従事．
IEEE CS, ACM, 情報処理学会，可視化情報学会，
芸術科学会各会員．

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Generalized Dice Loss を用いた Encoder-Multiple Decoders U-Net による顔パーツのセマンティックセグメンテーション
宮 本 旭†（学生会員） 檜 作 彰 良† 中 山 良 平†
†立命館大学大学院理工学研究科

Semantic Segmentation of Facial Parts Using Encoder-Multiple Decoders U-Net
with Generalized Dice Loss
Asahi MIYAMOTO† (Student Member), Akiyoshi HIZUKURI†, Ryohei NAKAYAMA††Graduate School of Science and Engineering, Ritsumeikan University〈あらまし〉 顔パーツのセマンティックセグメンテーションを目的としたネットワークでは，通常，学習時の損失関数として，Cross Entropy Loss が用いられる．Cross Entropy Loss に基づく学習では，画素数が多いクラス（顔パーツ）の分割精度が高くなるようにネットワークが学習し，画素数が少ない顔パーツの分割精度が低くなる問題がある．
また，異なる解像度の情報を統合的に解析することにより，様々な大きさの顔パーツに柔軟に対応できる可能性がある．そこで本研究では，各クラスの画素数の偏りを補正する Generalized Dice Loss を損失関数とし，異なる解像度の情報を解析できる Multiple Decoders を持つ U-Net を用いた顔パーツのセマンティックセグメンテーション法を提案す
る．実験試料として，30,000 枚の顔画像が含まれる CelebA Mask HQ データセットを用いた．U-Net をベースとした提案ネットワークは，1 つの Encoder と，異なる解像度の特徴マップからセマンティックセグメンテーションを行う
5 つの Decoder，そして，それらの Decoder の解析情報を統合する 1 つの Recognition で構成される．提案ネットワー
クによる各顔パーツのセマンティックセグメンテーションの平均 Intersection over Union は 0.846 で，従来ネットワー
クである SegNet（0.711），U-Net（0.803），SegNet ベースの Encoder-Multiple Decoders ネットワーク（0.805）より高く，その有用性が示された．
キーワード：generalized dice loss, multiple decoders, セマンティックセグメンテーション, 顔画像<Summary> A Cross-Entropy Loss is often used as loss function in training a semantic segmentation network for facial parts. With
the Cross-Entropy Loss, the network learns so that the segmentation accuracy of the facial parts having a large number of pixels ishigh. Therefore, the trained network would not be able to segment face parts with a small number of pixels accurately. In addition,
it may be possible to flexibly deal with facial parts of various sizes by comprehensively analyzing features at different resolutions.
The purpose of this study was to develop a semantic segmentation method for facial parts using a modified U-Net, which has
Multiple Decoders structure for analyzing features at different resolutions, with Generalized Dice Loss for correcting the bias of thenumber of pixels in each class. Our database consisted of 30,000 face images from CelebA Mask HQ dataset. The proposed network
based on U-Net consists of an encoder, five decoders that perform semantic segmentation independently using feature maps
extracted from the encoder at different resolutions, and a recognition that integrates the analysis information in those decoders. The
mean intersection over union for the proposed method was 0.846, which was greater than those for SegNet (0.711), U-Net (0.803),
and a modified SegNet with Encoder-Multiple Decoders (0.805).
Keywords: generalized dice loss, multiple decoders, semantic segmentation, face image

1.

いる．近年，畳み込みニューラルネットワーク（CNN：

はじめに

Convolutional Neural Networks）で構成されるセマンティック

顔画像の各顔パーツの分割は，顔の検出及び個人認識 1),2)，

セグメンテーションモデルを各顔パーツの分割に応用した研感情・表情の認識 3),4)，顔画像の高精細化 5)に広く応用されて究が報告されている．Aaron らは，顔のランドマークを検出す

150

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

2.

る FCN（Fully Convolutional Network）6)と各顔パーツをセマン
ティックセグメンテーションする FCN を組み合わせた手法 7)を提案した．Kim らは物体検出モデルの 1 つである Faster R-

2.1

方法

実験試料

CNN8)で抽出した顔領域に対して，SegNet9)でセマンティック

実験試料として，CelebA Mask-HQ データセット 17)の顔画像

セグメンテーションすることにより，小規模なデータセット

30,000 枚を用いた．CelebA Mask-HQ データセットには，各顔でも高い分割精度が達成できることを示した 10)．また，相澤

画像の顔パーツ（目／鼻／口／髪／眼鏡／帽子／それ以外のらは SegNet の Encoder から抽出された異なる解像度の特徴マ

顔領域／背景）に対しアノテーションされたラベル画像も含ッ プ を 統 合 的 に 解 析 す る Encoder-Multiple Decoders CNN

まれる．本研究では，24,000 枚を学習用，3,000 枚を検証用，（EMD）11)を開発した．EMD は，異なる解像度の Decoder かそして 3,000 枚を評価用とした．顔画像のサイズは 1,024×

ら出力されるセマンティックセグメンテーション画像と正解

1,024 画素であり，濃度分解能は 24 bit（RGB color）である．

ラベル画像間の Cross Entropy Loss（CEL）を用いた Joint

本研究では，計算コスト及び GPU メモリ容量の観点から，256

Decoders Loss Function（JDL）を損失関数として定義した．EMD

×256 画素に縮小した顔画像及びラベル画像を実験試料としは，異なる解像度の特徴マップを考慮できることから，様々て用いた．ラベル画像は学習時の教師画像及び検証，評価時な大きさの顔パーツをより正確に分割した．しかし，EMD はの正解画像として用いた．

SegNet がベースモデルであり，プーリング層により空間情報

本研究で使用したコンピュータのスペックは，CPU：Intelが損失し，粗いセグメンテーション結果になる傾向がある．

Core i7-9700K プロセッサ，メモリ：32 GB，GPU：NVIDIA

したがって，
Encoder-Multiple Decoders のベースモデルとして，

GeForce GTX 2080 Ti（11 GB）である．

空間情報の損失が少ない U-Net12)を採用することにより，分割精度を向上できる可能性がある．また，EMD の損失関数であ

2.2

EMDU-Net の構造

る JDL は，各 Decoder の CEL に基づくため，学習データに含図 1 と表 1 に EMDU-Net の構造を示す．EMDU-Net は U-

まれる各顔パーツの画素数が不均衡な場合，ネットワークはNet をベースモデルとし，1 つの Encoder と 5 つの Decoder

画素数が多い顔パーツの分割精度が高くなるように学習する（Multiple Decoders），及び 1 つの Recognition により構成され問題がある 13)．

る．Encoder は，2 つの畳み込み層とプーリング層で構成されそこで本研究では，各クラスのデータの偏りを補正する

る層群を 5 つ連ねた構造である．Multiple Decoders の各

Generalized Dice Loss（GDL）14)~16)を損失関数とし，異なる解Decoder は 2 つの畳み込み層，転置畳み込み層（Deconvolution

像度の情報を解析できる Multiple Decoders を持つ Encoder-layer），連結層で構成される層群を対応する Encoder の層群数

Multiple Decoders U-Net（EMDU-Net）を開発し，各顔パーツの連ね，最後に 2 つの畳み込み層と出力層が配置される．

セマンティックセグメンテーションに応用する．

Recognition は連結層，2 つの畳み込み層，そして出力層で構

図 1 EMDU-Net の構造
Fig. 1 Structure of EMDU-Net

151

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

成される．全ての畳み込み層のカーネルサイズは 3×3 であり，Encoder では積層するに従いフィルタ数は倍，Decoder では半分になる．全てのプーリング層と転置畳み込みのカーネ

Name

Encoder

ルサイズは 2×2，ストライド幅は 2 である．Encoder の 5 つのプーリング層の出力は，各Decoder の入力となる．
各Decoderで処理された特徴マップは，Recognition の連結層で統合され，統合した特徴マップに対して畳み込み層を 2 回適用し，セマ
ンティックセグメンテーション画像を生成する．また，Multiple Decoders の各 Decoder は，各解像度の特徴マップからセマンティックセグメンテーション画像を生成する．

2.3

学習用データの顔画像に含まれる各顔パーツの総画素数は大きく異なる．そこで，各顔パーツ（クラス）の画素数に応じて重み付け可能な GDL14)~16)を損失関数として用いる．GDL
は，式(1)で定義される．
2 ∑௜ ௜ ∑௣ ௜௣ ௜௣∑௜ ௜ ∑௣௜௣ ଶ + ௜௣ ଶ (1)

画像，Bip はクラス i のセマンティックセグメンテーション画
像の One-hot ベクトルを表す．また，wi はクラス i の重み係数を表し，式(2)で定義される．

2.4

1
∑௣ ௜௣ ଶ

Dec1-1
Dec1
Dec1Output

2 Convs (64), Deconv, Concat (Dec1-1, Enc1)
2 Convs (64)Softmax
Decoder2 (Input：Encoder2)Dec2-1
Dec2-2
Dec2
Dec2Output

2 Convs (128), Deconv, Concat (Dec2-1, Enc2)
2 Convs (64) , Deconv, Concat (Dec2-2, Enc1)
2 Convs (64)Softmax

Dec3-1
Dec3-2
Dec3-3
Dec3
Dec3Output

2 Convs (256), Deconv, Concat (Dec3-1, Enc3)
2 Convs (128), Deconv, Concat (Dec3-2, Enc2)
2 Convs (64) , Deconv, Concat (Dec3-3, Enc1)
2 Convs (64)Softmax

Dec4-1
Dec4-2
Dec4-3
Dec4-4
Dec4
Dec4Output

2 Convs (512), Deconv, Concat (Dec4-1, Enc4)
2 Convs (256), Deconv, Concat (Dec4-2, Enc3)
2 Convs (128), Deconv, Concat (Dec4-3, Enc2)
2 Convs (64) , Deconv, Concat (Dec4-4, Enc1)
2 Convs (64)Softmax(2)

Decoder4 (Input：Encoder4)

EMDU-Net の学習

Multiple Decoders を持つ EMDU-Net を一括で学習すると，一部の Decoder または Recognition だけを最適化するように学習が進む可能性がある．そこで，浅い Encoder とそれに対応する各 Decoder から順次学習し，最後に，Recognition の学習を行う．
具体的には，
まず，
Decoder 1 とそれに対応する Encoder
部を，GDL஽௘௖ଵ が最小となるように学習する．次に，Decoder
1 に対応する Encoder 部を凍結し，Decoder 2 とそれに対応する Encoder 部を，GDL஽௘௖ଶ が最小となるように学習する．この学習を Decoder 5 まで順次繰り返す．最後に，Decoder 1 から
5 ま で の 特 徴 マ ッ プ を 入 力 と す る Recognition を ，
GDLோ௘௖௢௚௡௜௧௜௢௡ が最小となるように学習する．
Encoder 及び Multiple Decoders の学習では，最適化アルゴリ
ズムに RMSprop を使用し，初期学習率：1.0×10-4，ミニバッ
チサイズ：5，エポック数：10 と設定した．また，Recognitionの学習では，最適化アルゴリズムに RMSprop を使用し，初期
学習率：1.0×10-5，ミニバッチサイズ：5，エポック数：10 と
設定した．

2.5

Input (Size：256×256×3)
2 Convs (64) , Max Pooling
2 Convs (128) , Max Pooling
2 Convs (256) , Max Pooling
2 Convs (512) , Max Pooling
2 Convs (1024), Max Pooling

Decoder3 (Input：Encoder3)

ここで，i はクラス，p は画素数，Aip はクラス i の正解ラベル

௜ =

Input
Enc1
Enc2
Enc3
Enc4
Enc5

Decoder1 (Input：Encoder1)

EMDU-Net の損失関数

GDL = 1 −表 1 EMDU-Net の詳細
Table 1 Details of EMDU-Net
Description

評価方法

各顔パーツの分割精度の評価指標として，IoU（Intersection
over Union）を用いる．IoU は正解ラベル画像とセマンティッ

152

Decoder5 (Input：Encoder5)Dec5-1
Dec5-2
Dec5-3Dec5-4
Dec5-5
Dec5
Dec5Output

2 Convs (1024), Deconv, Concat (Dec5-1,Enc5)
2 Convs (512) , Deconv, Concat (Dec5-2, Enc4)
2 Convs (256) , Deconv, Concat (Dec5-3, Enc3)
2 Convs (128) , Deconv, Concat (Dec5-4, Enc2)
2 Convs (64) , Deconv, Concat (Dec5-5, Enc1)
2 Convs (64)Softmax
Recognition

ConcatConv
OutputConcat (Dec1, Dec2, Dec3, Dec4, Dec5)
2 Convs (64)Softmax

Conv (Filters): Convolution layer + ReLU
Deconv: Deconvolution layer
Concat (A, B): Concatenate layer (Connect output of A and B)
Kernel size in convolution layer: 3×3
Kernel size in max pooling and deconvolution layer: 2×2
Stride in max pooling and deconvolution layer: 2

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

クセグメンテーション画像の重複領域の画素数に基づき，式

メンテーションできることが確認できた．損失関数 GDL を用いた EMD の平均 IoU は 0.837 で，EMDU-Net（0.846）より低(3) で定義される．
௜ ∩ ௜௜ =௜ ∪ ௜

かった．この結果から，U-Net が顔パーツのセマンティックセ(3)

グメンテーションに適すると考える．

ここで，A は正解ラベル画像，B はセマンティックセグメンテーション画像，i は各顔パーツのクラスを表す．

3.

4.2

Multiple Decoders の有用性

表 2 で示したように，EMD，EMDU-Net は，それぞれのベ

結果ースネットワークである SegNet，U-Net より高い分割精度が

図 2 に，従来ネットワークの SegNet，U-Net，EMD と提案得られた．Multiple Decoders を持つ EMD，EMDU-Net は解像

ネットワークである EMDU-Net によるセマンティックセグメ

度ごとに Encoder と各 Decoder を学習させる．したがって，

ンテーション結果画像を示す．従来ネットワークと比較して，各解像度の Encoder からセマンティックセグメンテーション

EMDU-Net が学習データに含まれる画素数が少ない目や眼鏡， に有用な特徴マップを効果的に抽出でき，分割精度の向上に帽子などをより正確に分割でき，また，顔パーツ間の境界を寄与したと考える．そこで，Multiple Decoders の有用性を評価

的確に決定できることも確認した．

するため，提案ネットワークと損失関数 GDL を用いた U-Net

表 2 に，SegNet，U-Net，EMD，EMDU-Net によるセマンテ

によるセマンティックセグメンテーションの比較を行った．

ィックセグメンテーション結果画像の IoU を示す．SegNet，

図 3(d), (h)が示すように，EMDU-Net は GDL を用いた U-Net

U-Net，EMD と比較し，EMDU-Net は全ての顔パーツに対しと比較して，髪の詳細な部分にまで正確にセグメンテーショて，セマンティックセグメンテーションの分割精度が改善しンできることが確認できた．U-Net の平均 IoU は 0.816 で，た．EMDU-Net の平均 IoU は 0.846 で，SegNet（0.711），U-NetMultiple Decoders をもつ EMDU-Net（0.846）より低かった．

（0.803），EMD（0.805）より高い結果が得られた．

したがって，Multiple Decoders により，異なる解像度の情報を

SegNet，U-Net，EMD，EMDU-Net の学習時間はそれぞれ，て有効な手段になると考える．

211 分，104 分，397 分，1,326 分であった．

4.

解析することは，セマンティックセグメンテーションにおい

考察

4.3

損失関数 GDL の有用性

本研究では，異なる解像度の情報を解析できる Encoder-

セマンティックセグメンテーションの損失関数として，通Multiple Decoders を持つ EMDU-Net を開発し，各顔パーツの常用いられる CEL は，学習データに含まれる画素数が多いク

画素数の偏りを補正する GDL を損失関数として学習を行っ

ラス（顔パーツ）の分割精度が高くなるように学習する問題

た．提案した EMDU-Net は，学習データ数が少ない顔パーツがある．その問題に対処するため，本研究では，各顔パーツの分割精度を改善し，パーツ間の境界も正確に決定できた．

の総画素数を考慮し重み付けした GDL を損失関数として用

4.1

いた．損失関数 GDL の有用性を評価するために，損失関数に

U-Net の有用性

CEL を用いた EMDU-Net による顔パーツのセマンティックセ

Encoder-Decoder 構造は畳み込み層と Pooling 層を積層し，グメンテーションを行った．図 3(g), (h)が示すように，GDL を

受容野を広げることで物体の特徴を抽出するが，Decoder にお用いた場合，CEL と比較して，画素数の少ない目や眼鏡に対いて空間情報をいかに復元するかが課題であった．
SegNet は，

しても正確にセグメンテーションできた．また，CEL を用い

Encoder でプーリングした位置座標を記録し，Decoder のアンた場合の平均 IoU は 0.834 で，GDL を用いた場合より低かっ

プーリング時に位置座標を使用することにより，空間情報をたことから，GDL の有用性が確認できた．

補っている．一方，U-Net は，Decoder と Encoder を直接繋ぐ
スキップコネクションが導入され，詳細な空間情報を提供可

4.4

順次学習の有用性能である．したがって，表 2 で示したように，顔パーツのセMultiple Decoders をもつ EMDU-Net を一括で学習すると，

マンティックセグメンテーションにおいても，より詳細な空

一部の Decoder または Recognition だけが最適化される可能性

間情報を保持する U-Net の平均 IoU（0.803）が SegNet（0.711）がある．そこで本研究では，浅い Encoder とそれに対応するより高い結果となったと考える．

各 Decoder から順次学習し，最後に，Recognition の学習を行

また，Multiple Decoders を持つ U-Net（EMDU-Net）の有用った．提案学習法の有用性を評価するため，一括で学習した性を評価するため，提案手法の損失関数 GDL を用いた

EMDU-Net による顔パーツのセマンティックセグメンテーシ

Multiple Decoders を持つ SegNet（EMD）による顔パーツのセョンを検討した．一括学習による平均 IoU は 0.826 で，提案

マンティックセグメンテーションを行った．図 3(f), (h)で示す

学習法（0.846）の方が高い結果となった．各解像度の Encoder-

ように，提案手法である EMDU-Net は，損失関数に GDL を

Decoder を独立して学習することにより，Encoder が各解像度用いた EMD と比較して，各顔パーツの境界まで正確にセグ

で正確なセマンティックセグメンテーションを行うための特153

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）(a) 入力画像 17)(c) SegNet(b) ラベル画像(d) U-Net(e) EMD(f) EMDU-Net

図 2 異なる CNN モデルによるセマンティックセグメンテーション画像
Fig. 2 Semantic segmentation images with four different CNN models
表 2 異なる CNN モデルによる IoU の比較
Table 2 Comparison of IoUs for four CNN models
Face Parts

SegNetU-Net

EMD

EMDU-Net

Eye

0.655

0.756

0.774

0.784

Nose

0.787

0.863

0.864

0.883

Mouse

0.792

0.869

0.879

0.896

Hair

0.801

0.869

0.865

0.890

Glass

0.543

0.722

0.750

0.802

Hat

0.434

0.534

0.485

0.667

Muscle

0.802

0.902

0.905

0.915

Others

0.871

0.913

0.917

0.927

Mean IoU

0.711

0.803

0.805

0.846

154

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）(a) 入力画像 17)(b) ラベル画像(c) U-Net with CEL(d) U-Net with GDL(e) EMD with CEL(f) EMD with GDL(g) EMDU-Net with CEL(h) EMDU-Net with GDL

図 3 異なる損失関数を用いた CNN モデルによるセマンティックセグメンテーション画像
Fig. 3 Semantic segmentation images for CNN models with different loss functions
徴マップを抽出できるようになり，分割精度の向上に寄与し法の SegNet，U-Net，EMD よりも高く，その有用性が示唆さたと考えられる．

れた．

4.5

参考文献

今後の展望

本研究では，EMDU-Net の学習及び評価に，正面から撮影

1) F. A. Pujol, M. Pujol, A. Jimeno-Morenilla, M. J. Pujol: “Face Detection

された顔画像を多く含む CelebA Mask-HQ データセットを用

Based on Skin Color Segmentation Using Fuzzy Entropy”, Entropy,

いた．しかし，顔の検出及び個人認識，感情・表情の認識でVol.19, No.1, pp.1—22 (2017).

は様々な角度から撮影された顔画像を用いた研究が報告され

2) K. Luu, C. Zhu, C. Bhagavatula, T. H. N. Le, M. Savvides: “A Deepている 18),19)．そこで，EMDU-Net をそれらに導入するためのLearning Approach to Joint Face Detection and Segmentation”, Advances

課題として，様々な角度から撮影された画像に対して提案手

in Face Detection and Facial Image Analysis, pp.1—12 (2016).
3) I. Cohen, A. Garg, T. S. Huang: “Emotion Recognition from Facial

法の有用性を評価する必要がある．
Encoder-Multiple Decoders を持つ提案ネットワーク EMDUNet は，セマンティックセグメンテーションに有用な各解像

Expressions Using Multilevel HMM”, Neural Information Processing
Systems, Vol.2 (2000).

度の特徴マップを効果的に抽出できる．また，損失関数 GDL

4) S. L. Happy, A. Routray: “Automatic Facial Expression Recognition

を用いて EMDU-Net を学習することにより，各クラスの画素

Using Features of Salient Facial Patches”, IEEE Trans. on Affective数の不均衡による影響を抑制することが可能である．したがComputing, Vol.6, No.1, pp.1—12 (2015).

って，提案手法は，対象クラスが複数で，各対象の大きさに

5) Y. Deng, Y. Zhou, J. Lan, Y. Huang, Q. Gao, T. Tong: “Face Beauty:

ばらつきがある画像のセマンティックセグメンテーションに

Improving Quality of Face with Semantic Segmentation Prior and Style

適すると考える．例えば，CT や MR などの医用画像には，肺Encoder”, Cross Strait Radio Science & Wireless Technology Conference

や心臓，肝臓など多くの臓器が含まれる．また，自動運転の(CSRSWTC), pp.1—3 (2020).

ための車載カメラ映像には，前方の自動車だけでなく，人や

6) J. Long, E. Shelhamer, T. Darrell: “Fully Convolutional Networks for

自転車，信号など多くの物体が含まれる．これらの画像，映Semantic Segmentation”, The IEEE Conference on Computer Vision and

像におけるセマンティックセグメンテーションにおいて，提Pattern Recognition (CVPR), pp.3431—3440 (2015).
7) A. S. Jackson, M. Valstar, G. Tzimiropoulos: “A CNN Cascade for

案手法は有用と考えており，今後，取り組む予定である．

5.

Landmark Guided Semantic Part Segmentation”, Proc. of European

まとめ

Conference on Computer Vision (ECCV), pp.143—155 (2016).

本研究では，各クラスの画素数の偏りを補正する GDL を損

8) S. Ren, K. He, R. Girshick, J. Sun: “Faster R-CNN: Towards Real-Time

失関数とし，異なる解像度の情報を解析できる Multiple

Object Detection with Region Proposal Networks”, Advances in Neural

Decoders を持つ EMDU-Net を用いた顔パーツのセマンティッ

Information Processing systems 28 (NIPS), pp.565-571 (2015).

クセグメンテーション法を開発した．EMDU-Net による各顔

9) V. Badrinarayanan, A. Kendall, R. Cipolla: “Segnet: A Deep

パーツのセマンティックセグメンテーション精度は，従来手

Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation”,

155

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI),
Vol.39, No.12, pp.2481—2495 (2017).
10) H. Kim, J. Park, H. Kim, E. Hwang, S. Rho: “Robust Facial Landmark（学生会員）宮 本 旭
2020 年 立命館大学理工学部電子情報工学科卒業．同大学院理工学研究科電子システ
ム専攻博士前期課程在学中．

Extraction Scheme Using Multiple Convolutional Neural Nnetworks”,
Multimedia Tools and Applications, Vol.78, No.3, pp.3221-3238 (2019).
11) 相澤宏旭, 加藤邦人, 山下隆義: “Encoder-Multiple Decoders CNN によるセマンティックセグメンテーション”, 電子情報通信学会論文
誌 D, Vol.J102-D, No.6, pp.454—463 (2019).
12) O. Ronneberger, P. Fischer, T. Brox: “U-Net: Convolutional Networks for
Biomedical Image Segmentation”, Proc. of International Conference on
Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention(MICCAI), pp. 234—241 (2015).
13) M. Yeung, E. Sala, C. B. Schönlieb, L. Rundo: "Unified Focal Loss:
Generalising Dice and Cross Entropy-Based Losses to Handle Class
Imbalanced Medical Image Segmentation", Computerized Medical
Imaging and Graphics, Vol.95 (2022).
14) W. R. Crum, O. Camara, D. L. Hill: “Generalized Overlap Measures for
Evaluation and Validation in Medical Image Analysis”, IEEE Trans. on
Medical Imaging (T-MI), Vol.25, No.11, pp.1451—1461 (2006).
15) C. H. Sudre, W. Li, T. Vercauteren, S. Ourselin, M. J. Cardoso:“Generalised Dice Overlap as a Deep Learning Loss Function for Highly
Unbalanced Segmentations”, Deep Learning in Medical Image Analysis
and Multimodal Learning for Clinical Decision Support, pp.240 —248
(2017).
16) F. Milletari, N. Navab, S. A. Ahmadi: “V-Net: Fully Convolutional Neural
Networks for Volumetric Medical Image Segmentation”, Proc. of 2016
Fourth International Conference on 3D Vision (3DV), pp. 565—571 (2016).
17) C. H. Lee, Z. Liu, L. Wu, P. Luo: “MaskGAN: Towards Diverse andInteractive Facial Image Manipulation”, Proc. of IEEE Conference on
Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp.5549-5558 (2020).
18) B. Büyüktaş, C. E. Erdem, T. Erdem: “Curriculum Learning for Face
Recognition”, Proc. of 2020 28th European Signal Processing Conference(EUSIPCO), pp.650—654 (2021).
19) L. Lu: “Multi‐Angle Face Expression Recognition Based on Generative
Adversarial Networks”, Computational Intelligence and Virtual Reality
for Healthcare, Vol.38, No.1, pp.20—37 (2021).

（2021 年 11 月 24 日 受付）（2022 年 1 月 20 日 再受付）

156

檜 作 彰 良2014 年 三重大学大学院工学研究科博士後期課程修了，博士（工学）取得．2014 年 みずほ情報総研（現：みずほリサーチ＆テクノロジー） 情報通信研究部 入社．2018 年 みずほ情報総研情報通信研究部 退社. 2018 年
立命館大学理工学部電子情報工学科助教，
現在に至る．電子情報通信学会，電気学会，
医学物理学会，日本医用画像工学会会員．

中 山 良 平1999 年 宮崎大学工学部情報工学科卒業．
2001 年 同大学大学院工学研究科修士課程修了．2005 年 三重大学大学院医学系研究科
博士課程修了．同年 三重大学医学部附属病院助教，2015 年 立命館大学理工学部准教授，2020 年 同教授．この間，2008 年 シカ
ゴ大学放射線科 visiting assistant professor．主に医用画像を対象とした画像認識，機械学
習に関する研究に従事．博士（工学），博士（医学）．IEEE，SPIE，電子情報通信学会，
情報処理学会，日本医用画像工学会，日本画像情報学会，日本放射線技術学会各会員．

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IIEEJ

☠ᄚ
青紫色レーザ光源を用いたホログラフィックカラー再生について高野邦 彦† （正会員）

川 � 悠 也†

横

田 和

海†

笠 井 湧 喜†佐 藤 甲 癸††（フェロー）

浅 井 紀久夫†††

安 藤 香 月†† 東京都立産業技術高等専門学校 , †† 元湘南工科大学 , ††† 放送大学

On Study of Holographic Color Image Reconstruction
Using the Blue-Violet Laser Light
Kunihiko TAKANO† (Member), Kazumi YOKOTA† , Yuki KASAI† , Kazuki ANDO† ,Yuya KAWASAKI† , Koki SATO†† (Fellow), Kikuo ASAI†††† Tokyo Metropolitan College of Industrial Technology ,††† The Open University of Japan†† Former Shonan Institute of Technology ,〈あらまし〉 カラーホログラフィ再生像を得るためには，赤色や緑色光での像再生に加え，特に，青色光での再生像特性の検討が必要となる．しかし，再生波長を短くすると原理的に像再生が困難になるため，青色再生像については十分な検討はされていない．このため，表示像の色域が制限されると考えられる．したがって，カラー像の色域を広げるためには，波長の短い青色光での像再生特性を検討することが必要になる．そこで，本稿では青紫光利用のホログラム再生の可能性について検討した．その結果，青紫色光での像再生が可能となる条件があり，再生像の色域拡大に可能性があることがわかった．

キーワード：動画ホログラフィ，計算機合成ホログラム, 青紫色レーザ光源，多重再生, DMD<Summary> In order to produce a holographic reconstructed image in colors, we must study suﬃciently
the characteristics of the images reproduced not only by red or green color laser lights but also, in particular,
by blue color laser light. But in general,if we use, in reproduction of the images, the laser lights with shortwave length, the reconstruction comes to be more diﬃcult. For this reason, it seems to be very few to ﬁnd
the results concerning the reconstruction with the use of blue color laser light.It appears to lead us to an
unfortunate problem of the restriction on the color region of the recovered holographic images. Our task is
to study carefully the characteristics of the recovered images performed by the blue color laser lights of shortwave length, and to make much eﬀorts to enlarge the presentable color region of the reproduced images.In
this report,we have studied possibility of the reconstruction of holographic images by the use of blue-violet
laser lights. As this result,we have found some condition that makes us possible to perform a reproductionof holographic images by the use of blue-violet laser lights. This seems to suggest some possibility of an
extension of the color region for the recovered holographic images.
Keywords: electro holography, computer generated hologram, blue-violet color laser light source, multiplex
reconstruction, digital micro-mirror device

いる三原色光の色度により決定されるため，光源の条件設

1. は じ め に
空間光変調素子 (Spatial Light Modulator:SLM)

を1)～16)

利用したホログラフィ立体像の空間投影法は，表示像の視野やサイズを確保する上で極めて有効であることが知られている．この方法を用いて，赤・緑・青の三色光による再生像を空間内で多重化することにより，投影像のカラー化が可能となる．投影像の色度範囲 (以下，色域) は，再生に用157

定が極めて重要であると考えられる．これまでの先行研究において，青色光に 473nm の LD レーザ光源を利用した手法が多数検討されており，高品質なカラー再生像が得られることが示されている．しかしながら，青紫色など，可視光源の下限となるレーザ光源を利用したカラー再生法については，検討の余地が残されていると考えられる8),12),13)．
以上の理由から，本稿では，カラー再生に用いる青色像の

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再生条件に着目する．可視光の下限に近い青紫色光と，緑・る．DMD パネル上に要素ホログラム (フレネル型の CGH

域拡大が可能となると考えられる．しかしながら，記録・再時に，LD 素子から射出されたレーザ光を，同光源に内蔵

赤色光による再生像を多重化することにより，表示像の色
生波長を短くすると，再生に必要な回折効率の確保が困難となるため，点密度が高い，または曲線成分を含む物体などの再生を困難とすると考えられる．回折効率の不足1)～4),6)を補う方法としては，複数の SLM により構成されたホロパターン) を表示することでホログラム面を形成する．同されたレンズにより広げてから，DMD 表示面 (ホログラム
面) に照射する．各 DMD パネル上のホログラム面から反射された波面群により像が再生され，拡散板面スクリーン上に多重投影される．各 LD 光源から DMD パネル，DMD

グラム面から得た回折像を空間的に多重表示する方法 や， パネルから拡散板面スクリーンまでの距離は図 1 に示すと
1)

高速な応答特性を有する SLM を用いて時分割処理によりおりの条件とした．なお，本稿では青紫色光での再生像特生システムの簡略化を図るという理由から，時分割多重再リーンで像再生をしている．

多重表示する方法7)～10)などが考えられる．本稿では，再生法を用いる．そのために，まず青紫色光を用いた場合において，再生像の解像限界を調べた結果を述べる．次に，時分割多重再生を適用することにより，点密度が高い物体
や，曲線成分を有する物体の再生像の特性を改善できるこ性を評価することが目的のため，流動性がない拡散面スク

3. 結果及び検討
3.1 青紫色光での再生時における解像特性について

ホログラムに記録された干渉縞の間隔は，光の波長が短とを明らかにする．以上の結果をもとに，時分割多重再生

くなるほど細かくなる．そのため，特に青紫色のように短ことにより，カラー像の再生を行った．その結果，従来の含む複雑な図形を再生する際には，画素ピッチが細かく，法を用いて，三色光によって再生した像を多重表示させる
青色光を用いた場合に比べ，表示像の色再現性が

8),12)～14)

向上することが明らかになった．

い波長の光源を用いて，点密度が高い，または曲線成分をかつ画素数が多い SLM が必要となる1)～3),16)．一般的に，曲線成分をもつ物体では縦や横の方向ばかりではなく，斜め方向の成分が含まれるため，直線のみの成分に比べ，干2. システム構成
本研究では図 1 に示す投影像評価用システムを構成した． このシステムは，LD 光源 (LD 素子と結像レンズから構成)，PC 制御による後述の DMD パネル (TI 社製, DLP

渉縞の構成が複雑になることが考えられる．本稿では曲線を含む物体のカラー再生を目的とするため，SLM の解像力を補うために時分割多重再生法を適用する．まず，時分割
多重再生法を用いずに，青紫色光で再生した結果，すなわLightCrafter6500，表 1)，拡散板面スクリーン (EPSON， ち時分割多重再生法が必要となる物体点数の限界条件につELPSC06，マイクロビーズ (公称値：20～30µm)) から成 いて述べる．再生像の色再現性の確認をするため，評価用
図形は 8mm 平方の三角形 (図 2) とした．物体点数に対する再生像の変化の一例を図 3 に示す．図 3 には，比較の意
味で，青色光 (473nm)，緑色光 (532nm)，赤色光 (635nm)で再生した結果を併記している．再生可能となった物体点
数は，青紫色光では 400 点程度であった．それに対して，
青色，緑色，赤色光の場合には，順に 550，1200，2700 点前後であった．
次に，時分割多重再生法を用いた場合に，青紫色光で再生可能な物体点数について確認した結果を述べる．ここでは，一例として，文献 10) の方法により，要素分割数を 3

図 1 ホログラフィック像再生システムの全体構成
Fig. 1 Total scheme of image reconstruting system usedin the experiment
表 1 DMD パネルの仕様
Table 1 Speciﬁcation of DMD panel
パネルサイズ駆動方式
リフレッシュレート
画素数
画素ピッチ

0.65in.(XGA)
Digital micro-mirror device
250Hz(システム全体)
2,073,600(V1920 × H1080)
7.56µm × 7.56µm

図 2 入力図形と CGH パターンの一例 ( (a) 入力図形,(b)CGH パターン )Fig. 2 Example of the input object and the CGH pattern; (a)Input object and (b)CGH pattern

158

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図 5 奥行情報をもつ物体の再生像の一例 ( (a) 入力物体,(b) 再生結果の一例 )Fig. 5 Example of reconstructed images of the objects
having depth information; (a)Input object and(b)Example of the reconstructed images

図 3 再生結果の一例 (時分割多重再生法なし) ( (a) 青紫色
光での再生結果 (400 点), (b) 青色光での再生結果 (550点), (c) 緑色光での再生結果 (1,200 点), (d) 赤色光での再生結果 (2,700 点) )Fig. 3 Example of the reconstruted images without using the multiple displaying process;(a)Reconstructed
image
with
blue-violet
light (400 points), (b)Reconstructed image
with blue light (550 points), (c)Reconstructed
image with green light (1,200 points) and(d)Reconstructed image with red light (2,700
points)

図 6 曲線物体の再生結果 ( (a) 入力物体, (b) 時分割多重再生法を用いない場合, (c) 時分割多重再生法を用いた場合 (要素数:6), (d) 時分割多重再生法を用いた場
合 (要素数:12) )Fig. 6 The characteristics of the holographic reconstructed images of the curved objects; (a)Input
object, (b)Result without the multiple displaying
process, (c)Result the multiple displaying process(6-division), and (d)Result using the multiple displaying process (12-division)

図 4 再生結果の一例 (時分割多重再生法あり) ( (a) 青紫色
光での再生結果 (1, 200 点), (b) 青色光での再生結果(1,400 点) )Fig. 4 Example of the reconstruted images using themultiple displaying process; (a)Reconstructed
image with blue-violet light (1,200 points) and(b)Reconstructed image with blue light (1,400
points)さらに，堀越らの先行研究7)を参考して，奥行き情報をもつ図形に同手法を適用した結果について述べる．ここでは，結像距離の差を 0.2m に設定した円と三角形 (図 5 参照) により排他的に CGH パターンを生成し，これらを時として時分割多重再生法を適用し，再生可能な物体点数を確認した．得られた結果の一例を図 4 に示す．図 4 を見ると，青紫色光，青色光の各場合において，再生可能な物体
点数は，順に 1200，1400 点程度まで向上することがわかる．参考実験として，青色や青紫色において，文献 9) による要素分割法と比較したところ，文献 10) の方法に比べ輝度斑の影響が認められた．さらに，分割要素数の調整が容易であるという理由も考慮して，本稿では文献 10) の方

分割多重により再生した．図 5(a) に入力図形を，図 5 (b)に円，円と三角形の中間，三角形の各位置に焦点位置を調節した場合の再生結果の一例を示す．これを見ると，時分割多重再生法を用いることにより，各図形への焦点調節が可能となり，奥行き情報を持つ良好な像が再生可能となることが確認できる．

3.2 曲線成分をもつ物体の再生特性

ここでは，直線成分と曲線成分の両方を含む物体の一例

法で要素図形を生成している．入力図形の形状を変更したとして，図 6(a) に示す 360 点の「正弦波」の平面図形を入

これは今後の課題としたい．

パターンを生成した．滑らかな図形を表示するため，物体際の，要素分割法の違いについては検討が必要となるが， 力物体に設定した上で，要素図形7)～9)に分解して各 CGH

159

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表 2 時分割多重再生実験の設定条件 (一例)
Table 2 A setting condition for time-sharing multiplex
reproducing experiment using two color laser
光源の波長 分割前の物体点数 分割後の物体点数 分割数
赤色,635nm
10,0002,000
5緑色,532nm
5,700
1,140
5
青紫色,405nm
2,700
385～3867
図 7 各色のレーザ光による再生結果 ( (a) 赤色光での再生
結果, (b) 緑色光での再生結果, (c) 青紫色光での再生
結果 )Fig. 7 Example
ofthereconstructed
images;(a)Reconstructed image with red light,(b)Reconstructed image with green light,and (c)Reconstructed image with blue-violetlight

表 3 三色多重再生での条件設定
Table 3 The setting condition of the brightness ratio of
three color laser lights in the reconstruction

点の間隔 d を 0.04mm に設定し，これを時分割多重で再生している．まず，赤色光 (波長：635nm) を用いて像を再生した場合において，顕著な傾向差が認められた場合について述べる．なお，背景ノイズなどの影響を把握するため，再生時に照射するレーザ光の強度をやや強めている．このようにして得られた再生結果の一例を図 6 (b),(c),(d) に示す．本手法では滑らかな曲線物体を表示するため，意図的に物体点数を多く設定している．時分割多重再生法を用いない場合には，図 6(b) のように，図形が再生されない場合

や，一部分の点像のみが表示される傾向となる．これは，

CGH 生成時のサンプリング条件を満たさないためと考えられる．本条件においては，要素数を 6～12 として時分割多重により再生した場合に，滑らかな曲線物体が表示できた (図 6(c),(d))．参考までに，図 6 (c),(d) に示したマーカの部分において，再生された曲線の輝度変化の傾向を標準偏差 σ により確認したところ，要素数が 6，12 の場合において，それぞれ，13.6，12.8 前後の値となった．これらの値は，時分割多重再生を用いない場合の条件 (図 6(b) の53.9) に比べ，十分に小さいため，輝度変化が少なく滑らかな像が表示できることを示すと考えられる．以上の結果をもとに，要素を 6 分割した場合において，赤色，緑色，青紫
光で再生した表示像の一例を図 7 に示す．ここでは，レー
ザ光の照射強度を図 6 の場合に比べ，やや弱めることにより再生像輝度を抑えた場合を示している (主観上は，背景ノイズも目立たないように観察される)．また，図 7 の青
紫色光での再生結果においては，再生物体のサイズを優先した実験を実施した関係で，右上に共役像の影響が認められるが，理想的には分離していることが重要となる．これは，他の条件 (赤色光や，緑色光) と比べ，回折効率の確保に対して課題が残されていることを意味し，今後さらに検討する必要があると考えられる．
3.3 本システムで再生可能な色度
前節では，曲線成分から構成される物体の表示に対する

時分割多重再生法の有効性を述べた．ここでは，本システ
ムで二色，または，三色で多重再生を行った場合に表示で

160

No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

青紫
0
0
0
0
0
1
1
2
1
2

緑
0
1
1
2
1
2
1
1
0
0

赤
1
2
1
1
0
0
0
0
0
1

No.
11
12
13
14
15
16
17
18
19

青紫
1
1
1
1
2
2
1
2
1

緑
0
0
1
2
1
1
2
2
1

赤
1
2
1
1
2
1
2
1
2

きる色度について述べる．なお，評価用図形には，多点数で構成された面状の三角形を用いた (図 2)．表 2 の条件において，三色光での再生像の光強度比を，表 3 に示す条件(No.1～19) で変化させることにより三色多重再生を行った．なお，色度は以下の手順で計測している．(1) 再生像の投影位置でピンホールを装着したセンサーを設置し, 再生像の波長分布を取得．(2) 取得した波長分布を確認しな
がら, 各色光の強度比が記載した条件になるよう, 各色光の LD の動作電圧を調整．(3) 対応する色度を取得．
表 3 での再生条件に対する再生像と色度の関係を図 8 に示す (図中の番号は，表 3 に記載の番号と対応)．再生結果については，代表例な場合のみを示している．図 8 の結果
から，赤，緑，青紫の各単色光による再生像に加え，これらの二色や三色の多重により再生した像も，鮮明な状態で得られることがわかる．本稿では, 再生像の波長分布を取得しながら, 各色光の再生像の強度比を調整している. この方法を用いることにより, 表示像に対する色の測定範囲が広がると考えられる. また, LD 素子の電気的特性に依存するが, LD 光源の動作電圧の調整を細かくすれば, 各色光の再生光の強度比率が調整できると考えられる. さらに，
各色光の場合において，本実験で用いた拡散板面スクリー
ンにおける光の反射率を比較したが，顕著な傾向差は認められなかった．これは，プロジェクターから映像を投影す
る拡散板面スクリーンを用いたためと考えられる．本稿では，波長分布と色度の関係から，再生像特性を比較した結果を述べたが，この点についても今後の検討課題になると考えられる．
比較のため，従来の青色光 (波長:473nm) を用いた参考実験で得られた結果15)から，多重再生による色度測定結果を比較する，従来法と本手法で得られた色度の比較結果のThe Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

図 10 直線物体の設定条件
Fig. 10 Input objects (coordinate axis)

図 8 代表的な多重再生像と色度との関係
Fig. 8 Relationship between the multiple reconstructed
images and chromaticity

図 11 曲線を含む物体の三色多重再生像の一例 ( (a) 赤色:
座標軸, 緑色:正弦波, (b) 赤色:座標軸, 青紫色:正弦波, (c) 赤色:座標軸, 緑色・青紫色:正弦波 )Fig. 11 Examples of the multiplex reconstructing images;(a)Red: coordinate axis, Green: sine
wave, (b)Red: coordinate axis, Blue-violet: sine
wave, and (c)Red: coordinate axis, Green: sine
wave, Blue-violet: sine wave

重再生を行っている．再生結果の一例を図 11 に示す．なお，表示位置の状況を把握する目的のため，斜め方向から表示像を撮像している．

図 11 に示した結果から，以下のことが確認できる．

• 赤，緑，青紫のすべての条件において，鮮明で高輝度な像が得られている．
• 緑，青紫色による再生物体を重ねることにより，滑らかな合成色による物体の表示が可能となる．(一例：マー
キングした範囲)
図 9 青色レーザ光源を用いた多重再生像の色度値との比較
Fig. 9 Comparison with the chromaticity value of themultiple reconstructed images using blue laserlight

一例を図 9 に示す．

これを見ると，本手法の場合，実際に得られた再生像の色度は，従来法に比べて青色側から赤色側の範囲で広がる

ことがわかる．また，3 色光の再生像を多重表示した際の白色の色度値が変化することがわかる．このことから，本手法による色域拡大の効果が認められる．なお，白色部分の像特性については更なる検討が必要となるが，これは今後の課題としたい．

• 赤色光で再生した座標軸と，正弦波が交差した部分においても色の合成効果が確認できる．
一方，青紫色光と緑色光による再生図形の表示位置については，更なる微調整が必要となることがわかる．また，各色への物体の割り当て条件を変更した場合の再生像特性への影響については更なる検討が必要となるが，これらは今後の検討課題としたい．

4. 結

論

本稿では，青紫色レーザ光源を利用したホログラフィカ

ラー再生法について報告した．まず，青紫光を用いた場合の解像特性について調べ，時分割多重再生法が必要となる
物体点数を特定した．さらに，求めた物体点数の条件をも

3.4 曲線を含む物体の三色多重再生
三色光での再生像を多重表示することにより，複数色での物体の表示実験を行った．ここでは，一つのモデルケー

スとして，曲線物体には図 6 に示す「正弦波」を，直線物体には図 10 に示す「座標軸」(物体点数 300) を入力物体に割り当てており，共に 6 つの要素ホログラムに分割して多161とに，時分割多重再生法を適用することにより，面状や，曲線成分を有する物体を鮮明に再生可能となることが分かった．さらに，二色，三色光による再生像を多重表示して，本手法で表示可能な色度を確認したところ，実際に再生像の色域が拡大されることが明らかとなり，再生像の色再現性の向上に対しても有効性が認められた．曲線成分を有す

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

る「正弦波」の再生においても，青紫色光と緑色光の再生

像を多重化することにより，合成色による滑らかな曲線物
体の表示が可能となった．輝度むらの影響の軽減について
は，今後の検討課題としたい．

謝

辞

本 研 究 は 科 学 研 究 費 補 助 金 (課 題 番 号: 17K00493,

20K12113) の一環として行われたものである．本研究に対して熱心に協力をいたきました東京都立産業技術高等専
門学校ものづくり工学科情報通信工学コースの卒業生の今野哲史氏，遊馬稔氏，井田翔氏に深謝致します．

参考文献
1) N.Fukaya, K.Maeno, K.Sato, T.Honda: “Improved Electroholographic Display Using Liquid Crystal Devices to Shorten
the Viewing Distance with Both-Eye Observation〟, OpticalEngineering, Vol.35, No.6, pp.1545–1549 (1996).
2) T.Yamaguchi, H.Yoshikawa: “High Resolution ComputerGenerated Rainbow Hologram〟, Applied Science, Vol.8, No.10,
p.1955 (2018).
3) 吉川浩, 佐々木健光:“動画ホログラフィの情報低減” , 画像電子学会
誌, Vol.22, No.4, pp.329–336 (1993).

Real-Time Photorealistic 3D Holography with Deep Neural
Networks”, Nature, Volume 591, pp.234–239 (2021).
15) 高野邦彦, 今野哲史, 須賀凜太郎, 佐藤甲癸, 浅井紀久夫: “ホログラ
フィック投影像のカラー化に向けた多重再生法について”, 画像電子学会, 2017 年次大会講演予稿, R2-5 (2017).
16) 高野邦彦, 遊馬稔, 井田翔, 佐藤甲癸, 浅井紀久夫: “青紫色レーザ光によるホログラフィ再生像特性”, 画像電子学会, 2018 年次大会講演
予稿, R3-3 (2018).

(2021 年 9 月 2 日 受付)(2021 年 12 月 25 日 再受付)

高 野 邦 彦 （正会員）
2002 年 湘南工科大学大学院工学研究科電気工学専攻博士後期課程修了．同年，東京都立航空工業高等専門学校 (2006 年に東京都立産業技術高等専門学校に組織変更) 助手，講師を経て，2008
年 同校准教授．動画ホログラフィ，画像処理などの研究に従事．博士 (工学)．

横 田

和

海

笠

井

湧

喜

安

藤

香

月

川

﨑

悠

也

2020 年 東京都立産業技術高等専門学校ものづ
くり工学科情報通信工学コース卒業．本校在学時はホログラフィ立体 TV に関する研究に従事．

4) T.Ichikawa, K.Yamaguchi, Y.Sakamoto: “Realistic Expression
for Full-parallax Computer-generated Holograms with the Raytracing Method〟, Applied Optics,Vol.52, No.1, A201-A209(2013).
5) 田中賢一: “ディザ画像への計算機ホログラムの埋込み” , 映像情報
メディア学会誌，Vol.60, No.9, pp.1459–1472 (2006).

6) 五十嵐俊亮, 中村友哉, 松島恭治, 山口雅浩: “大型の 3D 室内空間を再生する計算機合成ホログラムの計算法”, 映像情報メディア学会技術報告, Vol. 42, No.29, pp.5–8 (2018).

2020 年 東京都立産業技術高等専門学校ものづ
くり工学科情報通信工学コース卒業．同校在学
時はホログラフィ立体 TV に関する研究に従事．

7) 堀越力, 笹浦正弘, 今井欽之, 小野道雄, 八木剛, 児島治彦, 曽根原
登:“時分割表示方式によるホログラフィック記録媒体を利用した立体テレビ”, 映像情報メディア学会技術報告, Vol.23, No.51, pp.19–24(1999).
8) I. Ducin, K. Kakarenko, M. Makowski, A. Kowalczyk, M.
Bieda, J. Suszek: “Eﬃcient Noise Averaging in Color Holography by Integration on Shifted Fourier Spectra〟, Photonics
Letters of Poland, Vol.6, No.3, pp.99–101 (2014).
9) 高野邦彦, 菊本誠也, 元島一樹, 矢口智也, 佐藤甲癸, 大木眞琴, 田
中賢一, 浅井紀久夫: “時分割ホログラフィ再生のためのホログラ
ムの要素分解法の検討”, 画像電子学会誌, Vol.43, No.1, pp.54–61(2014).
10) 高野邦彦, 清野智之, 長尾俊介, 小室重行, 佐藤甲癸, 浅井紀久夫, 大
木眞琴: “時分割再生法を用いた多点数物体のホログラム再生像特性”, 画像電子学会誌, Vol.39, No.6, pp.1067–1073 (2010).

11) 坂本雄児: “計算機合成ホログラムを用いた小型ヘッドマウントディ
スプレイの構成法”, 電子情報通信学会論文誌 C, Vol.J102-C, No.6,
pp.205-211 (2019).
12) X. Li, J. Liu, T. Zhao, Y. Wang: “Color Dynamic Holographic
Display with Wide Viewing Angle by Improved Complex Amplitude Modulation”, Optics Express, Vol. 26, Issue 3, pp.
2349–2358 (2018) .
13) Z. Wang, X. Zhang, K. Tu, G. Lv, Q. Feng, A. Wang, H. Ming:“Lensless Full-Color Holographic Maxwellian Near-Eye Display
with a Horizontal Eyebox Expansion”, Optics Letters, Vol. 46,
Issue 17, pp. 4112–4115 (2021).
14) L. Shi, B. Li, C. Kim, P. Kellnhofer, W. Matusik: “Towards

1622019 年 東京都立産業技術高等専門学校ものづ
くり工学科情報通信工学コース卒業．同校在学
時はホログラフィ立体 TV に関する研究に従事．

2019 年 東京都立産業技術高等専門学校ものづ
くり工学科情報通信工学コース卒業．同校在学
時はホログラフィ立体 TV に関する研究に従事．

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藤 甲 癸 （フェロー）
1975 年 早稲田大学大学院理工学研究科電気工学
専攻博士後期課程修了. 1975 年～1977 年 同大
学理工学研究所研究員．1977 年 相模工業大学(現在校名変更により湘南工科大学) 勤務．1995
年 同教授．2012 年定年退職．その後湘南工科大学研究員，早稲田大学理工学研究所招聘研究員，東海大学非常勤講師．2016 年 同大学非常勤講師定年退職．その間に応用物理学会編集委
員，電子情報通信学会動画ホログラフィ時限研究専門委員会委員長，映像情報メディア学会映像表現研究会主査，画像電子学会庶務理事，技術専門委員長，編集委員，企画委員，通信放送
機構 (TAO) 高度立体動画像通信プロジェクト
サブリーダーなどを歴任．専門分野はホログラ
フィなどの立体映像技術，光エレクトロニクス
全般．電子情報通信学会，映像情報メディア学会 (フェロー)，画像電子学会 (フェロー)，SPIE各会員．工学博士．
佐

163

浅

井

紀久夫

1998 年 名古屋大学大学院工学研究科博士後期課程退学．1996 年 大学共同利用機関放送教育
開発センター助手, 放送大学准教授を経て, 現在,同大学教授．この間,2000 年にイリノイ大学シカゴ校 (アメリカ), 2002～2003 年にアルバータ
大学 (カナダ), 2009～2010 年にカンタベリー大
学 (ニュージーランド) 客員研究員．遠隔教育シ
ステム, 高臨場感を提示する仮想環境システム開発などの研究に従事．博士 (工学)．

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視線追跡装置を用いたオンライン学習時の集中度の評価
姜 有宣（正会員）‡

神原 裕行‡

辛 徳†‡東京工芸大学工学部情報コース，†東京工芸大学工学部機械コース

Evaluation of Concentration Levels in Online Learning Using an Eye Tracker Device
Yousun KANG (Member)‡, Hiroyuki KAMBARA‡, Duk SHIN†‡Information Technology Course, Faculty of Engineering, Tokyo Polytechnic University,†Mechanical Engineering Course, Faculty of Engineering, Tokyo Polytechnic University〈あらまし〉 新型コロナウイルス感染症対応のため，大学におけるオンライン講義が急速に広まった．オンライ
ン講義の主な問題点は，受講者がどのくらい集中して講義を受けているのかの判断が非常に難しいということである．そこで本研究では，視線追跡装置を用いてオンライン講義時の受講者の集中度を客観的に評価する方法を提案する．この方法は，講義スライドを見ている受講者の視線を追跡し，スライドに書かれている内容の重要度と視線の動きとを関連付け，点数化する手法である．実験のためオンライン講義用コンテンツと学習後に行う理解度テス
ト，また実験終了後のアンケートを準備した．実験では，スライドごとに受講者の視線を追跡し計算した点数の総点と理解度テストから得られた点数の相関係数を求めた．その結果，集中度の評価点が高くなるほど理解度テストの点数も高くなることが示され，受講者の集中度を客観的に評価する提案方法の有効性が明らかにできた．
キーワード：オンライン講義，集中度，視線追跡装置<Summary> Online learning at universities has spread rapidly in response to the new Coronavirus infection. However, themajor problem with online lectures is that it is very difficult to evaluate how concentrated the students are taking the lectures.
Therefore, in this study, we propose a method to evaluate objectively the concentration level of students during online lecturesusing an eye tracking device. The concentration level is scored using eye movement data of the student viewing the online
lecture slides and the total score is added up by computing some important parts of each slide. For the experiment, we made thecontents for online lectures, the comprehension test to be conducted after online learning, and the questionnaire after theexperiment. In this experiment, the correlation coefficient between the total score calculated by tracking the student's line ofsight for each slide and the score obtained from the confirmation test was calculated. As a result, it was shown that the higher
the evaluation score of the concentration level, the score of the comprehension test arose, and the effectiveness of the proposed
method for objectively evaluating the concentration level of the students was clarified.
Keywords: online learning, concentration level, eye tracking device

1.

そこで危惧するべき問題は，オンライン教育の際に教育すはじめにる側にとって，受講者がどのようにして講義を受けているか

昨今の教育分野では新型コロナウイルス感染症の影響によの判断が非常に難しくなるという点であると考えている．教りオンライン講義の受講が急速に広まっている．文部科学省

育する側にとっては受講者の理解度や授業に集中しているかでは 2020 年以降に施行されるプログラミング教育必修化をを把握することは極めて重要であり，情報提供が少なく，教盛り込んだ学習指導要領改訂案が発表されており，これによえる側からの一方的なコミュニケーションになりがちなオンって，今年度から学生 1 人に対し 1 台の PC やタブレットを

ライン教育では，受講者が寝ていたり，スマートフォンをい持つようになり，教育環境の変化が大きく変わってくる．まじっていたりすることもありがちであるため，受講者が講義た，近年ではインターネットを用いたオンライン教育にも力に集中しているかどうかがわからないというのが最大の問題が入れられており，学生が実際に教室に行かなくても講義を点であるといえる．

受けることが出来るようになっている.

このような問題点を解消するには，学習中の態度などを監

164

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視し評価を行うことが必要である．そこで着目したのが人の視線である．人間には嗅覚や触覚，聴覚，味覚，視覚といった感覚が備わっており，それらによりにおいや痛み，味などの情報を得る．その中でも特に視覚による情報が最も多く，
8~9 割を占めているとされている．このため，人の視線を把握することはその人の行動の把握につながると言っても過言ではない.
そこで本研究では視線追跡を行えるデバイスを用いてオンライン講義中に受講者の集中度の評価を行い，オンライン

図 1 読書時の眼球運動教育の問題点の解決を目指すことを目的とする．視線を追跡

Fig.1 Eye movement when reading a book

するための装置には，接触型と非接触型の 2 つのタイプがあるが，本研究では非接触型のアイトラッキング装置を使用す

動きで次の行の先頭まで跳ぶ．

る．“視線追跡装置”を用いてオンライン講義中に受講者がどのくらい集中して授業に従っているかを客観的に評価する．

2.
2.1

視線データの分類と抽出

2.2

視線データから固視の抽出

前節に記述したように覚醒時の眼球運動は主にサッケー
ドと固視により構成される．サッケード運動時に第１視覚野に情報が流れないよう，視床下部の LGN (Lateral Geniculate

眼球運動による視線データの分類

Nucleus)が抑制すると報告されている 4) -7)．これは急速な眼

人は対象を見る際に必ず眼球運動を行っている．止まっているように見えても対象を見るという行為を行っている限り，眼球は動き続けている．本研究では人の視線の動きによって球運動時の視覚情報が視覚野に伝達され，人が酔ってしまう
ことを防止するためであると言われている．そのため，固視のときに視覚情報が視覚野に伝達され認識が行われる 8) -11)．

オンライン学習時の集中度を評価するため，眼球運動におけサッケード 12), 13) と瞬き 14) が集中度(attention)に関係があるサッケード（saccade）と固視（fixation）とに注目した．サることは多数の論文で報告されている．しかし，覚醒度ッケードとは周辺視野に見える対象を中心窩に捉える際にお(arousal)と明確に分離できないため，本研究では視線データ

こる随意的な素早い共同性眼球運動を指す．最大速度は振幅

をサッケード，固視，及び瞬きに分類した後，固視データのが大きくなるに連れて速くなり，振幅 0.5~40 度で最大速度がみを利用することにした．そのためには，取得した視線デー

30~700 度/s である．Robinson の仮説 1) によると，サッケード

タを固視とサッケードに分類したうえで，固視データのみをには，パルスとステップと呼ばれる 2 つの機能があり，パル抽出する必要がある．受講者の固視が発生した個所と発生しスはある眼球の位置から別の位置へできるだけ速く移動させた時間は非常に重要な情報になる．

る機能であり，ステップは移動した新たな眼球の位置を維持

ここで視線データから固視データを抽出する方法についし続ける機能である．和久井らは「サッカード運動を指標とて説明する．アイトラッキングの機能の一つに Gaze Tracking

した覚醒低下検知」2)という研究において，眼球の緩徐運動機能があるが，これはユーザーが画面のどこを見ているかをや輻輳変動が生じる前の覚醒度の低下を，同じ眼球運動の特表示する機能である．リアルタイムで眼の動きをとらえ画面

徴から検知する方法を検討している．

上に透明な円形で表示することができる．

次に，固視は，静止物体を見て認識するための眼球運動であり，固視によって見たものは脳が視覚情報として認識され，伝達される．その際，眼は常に静止しているのではなく，細視線追跡装置（Tobii Eye Tracker4C, Tobii 社）は図 2 に示すように視線データをテキストファイルとして出力する．そのテキストファイルは，視線データの x 座標と y 座標からなり，

かく揺れている．
この揺れを固視微動と呼ぶ．
固視微動とは，

timestamp と呼ぶ取得した視線の時間を表すフレーム数が書固視を行うための運動である．人は静止している物体を見つかれている．これらのデータを Excel に張り付け，散布図をめる際，対象を網膜上の同じ位置に移し続けているとその対用いてグラフにする事により視線データの可視化することが象を視野から消失してしまうため，常に揺れを伴うことによ可能である．

り対象の消失を防いでいる 3)．

しかし，視線データの座標はグラフで用いる座標と異な読書時の眼球運動では，文章の何行かをまとめて見ることり，スクリーン座標であるため y 軸を反転する必要がある．

はせず，数文字ずつを跳ばしながら眼を動かす．人が文章をこれを行わないと視線の動きとして不適切なものになってし読む時は固視とサッケードを繰り返す動きが基本となる．図
1 は 5 文字からなる文章を想定したときの視線の動きである．
青枠が固視，
赤い矢印がサッケード運動の動きを表している．
文字数は読者のレベルにもより，文章を読むのが速い人は 1

まうので注意が必要となる．まずは，取得した視線データに
は視線の検出された箇所が x 軸と y 軸で出力されているので，
各視線データから座標間距離を計算する．視線追跡装置は約11ms 毎に視線を検出するので，各データは同じ時間間隔で収回で見る文字数が多い．行の終わりまで行くと今度は 1 回の165

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

図 4 文章の区切り方の例
Fig.4 Example of how to separate sentences

図 5 文章から視線が検出された箇所(青い点)

図 2 出力された視線データ

Fig.5 Where the line of sight is detected from the text

Fig.2 Output text file of eye tracker device3.

固視を用いた集中度の点数化

本研究のテーマであるオンライン講義は時間や場所の制
約がないため，各自の自宅での受講者が多いと考えられる．
自宅で学習を行うと TV や雑誌，ゲーム機器など，学習に集中するのを妨げるものが身近に多いことに加え，実際の教育現場と違い，監視を行う存在がいないため余計に集中力が散漫しやすくなる．そこで，本研究ではオンライン講義において集中して学習に取り組んでいるかどうかを測定する．その（a）元の視線データの可視化ために，取得した視線データから集中度を計算する方法につ（a）Visualization of original eye tracking data

いて説明する．
まず，視線追跡装置を用いて視線データから固視のみを抽出する．抽出した固視から集中度を計算するためにスクリーンに映っている講義スライドをいくつかの領域ごとに分ける．
スライドを領域ごとに分けて計算する理由は，講義用スライ
ドでは文章や図，表などをバランスよく全体に配置されており受講者がスライド全体を見ているかどうかをシステムが判断するためである．計算は分けた領域ごとに固視の数を抽出（b）固視データのみの可視化

し，そこから秒数を割り出し点数の計算をしていく．また，（b）Visualization of only fixation data

講義用のスライドには黄色のマーカーが表示されている．そ図 3 視線データを可視化した画像のマーカーは最も重要な内容を意味しており，注目すべきポFig.3 Visualization of eye tracking data

イントとして扱える．そのため，黄色のマーカーの上に固視が乗っていると時間を計算し，重み付けにより点を追加する．

集されている．視線データの座標間距離とフレームの差から評価を行う前にまず，スライドの文章を図 4 のように短い

視線の移動速度を求めれば，視線間の距離が長く視線の移動

単語で分ける．これは人が文章を読む時，意味のある単語ご速度が速いデータはサッケードに分類でき，削除が可能であとに読むためである．

る．

次にそれぞれの区切りごとに発生した固視を時間に応じ次に，timestamp と呼ばれるフレーム数の差を計算するとて点数を付ける．点数は以下の通りである．また，注目ポイ

瞬きの時はデータが出力されないためフレームの差がある程ントの場合，通常の文章と異なり，重み付けとして 2 倍の点度以上大きくなることにより検出できる．検出したこれらの数設定とする．

部分は瞬きと想定してそのデータを削除し，残ったものを固・700ms 以上…

視と定義する．

1点

・400～699ms… 0.5 点

図 3 は固視の抽出する前と後の視線データを講義用のスラ

・100～399ms… 0.3 点

イド上に可視化した図である．図 3（a）は固視とサッケード

例として図 5 の文章に発生した固視の場合「1837 年」「ほが混在している元の視線データを可視化した図であるが，図どに」「チャールズ」「バベッジ」の 4 つに区切る．まず「18373（b）はサッケードを削除した後の固視のみを示している．

年」と「ほどに」の部分で発生した固視の時間はそれぞれ

166

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

540ms で 0.5 点，
211ms で 0.3 点となるため合計 0.8 点となる．

時間で学習ができる内容と量に設定した．長時間の学習をさ「チャールズ」と「バベッジ」の部分で発生した固視の時間せたり，学習内容が難しすぎると，集中していてもテストのはそれぞれ 932ms で 1 点と 1,002ms で 1 点となるため，計 2

点数が低くなる可能性があることに配慮したためである．ま

点であるがマーカーがあるため 2 倍の 4 点となり，合わせてた被験者が大学の授業などで学習済みの内容であれば，理解評価点は 4.8 点という結果となる．

度テストに影響する可能性があるので，学習内容は予備知識がないことを前提とし，コンテンツ#1「陸上の絶滅危惧種」

4. オンライン講義のコンテンツ作成と#2「プログラミング言語の歴史」の 2 種類から被験者の予

本研究の実験に使用するためオンライン講義用のコンテ

備知識がより少ないほうのコンテンツを選べるようにした．

ンツとして学習内容をまとめたパワーポイントスライドを作

また，学習用のスライドには各ページに 2 個所以上の注目成し，学習が終わったあとに受講者が授業内容をどの程度理ポイントを用意した．この注目ポイントは図 6 のように黄色解したかの確認を行うテスト，並びにアンケートを作成した．

いマーカーで目立つようにしておき，学習を行う前には被験学習スライドは 5 分間被験者に見せ，その時間に視線データ

者に「注目ポイントを中心に出題する」という旨の説明をしを取得し，学習中の集中度を評価する．被験者は学習スライた．これは学習者に集中すべき箇所を事前に伝えることによ

ドを見終わり次第，速やかに被験者に理解度を確認するため

り，集中はしていたが注目する場所が悪く点数が低くなる場

テストを受ける．その後，集中度の評価点と理解度テストの合や，逆に，集中していなくても，注目する場所が良く点数

点数との相関を求め，被験者が集中してスライドを見ているが高くなるという事態を阻止するためである．

と理解度テストの点数が高くなるかの判断も行う.

被験者は学習が終わり次第，理解度テストを受け，アンケ

使用する学習スライドは 10 枚であり，これらは全体で約 4ートに答える．理解度テストは全部で 19 問あり，問題はすべ～5 分程度の量と内容となる．スライドの構成は説明文，図，て選択式で，学習用スライドの中の注目ポイントを中心によ表などが適切に混在している．今回はあくまで実験として速く読んでいれば解ける難易度にしている．また，アンケート

やかに理解度テストを行う必要があるため，5 分間という短の項目は学習内容，量，テストの難易度は適切かどうか，どこに注意して学習していたかについての質問であり，今後の研究のために用いることを目的としている．図 7 と図 8 に理解度テストとアンケートの一部を示す．

（a）「陸上の絶滅危惧種」の学習スライド（a）A slide for learning titled as “Endangered species on land”

図 7 受講者が受ける理解度テストの例
Fig.7 Examples of comprehension test for students（b）「プログラミング言語の歴史」の学習スライド（b）A slide for learning titled as “History of programming languages”
図 6 実験に使用される学習スライドの例

図 8 受講者が答えるアンケートの例

Fig.6 Examples of learning slides used in the experiments

Fig.8 Examples of questionnaire to ask students

167

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

各スライドの文章には黄色マーカーがあり，図 9(b)のスラ
イドにはグラフも含まれている．前述したように黄色マーカ

5. 実験結果ーとグラフの領域に固視が乗っている場合には追加点が計算

今回の実験では Tobii 社のアイトラッカーデバイス Tobii

される．

Eye Tracker4C を使用し，視線を効率的に追跡するためのプロ

図 10 はコンテンツ(2)「プログラミング言語の歴史」の学

グラム開発にあたっては Tobii Core SDK を使用した．使用す習スライドに被験者 2 人の固視データを可視化した画像例でる言語は C#であり，Visual Studio を使い実験に必要となるアある．被験者 A に比べ被験者 B は固視の発生頻度が少なく，

プリケーションの開発を行った．視線データを左目，右目そ時間も短いことが分かった．また，注目ポイントにおける固れぞれ別々のデータとして保存し，視線座標や瞳孔径などの視の発生頻度も少ないことが判明された．実際にすべてのス

データの取得も可能である．本研究の被験者は東京工芸大学

ライドを総合した集中度の評価点は被験者 A が 319.5 点に対の学生 20 人である．

し，被験者 B の評価点は 244.9 点となった．

実験を行うにあたり，まず被験者ごとの視線追跡装置のキ

この例では評価点の差が非常に大きく表れている．このこャリブレーション設定を行った．これは人によって目の形がとから被験者 B はスライドをあまりよく見ず，すぐに次のペ違うことにより，アイトラッカーから照射された赤外線の反ージへ変えたと考えられる．実際に理解度テストの点数では射や瞳孔の見え方が変わってくることを補正する処理で，ア

被験者 A が 16 点であるのに対し被験者 B は 8 点となっていイトラッキングの精度と正確度を高めるために必要となる．

た．

なお，このときの精度とは，異なるタイミングで同じ場所をまた，図 11 は 20 名の集中度の評価点と理解度テストの点見たときに発生するズレの大きさを指し，正確度とは実際に数を散布図のグラフに表したものである．縦軸が評価点で，見た場所と記録された注視点とのズレの大きさを指す．スラ

最大点は 495 点となる．横軸が理解度テストの点数で最大点イドの領域ごとに乗っている固視の数を抽出し，点数の計算

は 19 点となる．相関係数を求めると約 0.67 となっており，を行った．図 9 にコンテンツ(1)「陸上の絶滅危惧種」の学習集中度の評価点が高くなると理解度テストの点数も高くなる

スライドを用いて領域ごとの固視を抽出した結果を示す．

という傾向が明らかになった．

（a）被験者 A の固視データ（a）被験者 A の固視データ（a）Fixation data of subject A（a）Fixation data of subject A（b）被験者 B の固視データ（b）Fixation data of subject B（b）Fixation data of subject B

図 10 コンテンツ#2 における被験者の固視データの比較

図 9 コンテンツ#1 における被験者の固視データの比較

Fig.10 Comparison of subject's fixation data for contents #2（b）被験者 B の固視データ

Fig.9 Comparison of subject's fixation data for contents #1

168

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

8)

M. Gur, D. M. Snodderly : “Visual Receptive Fields of Neurons inPrimary Visual Cortex (V1) Move in Space with the Eye Movementsof Fixation”, Vision Research, Vol. 37, No. 3, pp. 257–265 (1997) .

9)

D. M. Snodderly : “A Physiological Perspective on Fixational Eye
Movements”, Vision Researh, Vol. 118, pp. 31–47 (2016).

10)

K. Kazai, A. Yagi : “Integrated Effect of Stimulation at Fixation
Points on EFRP (eye-fixation related brain potentials)”, International
Journal of Psychophysiology, Vol. 32, No. 3, pp.193–203 (1999).

11)

H. Sakai, D. Shin, T. Kohama, Y. Uchiyama : “Attentional Effects on
Gaze Preference for Salient Loci in Traffic Scenes”, Ergonomics, Vol.
55, No. 7, pp.743–751 (2012).

図 11 評価点とテスト点の散布図

12)

松原 和也，金子 瑞樹，塩入 諭，矢口 博久：“サッカード眼

13)

C. Xue, A. Calapai, J. Krumbiegel, et al. : “Sustained Spatial

球運動と先行注意移動”，光学, Vol. 35, No. 3, pp. 156-164 (2006).

Fig.11 Scatter plot of evaluation points and test points

Attention Accounts for the Direction Bias of Human Microsaccades”,

6. 結論

Scientific Reports, Vol. 10, 20604 (2020).

本研究では視線追跡装置を使用し，視線データのみでオン

14)

兜森 仁志，安彦 智史，長谷川 大，佐久田 博司 : “web カメ

ライン教育の学習中の集中度を評価した．視線の位置と理解

ラを用いた瞬き検出による集中度評価”，情報処理学会 第 77

度の関連性に注目したとき，被験者の視線データによる集中回全国大会講演論文集, Vol. 1, pp.931–932 (2015).

度評価点と理解度テストの正答率の間に正の相関関係が確認され，受講者の集中度を客観的に評価する提案方法の有効性（2021 年 11 月 1 日 受付）が明らかにできた．なお，本論文では瞬きの回数と集中度の（2022 年 2 月 25 日 再受付）

関連性については未検証である．また，頭部の動きが大きいとうまく視線データが取れない場合があった．今後は，学習時間を増やすことにより，瞬きの回数の変化なども調べる予

（正会員）
姜 有 宣
2007 年 豊田中央研究所客員研究員. 2010 年
国立情報学研究所特任研究員. 2011 年 東京工芸大学工学部コンピュータ応用学科准教授.
2017 年 東京工芸大学工学部コンピュータ応用学科教授. 2019 年 東京工芸大学工学部情報コース教授．画像電子学会, 電子情報通信学会, 日本ロボット学会 会員．博士（学術）（東京工業大学）

定である．また，眼鏡型のデバイスを用いることで，自然な状態でも正確な視線データが取れるようにすることを課題と考えている．

参考文献
1)

2)

D. A. Robinson : “Control of Eye Movements”, In ed Brooks VB.
Handbook of physiology, The Nervous System I, American

神 原 裕 行

Physiological Society, Washington DC, pp.1275–1313 (1981).

2007 年 東京工業大学 精密工学研究所 助教．
2016 年 東京工業大学 科学技術創成研究院
助教．2021 年 東京工芸大学工学部情報コース
准教授．日本神経回路学会，電子情報通信学会，日本神経科学学会 会員．博士（工学）（東京工業大学）

和久井 秀樹, 平田 豊 : “サッカード運動を指標とした覚醒低下検知”, 生体医工学, 51 巻, 6 号, pp. 328–341 (2013).

3)“Q&A 固視微動とは何ですか?”, NTT 技術ジャーナル, NTT グ
ループ, Vol.16, No.10, pp. 60–61 (2004).

4)

D. C. Burr, M. C. Morrone, J. Ross : “Selective Suppression of the
Magnocellular Visual Pathway during Saccadic Eye Movements”,

辛 徳Nature, Vol. 371 No. 6497, pp. 511–513 (1994).
5)2006 年 東京工業大学 精密工学研究所 助教．
2007 年 豊田中央研究所客員研究員. 2010 年
東京工業大学 科学技術創成研究院 特任准教
授．2015 年 東京工芸大学 工学部 電子機械学科 准教授．2020 年 東京工芸大学 工学部 機械コース 教授．日本神経回路学会，計測自動制御学会，日本神経科学学会 会員．博士（学術）（東京工業大学）

K. V. Thilo, L. V. W. Santoro, C. Blakemore : “The Site of Saccadic
Suppression”, Nature Neuroscience,Vol.7, No.1, pp.13–14 (2004).

6)

R. Sylvester, G. Rees : “Extraretinal Saccadic Signals in Human LGN
and Early Retinotopic Cortex”, Neuroimage, Vol. 30, No. 1, pp.
214–219 (2006).

7)

S. Idrees, M. P. Baumann, F. Franke, et. al. : “Perceptual Saccadic
Suppression Starts in the Retina”, Nature Communication, Vol. 11,
1977 (2020).

169

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

大妻女子大学 社会情報学部 情報デザイン専攻 田中研究室
田 中 清（正会員）
大妻女子大学

Tanaka Laboratory, Major in Information Design,
Faculty of Social Information Studies, Otsuma Women’s University
Kiyoshi TANAKA (Member)
Otsuma Women’s University

1.

はじめに

大妻女子大学は，創立者 大妻コタカが 1908（明治 41）年に裁縫・手芸の家塾を開設したのが始まりであり，現在は，家政学部，文学部，社会情報学部，人間関係学部，比較文化学部の 5 学部及び短期大学部と大学院 人間文化研究科を抱え，人間生活文化研究所，総合情報センターなどの附属施設を有する総合大学となっている 1)．キャンパスは千代田キャンパス（東京都千代田区）と多摩キャンパス（東京都多摩市）
があり，筆者の所属する社会情報学部の授業は千代田キャン
パスで行われる．図 1 は千代田キャンパスの社会情報学部が主に用いる校舎（H 棟）の写真である．
社会情報学部は 1992（平成 4）年に創設され，現代社会の仕組みや現代社会が抱える諸問題を考える社会生活情報学専
攻，自然科学の素養や住まい・まちづくりのデザインを学ぶ

図 1 大妻女子大学の校舎

環境情報学専攻，情報技術とデザインを活用して生活をより

Fig.1 School Building of Otsuma Women’s University

豊かにすることを狙う情報デザイン専攻の 3 専攻から成り立っている 2)．

ものを現実の形にする力を養うシステム系科目と情報を目的

本稿では情報デザイン専攻に属する田中研究室の概要につに沿って設計・表現する力を養うデザイン系科目とがある．

いて説明する．

2.

情報デザイン専攻の研究室も同様に，デザインや問題解決の研究室概要

方法，シミュレーション技術，アプリ・システム開発などのスマートフォンや SNS の普及，IoT や人工知能（AI）によ「情報処理を応用したテーマ」と人間の感性，
図形認識能力，り人だけでなくモノもネットワークでつながり，手軽に情報知的活動の仕組みや学びと情報などの「人間を中心としたテを共有・活用できるようになり，システムやサービスのデザーマ」を有する．学生は学部 3 年生の授業「社会情報学ゼミ

インや，情報を活用する能力が日常においても重要になってナール」で各研究室に配属され，2 年間をかけて卒業研究にいる．情報デザイン専攻では，情報ネットワークや Web 技術，

取り組む．

情報システムや情報機器，情報セキュリティ，認知科学，イ

田中研究室は 2020 年に新しく設置された研究室で，「新しンタフェースデザイン，映像メディアなど情報技術の基礎をいサービスを生み出そう」，「お年寄りにもやさしい社会を作固め，情報のデザイン力を学ぶ 3)．専門科目には，設計した

り出そう」というフレーズを基に，情報デザインを考慮した

170

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

図 2 ゼミ実施風景
図 3 オンラインエンターテインメントシステム

Fig.2 Seminar Class Scene

Fig.3 Online Entertainment System

新しい情報サービスの創出を行っている．ゼミに配属された

た情報支援を行う情報アシストについての研究も進めている．

学生が自ら問題意識を持ち，「こんなことが出来たらいいの

特に情報機器に不慣れな高齢者や日本語に馴染みが薄い外国に」という発想を重視し，自ら興味を持ったテーマの研究を人にも使いやすい情報サービスを生み出すことを重視してい行う．研究論文のサーベイや最新のサービスや世の中のプロる．

ダクトの情報入手からはじめ，ディスカッションを通してテーマ設定を行う．図 2 はゼミの授業シーンである．この 2 年

4.

間はコロナ禍のため，対面での議論よりもオンラインを活用

田中研究室はまだ出来たばかりの研究室であるが，学生とした研究活動を行わざるを得なかったが，ゼミの授業の一環

一緒に考えるスタイルで様々な研究テーマを立ち上げ，研究として各学生は自宅にいながら，オンラインで開催された本に取り組んでいる．
今後はさまざまな機器の連携だけでなく，学会の年次大会に参加したり，NTT R&D フォーラム 4)の講演

学内・学外との研究テーマの連携も深めていきたい．

や展示発表を聴講したりすることにより，最新研究動向に触れる機会を得ている．

参考文献

しかしながら，懇親を深めるための研究室行事は研究室設

1) 大妻女子大学 大学概要, https://www.otsuma.ac.jp/about/basic/list/

立以来，何も開催できない状態が続いており，何のイベント(2022).

も実施できないまま2022 年3 月には最初の学生が卒業するこ

2) 大妻女子大学 社会情報学部, https://www.sis.otsuma.ac.jp (2022).

ととなってしまったのが心残りである．

3.

まとめ

3) 大妻女子大学 情報デザイン専攻,

研究内容

https://www.sis.otsuma.ac.jp/dept3/ (2022).
4) NTT R&D フォーラム, https://www.rd.ntt/forum/ (2021).

最近，盛んに行われている音楽や芝居などのオンライン配5) Kiyoshi Tanaka, “Towards Distributing an Impressive Online Live

信ライブでは，会場での鑑賞に比べて物足りなさを感じるの

Performance”, Proceedings of the 7th IIEEJ International Conference on

ではないだろうか．その原因としてオンライン配信ライブでImage Electronics and Visual Computing 2021 (IEVC2021), Online,の映像配信は通常一方的であり，受け身の視聴にならざるをJapan (2021).

得ないことが挙げられる．田中研究室では，オンライン配信
ライブでも，実際に会場に居るようなイベントへの参加感が

（正会員）
田 中
清
1992 年 大阪大学工学部通信工学科 卒業．
1994 年 同大学大学院博士前期課程 修了．
同年日本電信電話株式会社 入社．以来，NTT 研究所にて，ビデオオンデマンドシス
テム，デジタルサイネージシステムをはじめとする映像システムの研究開発に従事．
2010 年から ITU-T SG16，W3C を中心に国際標準化に寄与．NTT サービスエボリュー
ション研究所・主幹研究員を経て，2020 年
4 月より大妻女子大学社会情報学部・准教授．博士（工学）．本学会，電子情報通信学会，ヒューマンインタフェース学会，ACM，
IEEE 各会員．本学会 財務理事．

得られるオンラインエンターテインメントシステムについて研究を進めている 5)．具体的には，ライブ会場での参加感が観客と演者，観客どうしのコミュニケーションによって生まれることに着目し，従来の映像配信システムでは実現されていない自然なコミュケーションをオンライン配信ライブにおいて実現することにより，参加感を高める手法について検討している．例えば，図 3 に示すように観客が持つスマートフ
ォンを連携させて観客間のコミュニケーションやライブ会場の演者へのフィードバックを行うのも一案である．
他にもスマートフォンやスマートスピーカ，デジタルサイ
ネージなどの情報デバイスを連携させ，場面や状況に合わせ

171

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

JBIG 2 規格の完結と JBIG SG の解散
小野 文孝（名誉会員）

Completion of JBIG 2 Standard and the Termination of JBIG SG
Fumitaka ONO (Honorary Member)
チングとも呼ぶ）4)が提案され，2 値符号化標準としての現実

1．まえがき味を帯びることとなった．さらに JBIG 1 標準の登場により，

2 値画像の最初の符号化標準は，CCITT（当時）により策

リファインメント段階において周囲画素を参照する符号化手定されたファクシミリの符号化を目的とする MH，MR，MMR

法が具体的に示唆され，標準化の機運が一気に高まった．

符号化である．その後 ISO と CCITT(現 ITU-T)で共通の 2 値

なお，OCR（Optical Character Recognition）とパターンマッ

画像符号化標準を策定するために結成された JBIG (Joint

チングとを比較すると，OCR は事前に文字のデータベースを

Bi-level Image Experts Group) チームにより JBIG (JBIG 1) 標

用意し，どの文字と一致するかを判定するのに対し，パター

準（ITU-T T.82 | ISO/IEC 11544; Progressive Bi-level Image

ンマッチングは事前に文字のデータベースを必要としないた

Compression）と JBIG 2 標準（ITU-T T.88 | ISO/IEC14492;

め，どのような言語にも対応できるという利点がある．

Lossy/Lossless coding of bi-level images）が策定されている 1)．

3．JBIG 2 の概要

JBIG チームは JPEG (Joint Photographic Experts Group)チー
ムがその標準化対象を自然画に特化したことによって，1988

3.1 JBIG 2 1st Edition の内容

年 9 月に，SC2/WG8 のもとに誕生した組織で，その後 1990

JBIG 2 については Lossy/Lossless Bi-level Image Compression

年 4 月に独立して SC2/WG9 となり，1991 年 11 月には JPEG,という project 名で New Work Item 登録が行われ 1995 年の 7

MPEG, MHEG と共に新たに SC29 を結成し SC29/WG9 となっ月締め切りで方式が募集された．提案は 8 機関から 9 方式がた．さらに SC29/WG9（JBIG）と SC29/WG10 (JPEG)とが 1993

寄せられ．いずれもパターンマッチングに属する方式であっ年 11 月に合併し SC29/WG1 が発足したため，それ以降はた．その後策定された JBIG 2 標準の概要は以下の通りである．

SC29/WG1 の中のサブワーキンググループ（SG on JBIG）と【全体】して活動してきた 2)．

・対象モノクロドキュメントをスキャンし 2 値化してテキス

このたび，JBIG 2 の規格が完結し，それに伴い JBIG SG もト領域，ハーフトーン領域および，その他（ビジネスグラ
フィックなど）に分ける．

解散するに至ったので少し遅くなったが以下に報告する．

・エントロピー符号化は JBIG 1 では QM coder と呼ばれる算

2．パターンマッチング符号化

術符号（JPEG でも採用）を使用しているが，JBIG 2 では

パターンマッチング符号化 3)では，文書画像から文字パタ

MQ coder と呼ばれる算術符号（JPEG 2000 でも採用）に加ーンを切り出し，その位置と文字パターンのビットマップとえ，MMR，MH，各種ハフマン符号なども使用できる．

を符号化すると同時に，送受信側で既に送った文字パターン

MQ coder と QM coder の主な違いは遷移状態数（QM:113；の辞書を形成していく．次に送信する文字パターンのビット

MQ:47），ビットスタッフィングの手法などである．

マップが過去に送られた文字パターンのビットマップのどれ【テキスト領域 Text Region Segment】

かと一致度が高ければ注目文字パターンのビットマップの替

・送信側では，1 文字分の矩形領域を単位として切り出し，わりに既に送られた類似の文字パターンの，辞書におけるイ

そのパターン情報を辞書に登録する．切り出されるのは文ンデクス情報を符号化送信する．この結果，ロッシーとはな

字の一部（漢字の“へん”,“つくり”,“冠”など）の可能るが高い圧縮効果が実現できる．実は，1982 年に CCITT に性もあり，符号化器の文字認識エンジンの仕様に依存する．

おいて AT&T から G4 ファクシミリへのパターンマッチング

・新たに出現したパターンが既に辞書にあるパターンとほぼ符号化の適用提案が行われている．その後，マッチングの誤一致すれば，その辞書番号と画面上での位置情報（座標）判定による置換誤り（substitution error）に対処する方式としをそれぞれ符号化する．一致するものがなければ 2 値パタて，辞書のインデクス情報に追加して対象文字パターンと,ーン情報と座標を符号化する．これにより受信側でも順次類似辞書パターンとの相違を符号化するリファインメント機

辞書が形成されてゆく．

能を持つロスレスパターンマッチング（ソフトパターンマッ

・あらかじめ全画面をスキャンして辞書パターンを先に送る

172

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

ことも可能である．その場合，一度しか出現しない文字を関するプロファイルを規定したものである．

以下で示す「その他の領域」に含めることにより効率の向3.2 AMD1 の発行上が図れる．

さて，1st Edition では decoder の機能のみを規定し encoder【ハーフトーン領域 Halftone Region Segment】

については規定していない．これは通常の画像符号化標準に

・一つのディザマトリクスあるいは網点の矩形領域を単位とおける暗黙の前提に基づくものである．しかし，最低限必要して，それぞれのパターンを辞書に登録する．そのときパな符号化器の仕様については標準化すべきであるという判断

ターン中の黒画素数（階調情報）を辞書番号とし，辞書番から 2000 年 7 月より AMD1：Encoder の審議を開始した．な号に対応するパターンをあらかじめ受信側に伝送してお

お，JBIG 2 は JBIG 1 と同様にシングルパートで承認されておく．なお，誤差拡散や FM スクリーン処理の画像では濃度

り，以降の追加規定はすべて AMD となった．

により特定のパターンが多く出現するわけではないので審議の結果，AMD1 では encoder の構成要素（Capture, Filter,

本領域を利用する符号化には適さない．

Orient, Identify, Extract, Screen, Align, Match, Post-match,

・実際に出現したパターンとほぼ一致する辞書パターンの辞

Dictionary, Refine）
を明示すると共に新たな Annex （Compliant
J

書番号を順に符号化する（テキスト領域とは異なり位置情

example encoding methods）を導入して，その詳細を示し，さ報は原則不要）．

らにロッシー符号化は必須でロスレス符号化はオプショナル【その他の領域 Generic Region Segment】

であること，300dpi 以上の解像度が必要であること，なども・上記の 2 領域以外では，テンプレート内の画素によりマル規定した．Editor は IBM の Dr. Ronald B. Arps (chair, editor)

コフモデル符号化を行う．網点画像は上記の Halftone(USA) が務めた．AMD1 の発行は ITU-T（T.88）では，2003

Region として扱わず Generic Region として扱うことも可能

年 6 月，ISO では 2004 年 11 月となった．

で，テンプレートの外で，相関の強い画素位置を検出でき

3.3 AMD2 の発行た場合は，その画素位置とアダプティブ画素（AT）とを置き換えてテンプレートに組み入れることにより効率のよ次にハーフトーン画像を対象として Generic Region におけい符号化ができる．テンプレートの種類は 画素数と AT 数

るテンプレートの拡張に関し日本（産業技術総合研究所 坂無との組み合わせにより，2 ライン 10 画素（1AT）, 3 ライン

英徳 氏）からの提案に基づき，AMD2 の審議を開始した．

10 画素（1AT）, 13 画素（1AT）, 16 画素（4AT）の 4 通り

その結果，新たに導入するテンプレートのサイズは当初のが定義されている．前 2 者は JBIG 1 と共通である．

最大である 16 画素のままとし，AT 数を 4 画素から最大 12【ロスレスモード Refinement Region Segment】

画素に増やし，その探索範囲をそれまでの 128×128 から 256

・テキスト領域やハーフトーン領域では出現パターンと辞書

×256 に拡大することになった．なお，複数の AT の組み合わパターンとが厳密に一致しないことが許される．このため， せの最適化手法については遺伝的アルゴリズムが有効で，AT両者を完全に一致させたい時は両パターンの周囲画素のを4 画素から12画素に拡大することにより圧縮率が最大で約

テンプレートを基に両者の相違を符号化するロスレスモ

20%向上することが確認されている 5)．AMD2 の Editor は Dr.
Hidenori Sakanashi (chair, editor) (JP) が務めた．AMD2 の発行

ードを使用する．
標準の仕様を定めるうえでメモリ容量は最低 16Kbyte とし，メモリが 2 倍になることに見合う圧縮性能の向上を 0.75%とは ITU-T では 2003 年 6 月，
ISO 側では 2003 年 12 月であった．
3.4 AMD3 の発行して審議した．結果として JBIG 2 は 2 値画像符号化の集大成

AMD3 は JBIG 2 のカラー化拡張を目的とするもので，主たとして，あらゆる機能を盛り込んだ最上位標準となり，ロスる対象画像として校正目的や強調のための赤文字，デザイン

レスでの圧縮率は JBIG 1 に対し約 20%の向上を示した．

上の目的で異なる着色がされた文字，
背景が白色でない画像，

Editor は当初 AT&T の Howard 氏が引き受けたが，その後，色で区分された棒グラフやパイチャートなどを想定して審議

Xerox の Rucklidge 氏に交代することになり，公式には Dr.

を開始した．方針としては，文字の色を文字単位では 1 色とWilliam Rucklidge (chair, editor) (USA)，Dr. Paul G. Howard

したうえで，Text Region における前景色の指定を可能とし，(editor) (USA)，Dr. Fumitaka Ono (co-editor) (JP)という体制とな

文字の背景については全面を塗りつぶした Generic Region とった．1st Edition の発行は ITU-T では 2000 年 2 月，ISO では

重ね合わせることとした．
その結果，AMD3 では，Text Region と Generic Region を多2001 年 12 月であった．
なお，JBIG 2 のファクシミリへの応用としては ITU-T で色化対応で拡張し，カラーパレットを格納するための Colour

T.89 [Application profiles for Recommendation T.88 – Lossy/

Platte Segment を新たに定義することとなった．Text Region 及

Lossless coding of bi-level images (JBIG 2) for facsimile]が 2000

び Generic Region の Segment からは，カラーパレットの色情

年 11 月に発行されている．これは JBIG 2 の 1st Edition で定報に割り振られた ID 番号を参照することにより，前景色が義されている 7 つのプロファイルに加え G3 ファクシミリに決定されるが，参照する ID 番号を各セグメントの末尾に記173

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

JBIG 2 は 2 値画像の符号化方式として PDF にも使われている．

録することにより，AMD3 に対応していない既存 JBIG 2 デコーダが JBIG 2 AMD3 準拠のデータを処理する際にもカラー

なお，印刷を前提とし，CMYK 平面で 2 値化された画像を情報以外は正しく復号されるようになっている．さらに，各符号化送信し，受信側で統合する用途も AMD3 において議論

ページおよびファイル中に JBIG 2 AMD3 でカラー拡張されに上ったが，効率を考慮すると各色平面の相関除去が必要でたセグメントが含まれている事を示すフラグを追加し，あり，簡易な拡張では済まないであろうということから，審AMD3 対応のストリームであるか否かの判定が容易となるよ議の対象から外れた経緯があったことを付記しておく．

うな工夫も施されている．

5． むすびEditor は Mr. Louis Sharpe (chair, editor) (USA)と Dr. Hidenori
Sakanashi (editor) (JP)が務めた．AMD3 の発行は ITU-T では

JBIG チームの誕生の経緯を振り返ると JPEG の審議におけ2011 年 5 月，ISO では 2012 年 12 月であった．AMD3 の詳しる目標の一つであった 2 値画・多値画の共通符号化という課

い内容については本学会誌の解説 6)を参照いただきたい．

題は，依然残されている．現時点で最も適しているのは JPEG
2000 であろうが，さらに高い性能を有する方式の開拓を期待

3.5 AMD4 の発行

したい．また，誤差拡散処理や FM スクリーン処理の画像のAMD4：Verification test procedure for JBIG2 encoder/decoder

高圧縮は JBIG 2 とは異なる観点からのアプローチが必要との重要性は 1st Edition の発行時点から話題に上っており，複思われ，将来の標準化に結びつく研究が望まれる．

数の機関でテストデータを作成し，クロスチェックを行おう

最後に JBIG 1，JBIG 2 を通じてご貢献頂いた多くの皆様にとしていたが，条件が整わないまま時間が経過してしまった

感謝の意を表し本稿を締めくくらせていただく．

ため，最終的に 1 機関のみのテストデータに基づき AMD4 の参考文献策定を行うことにした．
1)

テストデータは国内の ICT-Link 社（小川茂孝 氏）に提供

小野文孝:“技術解説 JBIG，JBIG2 の標準化動向”映像
情報メディア学会誌 Vol.55, No.5, pp.616–621 (2001)．

いただき，2016 年 2 月会合で WD が作成され，2018 年 1 月
2)には AMD4 の発行が可能となった．しかし，AMD1 から

小野文孝：“スキャニング 画像通信今昔(7-1) 草創期の JPEG と JBIG”，画像電子学会誌 Vol.47, No.3, pp.277–

AMD4 までをすべて組み込んだ JBIG 2 の 2nd Edition を発行

282 (2018) .

するよう要請があったため，AMD4 単独での発行は行わず，
3)

JBIG 2 の 2nd Edition を 2019 年 1 月に発行した．なお，AMD4

R. N. Ascher, G. Nagy:“A Means for Achieving a High及び 2nd Edition の Editor は，Dr. Fumitaka Ono (editor) (JP), Mr.

Degree of Compaction on Scan-Digitized Printed Text,” IEEE

Shigetaka Ogawa (editor) (JP), Dr. Hidenori Sakanashi (co-editor)

Trans. on Computers, Vol.C-23, No.11, pp.1174-1179 (1974)4)(JP)である．

K. Mohiuddin, J. J. Rissanen, R. Arps: “Lossless BinaryCompression Based on Pattern Matching,” Proc. of ICCSSP,

4．JBIG SG の解散

pp.447–451 (1984).

JBIG 2 の 2nd Edition の発行により JBIG 2 のプロジェクト

5)

坂無英徳，岩田昌也，樋口哲也：“遺伝的アルゴリズムは完結し，2 値画像符号化標準として，変化点に着目する第 1を用いたディジタル印刷画像の 2 値画像符号化”，情報世代（MH, MR, MMR），マルコフモデル符号化と段階的伝処理学会論文誌 Vol.45,No.5, pp.1460–1470 (2004) .

送の第 2 世代（JBIG 1），パターンマッチングに基づくロッ6)

シー・ロスレス符号化の第 3 世代が出そろった．しかし，そ坂無英徳，小野文孝：“JBIG 2 のカラー拡張” 画像電子学会誌 Vol.40, No.4, pp.702–706 (2011)の時点で新たなプロジェクトの提案がなかったため，JBIG
SG は解散し，筆者も 1993 年から 25 年間務めた JBIG ラポー

小野文孝

タを退くことになった．
SC29 では以前に解散している MHEG

1971 年 東京大学 工学部電子工学科 卒業．
1973 年 同大学院 修士課程 修了．同年 三菱電機（株）入社．画像符号化・処理の研究に従事．2000 年 東京工芸大学 教授．2014 年 同名誉教授．1982 年イリノイ大客員研究員．工博．電子通信学会学術奨励賞，本学会研究奨
励賞，同技術賞，同業績賞，同最優秀論文賞，
情報規格調査会標準化功績賞，同貢献賞，文部科学大臣賞科学技術功労者表彰，経済産業大臣表彰工業標準化事業功労者などを受賞．
ISO/IEC JTC 1/ SC29/ WG1/JBIG ラポータ．
IEEE Fellow，電子情報通信学会フェロー．本学会フェロー・元会長・元編集長・元企画委
員長．現在，東京大学 客員研究員 等．

が MTF（Maintenance Task Force）に編入されており，JBIG についても今後 MTF への編入が予定されている．
1988 年に ISO の傘下に誕生した 2 値画像符号化のチームが30 年にわたって果たしてきた役目を終えることになったのは残念であるが，2 値画像のほとんどは文書画像であり，専用のアプリケーションによる受信側での再編集が重視される
限り，ビットマップ符号化機能の利用は限定的といえ，ファクシミリがオフィスでその居場所を失った背景とも共通している．ただ受信側での再加工を禁止する用途に対しては，PDFのようにイメージ情報としての共有も有効であり，実際に174（名誉会員）

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.2 （2022）

IT 知識ゼロからはじめる
情報ネットワーク管理・サーバ構築 ―入門―
著者：田中

清

・

浦田 昌和

発行：科学情報出版株式会社
判型：A5

発行年月日：2022 年 3 月 24 日

ページ数：258 ページ

ISBN：978-4-910558-09-7

定価：3,200 円（税抜）

本書は，基礎編（1～3 章），サーバ構築編（4～7 章），共通編（8 章）の 3 編，計 8 章から構成されている．<基礎編>の1 章「情報ネットワークとは？」では，基本的な情報ネットワークの分類をはじめ，構成例，情報量の計算方法について概説されている．また，情報通信の仕組みとして，通信システム，情報源符号化と通信路符号化，回線交換とパケット交
換，OSI 参照モデル，初歩的な待ち行列理論にも触れている．2 章「情報ネットワークの構成」では，インターネットの歴史と構成について，また，その標準化，IP ネットワークプロトコル，TCP/IP と OSI 参照モデル，IP アドレス・ネットワー
クアドレス表記方法，IP アドレスの 5 つのアドレスクラスなどについて説明している．加えて，インターネットの接続方
法，LAN 間接続，ルーティング，グローバル/プライベート IP アドレス，ネットワークアドレス変換，更に，IP ネットワーク通信として，TCP プロトコルスタックやネットワークインタフェース層の通信，インターネット層の通信，トランスポート層の通信，ユニキャスト・ブロードキャスト・マルチキャスト，IP アドレス割当て，ドメイン名空間と名前解決，
IP ネットワーク設計（VLAN，ファイアウォールを含む）などの IP に関わる基礎知識について分かり易く解説されている．
3 章「IP ネットワークのサービス」では，サービスアーキテクチャ（クライアント・サーバモデル，UNIX），アプリケー
ションサービスとその仕組み（NTP，電子メール，メーリングリスト，SNS，WWW，マルチメディア配信プロトコル[RTSP/RTP，HTTP/HTTPS，MPEG-DASH，HTML5，IPTV など]，リモートアクセス）や情報セキュリティ（脅威・セキュ
リティ対策・認証・暗号化）など，我々が日常的に利用している Web ブラウザやメディアアプリケーションに関わる基礎知識について説明している．次に，第 2 編<サーバ構築編>では，サーバの構成方法や管理方法について説明している．4
章「サーバの種類と仮想環境」では，クライアント・サーバモデルとして，Linux ベース上に Apache（Web サーバ）環境を構築し，PHP（開発言語）を介して，MySQL（データベース管理ソフトウェア）を動作させる，LAMP 構成のサーバ構
築方法についてその概要が示されている．また，サーバ設置場所や運用形式として，大きく自社運用形態であるオンプレ
ミスと，クラウドの 2 種類の形態について比較し，それぞれの利点・欠点について丁寧に説明している．また，仮想化技術，その実例として仮想化ソフトウェアのインストール方法や仮想マシンの作成方法について触れている．5 章「Linux のインストール」では，Linux のディストリビューションや仮想マシンとして AlmaLinux を例にしたインストール方法が丁寧に示されている．6 章「サーバ環境の構築」は，Linux 上でのコマンド入力方法や基本コマンドなどを扱い，追加パッケージの操作方法，GUI の導入，脆弱性対策の重要性について説明している．7 章「システムの設定と管理」では，構築したサーバの簡単な運用方法として，ネットワーク設定，名前解決方法（DNS サーバ設定を含む），ファイルサーバ，Web
サーバ，リソース管理，バックアップ，ログ管理について，簡易な設定方法を示している．最後に<共通編>8 章「トラブルシューティング」では，利用者とサーバ管理者の立場に分けたトラブルの対処方法が説明されている．
本書の構成の一覧を次に示す．
<基礎編>
1 章:
情報ネットワークとは？
2 章:
情報ネットワークの構成
3 章:
IP ネットワークのサービス<サーバ構築編>
4 章:
サーバの種類と仮想環境
5 章:
Linux のインストール
6 章:
サーバ環境の構築
7 章:
システムの設定と管理

<共通編>
8 章:
トラブルシューティング

本書籍は，IT 技術やネットワーク技術の勉強を始めた ICT 業界の新人や大学生向けに，情報ネットワークに関する基礎的な知識，及びサーバ構築の基本的実践力が習得できるよう，読み易く記述されている．また，全体を通じて，簡単な例
題を用いて理解を深める工夫や実例に基づいた解説がされており，ネットワークリテラシー，及び基本的なシステム構成
について学ぶうえで極めて有益である．情報ネットワークの基礎から実際のシステム運用方法まで幅広く理解するのに十分な内容であり，是非，座右に置いて参考として頂きたい本の一冊と考える．
（編集委員長175

児玉明 記）

理事会だより
第 324 回理事会

１．⽇時：2022 年 1 ⽉ 21 ⽇（⾦）18:30-19:20
２．場所：Zoom によるオンライン開催
３．出席者：理事 25 名
総出席者：31 名
【会⻑】

⽥中

【副会⻑】

児⽟，⽵島，齋藤，⽇和﨑【編集】

上倉，五⼗嵐【企画】

⾕⼝，平⼭，北，藤澤，窪⽥，井ノ上

【財務】

⽥中，⻑尾

【総務】

安藤，宮崎，寺崎，村松【技術専⾨】盛岡，坂東，⻑⾕川，前川【地⽅】
【監事】

甲斐，横⼭

伊藤

＜第 50 回記念年次⼤会＞内⽥実⾏委員⻑、⾦⽥副実⾏委員⻑
＜事業企画室⻑＞松本元会⻑
＜制度検討 WG 主査＞⼩野元会⻑
＜事務局＞浮ケ⾕事務局⻑
４．議題・資料担当（１）前回議事録確認
承認事項

＜司会者

⽵島副会⻑＞

付番⾴

324-001-1

1

担当

付番

⾴

（２）議題１：第 50 回記念年次⼤会進捗＜⽥中会⻑・内⽥実⾏委員⻑＞

324-002-1

4（３）議題２：AIS2022 開催計画

＜盛岡技術専⾨理事＞

324-003-18（４）報告１：編集委員会報告＜児⽟副会⻑＞

324-004-1 10（５）報告２：企画委員会報告＜⾕⼝企画委員⻑＞

324-005-1 12（６）報告３：セミナー委員会報告＜平⼭セミナー委員⻑＞

324-006-1 19

報告事項（７）報告 4：事務局職員（福島⽒・本⽥⽒）の退職⾦⽀給について＜⽥中財務理事＞

324-007-1 22（８）報告 5：改選理事・監事の推薦依頼＜事務局＞

324-008-1 24（９）報告 6：フェロー、ベイン賞、技術賞

募集依頼（10）報告 7：理事会開催年間予定＜事務局＞

324-009-1 25＜事務局＞

324-010-1 32

５．議事（司会：⽵島副会⻑、議事録：安藤総務理事）

176

第 325 回

理事会

１．⽇時：2022 年 03 ⽉ 18 ⽇(⾦)18:30-21:00
２．場所：Zoom によるオンライン開催
３．出席者：理事 22 名
総出席者 27 名
【会⻑】

⽥中

【副会⻑】

児⽟，⽵島、齋藤，⽇和﨑【編集】

上倉，五⼗嵐【企画】

⾕⼝，平⼭，北, 藤澤，窪⽥, 井ノ上【財務】

⻑⾕川(克), ⻑尾, ⽥中，辻 【総務】

【技術専⾨】⻑⾕川(誠)
【監事】

【地⽅】

宮崎，寺崎
甲斐、横⼭

伊藤

＜第 50 回年次⼤会＞ 内⽥実⾏委員⻑
＜事務局＞ 浮ケ⾕事務局⻑
＜オブザーバ＞ 松本元会⻑、⼩野元会⻑
４．議題・資料(1)前回議事録確認
承認事項

担当

付番

⾴

＜齋藤副会⻑＞

325-001-1

1

担当

付番

⾴

(2)議題 1: 第 50 回記念年次⼤会進捗＜⽥中会⻑・内⽥実⾏委員⻑＞

325-002-1

5(3)議題 2: AIS2022 開催計画

＜⻑⾕川技術専⾨理事＞

325-003-1

9(4)議題 3: 2021 年度研究会若⼿奨励賞候補について ＜⾕⼝企画委員⻑＞

325-004-1 11(5)議題 4：2021 年度決算着地⾒通し＜事務局＞

325-005-1 17(6) 報告１：編集委員会報告＜児⽟副会⻑＞

325-006-1 22(7) 報告２：企画委員会報告＜⾕⼝企画委員⻑＞

325-007-1 24(8) 報告３：セミナー委員会報告＜平⼭セミナー委員⻑＞

325-008-1 29(9) 報告 4：画像関連連合会 代議員会報告＜⽥中会⻑ ・事務局＞

325-009-1 30(10) 報告 5：編集理事岸本⽒辞任登記完了報告＜事務局＞

325-010-1 33(11) 報告６： 改選理事・監事の推薦状況報告＜事務局＞

325-011-1 36

報告事項(12) 報告７： フェロー、ベイン賞、技術賞 募集状況について ＜事務局＞

325-012-1 37(13) 報告 6：理事会開催年間予定

325-013-1 44＜事務局＞

５．議事 (司会：齋藤副会⻑, 議事録：寺崎総務理事)

1772022年度画像電子学会研究会等予定
研究会等名

開催日

場所

テーマ

締切

記事

研究から実用まで、 申込締切:6/14(火）
AR/VRユーザーイン
ターフェースの最新動向
2022年度 第50回 画像電子学 8月31日（水）～9月2 北海道斜里郡斜里町 ゆめ
これまでの50年・これ Conference Track
ホール知床（オンライン併用の からの50年
会 年次大会（学会創設50周 日（金）・発表〆切：6/20（月）ハイブリッド開催）
年記念大会）
・原稿〆切：7/29（月）Journal Track
会誌用原稿〆切：6/1（水）・発表〆切：6/20（月）
大会用原稿〆切：7/29（月）3次元画像コンファレンス
7月 15日（金）、 長崎大学 文教キャンパス ＋ 3次元画像処理全般 「講演」申込締切済「企業セッション」申込締切：
オンライン併設2022
16日（土）
5/8（日）

Advanced Image Seminar2022

6月16日（木）

第4回デジタルミュージアム・人 予定
文学（DMH）研究会
第301回研究会

10月下旬予定

オンライン開催未定
関西方面（予定）

画像一般

第302回研究会-高臨場感ディ 11月予定
スプレイフォーラム2022

未定

Visual Computing2022

10月6日(木)～8日(土)

京都国際会館

第303回研究会

2-3月予定宇都宮or徳島（予定）

第304回研究会-映像表現・芸 3月予定
術科学フォーラム

未定

第51回VMA研究会/第17回 視 2月予定
覚・聴覚支援システム研究会
第5回デジタルミュージアム・人 3月予定

未定

共催
共催

画像一般
共催

未定

文学（DMH）研究会*研究会の場合，いずれも「画像一般」を含む*空欄部は未定*上記の予定は変更になる場合があります

問合わせ先 〒116-0002 東京都荒川区荒川3-35-4-101
一般社団法人 画像電子学会
TEL：03-5615-2893

FAX：03-5615-2894

E-mail：kikaku@iieej.org
http://www.iieej.org/
http://www.facebook.com/IIEEJ

178

3rd Call for Papers
2022 年度 第 50 回 画像電子学会 年次大会
（学会創設 50 周年記念大会）
Media Computing Conference 2022
知床（北海道斜里町）
2022 年度画像電子学会年次大会（Media Computing Conference 2022）を，2022 年 8 月
31 日～9 月 2 日に世界自然遺産の地，北海道知床にて開催いたします．本大会は，画像電子学会創設 50 周年を記念するイベントとして開催いたします．一般セッション，学生
セッション，企画セッションのほか，画像電子学会創設 50 周年特別企画（基調講演，招待講演，パネルディスカッション等）も計画中です．会員の皆様，奮ってご参加ください．
1. 開催日程・場所
開催日程： 2022 年 8 月 31 日（水）～9 月 2 日（金）場所： 北海道斜里郡斜里町 ゆめホール知床 （〒099-4113 北海道斜里郡斜里町本町 4）【オンライン併用のハイブリッド開催】
2. 講演募集形態
Conference Track と Journal Track の二形態で募集します．
 Conference Track
従来の年次大会の講演募集と同様で，「一般セッション」「学生セッション」「企画セッション」で募集します．
 一般セッション：画像電子学会の会員が一堂に会し，画像電子工学全般に関する研究の発表と意見の交換を行うことを目的とします．学生会員の発表も歓迎します．
 学生セッション：画像電子工学に関する研究を行っている学生が一堂に会し，研究の発表と意見の交換を行うことを目的とします．課題提案を含め，卒論，修論などで検討された内容も歓迎します．様々な知見を持った専門家との議論によって研究を発展させる良い機会ととらえて積極的な応募をお願いします．
なお，博士課程における研究成果はなるべく一般セッションでの発表をお願いします．
 企画セッション：最近のメディアコンピューティング技術のトピックスを本学会研究委員会等が企画し，発表を通して，意見交換を行うことを目的としています．本大会では，以下の企画セッションの投稿を受け付けます。その他の企画セッションについては現在検討中です。
 学会における情報保障（VHIS 研究会企画）
 デジタルミュージアム・人文学に役立つ技術（DMH 研究会企画）
 360 度空間コンピューティング（企画委員会企画）
概要：RICOH THETA に代表される 360 度カメラは，周囲を死角なく連続的に撮影できる特徴を活かして，ビジネ
ス領域での活用（不動産業界での物件紹介、建設業界での工程管理など）が広がってきています．本セッションでは，360 度全天球画像・映像のキャプチャ，処理，認識（物体検出・位置推定など），応用（デジタルツイン，VR など）について議論することを目的とし，広く一般から講演を募集します．（株）リコー THETA 開発チームからの講演も予定しています．

なお，ハイブリッド開催のため，発表形式はオーラル発表のみ（ポスター発表はなし）とします．また，講演分野
は 5. 講演分野をご覧ください．
 Journal Track（査読付き発表）
 画像電子学会誌への投稿論文を併せて提出してもらう形態です．対象セッションは Conference Track と同様「一般セッション」「学生セッション」「企画セッション」とします（各セッションの概要は Conference Track 欄をご覧ください）．
 掲載号：2023 年 1 月号（「50 周年記念年次大会ジャーナルトラック特集号」）
 投稿種別：通常の画像電子学会誌の投稿種別と同様，以下の 5 種類とします．
「論文」「ショートペーパー」「システム開発論文」「資料論文」「実践論文」
 原則として採否は年次大会までに決定し，ご連絡いたします．採録が決定した論文は，査読付発表として取り扱います．

179

3. 論文提出方法・提出期限
 論文提出方法
 Conference Track
EasyChair を利用して要旨，及び大会予稿集掲載用原稿を提出いただきます．
5 月 20 日（金）に申し込み受付を開始する予定です．
 Journal Track
学会誌への投稿論文は学会誌の投稿システム（Editorial Manager）を利用して提出いただきます．
なお，要旨，及び大会予稿集用原稿を Conference Track と同様，別途提出いただきます．
 論文提出期限 Conference Track 発表申込（要旨提出）期限：2022 年 6 月 20 日（月） 大会予稿集用原稿提出期限：2022 年 7 月 29 日（月） Journal Track 学会誌用原稿提出期限：2022 年 6 月 1 日（水） 発表申込（要旨提出）期限：2022 年 6 月 20 日（月） 大会予稿集用原稿提出期限：2022 年 7 月 29 日（月）4. 参加申し込み方法・参加費
後日，年次大会 Web サイトに掲載します．参加申し込み受付は 5 月 20 日（金）開始予定です．
5. 講演分野[1] 画像符号化（静止画像符号化，動画像符号化，可逆符号化，変換符号化，動き補償，エントロピー符号化，符号化
ハードウェア，符号化ソフトウェア，国際標準化 等）[2] セキュリティ（ステガノグラフィ，データハイディング，著作権保護，不正コピー防止，改ざん防止，フィンガープリンティング，攻撃技術，透かし解析技術，ブロックチェーン，コバートチャネル，サブリミナルチャネル，画像暗号化，画像認証，バイオメトリクス，イメージフォレンジックス 等）[3] 通信・ネットワーク（画像通信，光ネットワーク，符号化制御技術，画質制御技術，画像検索技術，通信プロトコル，
マルチメディア通信，クラウド，標準化方式 等）[4] 画像処理・認識（画像復元，画像強調，フィルタ技術，特徴抽出・追跡，オブジェクト抽出・検出，動き解析，領域分
割，画像認識，文書画像，顔画像解析，動画像解析，文字認識，高解像化処理，コンテンツ制作 等）[5] 画像入出力・色・画質評価（カラー画像処理，ディスプレイ技術，プリンタ技術，色評価，心理評価 等）[6] バーチャルリアリティ・CG・コンピュータビジョン（ステレオ・多視点画像解析，3 次元画像技術，仮想現実感・拡張
現実感，映像生成，コンピュータグラフィックス，モデリング，レンダリング，ビジュアライゼーション，アニメーション，
画像再構成・復元，照明・反射解析，マルチメディア処理，メディア統合，ホログラフィ，ポイントクラウド，ライトフィー
ルド 等）[7] 画像基礎・画像アプリケーション，その他画像一般（人工知能，ニューラルネットワーク，リモートセンシング，機械学習，深層学習，進化計算，遺伝的アルゴリズム，画像データベース，教育支援システム，Web 関連技術，ヒューマ
ンインタフェース，ユーザビリティ，アクセシビリティ，医用画像，IoT，ビックデータ，クラウドコンピューティング，デジタ
ルサイネージ，標準化教育，災害応用，スマートシティ，ドローン，産業応用，テレワーク，遠隔教育，ロボット工学，
医療・農業・建設業などとの境界領域 等）

6. 問合せ先
画像電子学会事務局〒116-0002 東京都荒川区荒川三丁目 35 番 4 ライオンズマンション三河島第二 101 号
TEL: 03-5615-2893
E-mail: mcc2022＠iieej.org （なるべく電子メールでお問合せください）180画像電子学会セミナー
Advanced Image Seminar 2022 (AIS2022)「研究から実用まで、AR/VR ユーザーインターフェースの最新動向」

AR/VR は近年飛躍的な進歩を遂げており、研究段階を超えて広告やエンターテインメントなどの実用の場ででも活用されるようになりました。特に近年はメタバースをはじめとして、より一層その影響範囲を拡大させており、それを支える AR/VR 技術においてもインターフェースやサービスなど新たな試みが活発に行われています。本セミナーでは、これら AR/VR 技術についきまして、大学での研究から企業での実用の段階まで、幅広く第一線で活躍されている講師をお招きし、実例を含めて解説していただきます。

主催：画像電子学会
協賛（予定）：映像情報メディア学会，情報処理学会，電子情報通信学会，
日本印刷学会，日本画像学会，日本写真学会
開催日：2022 年 6 月 16 日（木）12:45-16:25
場所：

オンライン開催

参加費：一般会員（賛助会員／協賛学会会員を含む）12,000 円 / 参与（減免制度ご利用の方）3,000 円 / 学生
3,000 円 / 非会員 18,000 円● 振込手数料はご負担願います．
● 参加者には講演後に、講演資料をダウンロード可能とする予定です．
※お申し込み頂いた非会員の方で，入会希望の方は，入会金・初年度会費を含む．
振込先： みずほ銀行 浜松町支店
口座番号：(普)1961408 口座名：画像電子学会
申込先：https://forms.gle/bmXM15Z8TPniGv9W6 よりお申し込みください。
全般お問合せ先：画像電子学会 事務局〒116-0002 東京都荒川区荒川三丁目 35 番 4 ライオンズマンション三河島第二 101 号
TEL: 03-5615-2893， FAX：03-5615-2894, e-mail: kikaku@iieej.org

181

【プログラム】(タイトル，内容は変更になる可能性があります)
司会：盛岡寛史（NHK）

12:45 - 12:50 開会挨拶
12:50 - 13:50 メタバース時代の人間の界面：アバター技術と UX の探求～REALITY と GREE VR StudioLaboratory の R&D 活動紹介

講師：REALITY 株式会社 GREE VR Studio Laboratory Director

白井暁彦氏

近年、「メタバース」がされてきています。近未来に必要とされるアバター技術と未来のユーザ
体験について、バーチャルライブ配信アプリ「REALITY」の研究開発をはじめ、近未来の UX(ユーザ体験)の開発を担当する GREE VRStudio Laboratory の Director が、メタバース研究開発分野の最先端の活動や海外動向、考え方や事例を紹介いたします。
13:50 - 14:00 質疑・適宜休憩
14:00 - 15:00

AR/VR×公共メディアの視聴スタイル

講師：NHK 放送技術研究所 空間表現メディア研究部 研究員

川喜田裕之氏

私たちの生活の中に AR/VR 技術が普及したとき、公共メディアの視聴スタイルはどのように変わるのでしょうか？NHK 放送技術研究所では、報道や制作現場と連携しながら一般向けを想定した AR/VR 提示方式を開発してきました。本講演では、開発事例を紹介するとともに、みなさんと一緒に公共メディアの未来を展望したいと思います。
15:00 - 15:10 質疑・適宜休憩
15:10 - 16:10

空中像の原理、シミュレーション及びインタラクション

講師：電気通信大学 准教授

小泉直也氏

空中像とは、映像装置を光源として用い、反射・屈折させることで空中に結像させる表示技術です。映像と実物を融合させた情報提示が可能な新しい映像表現であり、映像と鑑賞者が物理的に同じ場所を共有するという意味で、インタラクションデザインの新しいツールになります。本講演では、空中像の原理の説明から、インタラクションの事例紹介、設計のためのシミュレーションツー
ルの紹介を行います。
16:10 - 16:20 質疑・適宜休憩
16:20 - 16:25 閉会挨拶

1822023 年 1 月号 論文特集号 論文募集
―データ連携・再利用を促進する画像電子関連技術－
画像電子学会 編集委員会
我が国で，今年 9 月にデジタル社会形成の司令塔としてデジタル庁が発足したように，デジタル化社会に向けてあらゆる社会課題に対するデジタルトランスフォーメーション（DX）が望まれている．このため，自然
言語や像の知覚情報に加え，人の振舞いや行動情報，意欲や感性等の内生的な情報も含めたアナログからデジタルへの情報化の動きが加速している．これに伴いスマートホーム，スマートシティ構想等，より広い観点での変革が提唱されている．事業者側では製品（モノ）から収集したデータを活用したサービスの展開，自動化技術を活用した異業種との連携が期待され，ユーザにとってはシェアリングサービスの普及による，所有から利用への意識変換の支援，更に，サービス手続きや購入を横断的に行えるワンストップサービスも望まれている．これら実現のためには，情報のデジタル化・オープン化に加えて，デジタル化したら途中で人手作業やア
ナログ情報に戻さず一貫してデジタルで完結させる基盤技術が必要とされ、同一目的で別の利用条件への適用または転用目的での再生成のどちらかに応じてデジタル情報を別のデジタル情報に再構築する処理技術や，情報の持つ特性を如何に分かり易く表現するか等の情報連携・共有・再利用技術，並びにその関連技術の開発が重要となっている．画像処理関連技術では，画像データ，画像に付随する属性データ，画像から他の情報への変換・複合処理技術等が挙げられ，例えば，実際の商品を作らず，商品やパッケージの出来上がりをシミュレートした呈示画像からオーダーに応じて商品を制作する支援技術により生産性が高まり，撮影と同時に AI 画
像解析を行い，様々な属性情報を予め付与するような情報生成処理によりデータの再利用価値が高まる．
そこで本特集では，デジタル画像のデータ連携・共有・再利用を促進・支援する画像処理・生成技術，表現技術，入出力技術，画像アプリケーション等に関し，「データ連携・再利用を促進する画像電子関連技術」を特集テーマとし，論文，及びシステム論文を広く募集いたします．皆様からのご投稿をお待ちしております．
1. 対象分野(キーワード)
画像通信，セキュリティ，画像処理・認識，画像入出力，コンピュータグラフィックス，映像表現，ベクター，
AR，マスク処理，コンピュータビジョン，パターン認識，機械学習・深層学習，ビックデータ解析，特徴抽
出，Web 関連技術，属性推定，アノテーション，ユーザーインタフェース，ユーザーエクスペリエンス，画像アプリケーション，画像システム，その他関連する画像基礎技術・応用技術
2. 投稿論文種別（著者に学会員を含む等の条件は適用されます）
フルペーパー，ショートペーパー，システム開発論文，実践論文
3. 論文の取り扱い
投稿様式，査読プロセスとも通常の投稿論文と同様です．採録決定が特集号に間に合わなかった場合には，通常の投稿論文として取り扱います．英文での投稿も受け付けます．
（IIEEJ Transactions on Image Electronics and Visual Computing への掲載となります）．
4. 特集号発行
画像電子学会誌(電子版) 2023 年 1 月号，英文論文誌 2022 年 12 月号
5. 論文投稿締切日
2022 年 7 月 29 日（金）6. 投稿方法および問い合わせ先
画像電子学会 http://www.iieej.org/〒116-0002 東京都荒川区荒川三丁目 35 番 4 ライオンズマンション三河島第二TEL： 03-5615-2893， FAX： 03-5615-2894， E-mail：hensyu@iieej.org

183

101 号室2023 年 4 月号 論文特集号 論文募集
―デジタルファブリケーションのための画像電子関連技術－
画像電子学会 編集委員会
近年，デジタルデータをもとに創造物を制作するデジタルファブリケーションに関する研究が活発に行われています．3 次元プリンタやレーザーカッター，3 次元スキャナ，CNC ミリングマ
シンなど，様々なファブリケーションツールが一般ユーザにとっても身近になり，個人レベルで新しいものづくりが可能となってきました．また，素材に関しても，樹脂を用いた造形の外に金属や木材も可能であり，電子回路の印刷をはじめとして，様々な素材を組み合わせるような使い方も提案され，MEMS の開発や応用も期待されています．このように，デジタルファブリケー
ションは単なる製品のラピッドプロトタイピングとしてだけでなく，食品，衣服，建築，医療，教育，エンターテイメントなど幅広い分野で取り入れられる技術となっています．
本特集では，デジタルファブリケーションを実現するための基礎的研究に関する論文や応用した成果に関する論文，及びシステム開発論文や実践論文について広く募集いたします．皆様，是非ご投稿のほど，よろしくお願い申し上げます．
1. 対象分野(キーワード)
コンピュータグラフィックス，画像処理，画像解析，画像認識，インタラクション，コンピュー
タビジョン，機械学習・深層学習，ユーザーインタフェース，VR，AR，MR，3D 関連技術，
画像システム，画像アプリケーション，画像基礎技術一般
2. 投稿論文種別（著者に学会員を含む等の条件は適用されます）
フルペーパー，ショートペーパー，システム開発論文，実践論文
3. 論文の取り扱い
投稿様式，査読プロセスとも通常の投稿論文と同様です．採録決定が特集号に間に合わなかった場合には，通常の投稿論文として取り扱います．英文での投稿も受け付けます（IIEEJTransactions on Image Electronics and Visual Computing への掲載となります）．
4. 特集号発行
画像電子学会誌（電子版） 2023 年 4 月号
（英文：IIEEJ Transactions on Image Electronics and Visual Computing Vol.11, No.1 2023
年 6 月発行）
5. 論文投稿締切日
2022 年 10 月 31 日（月）6. 投稿方法および問い合わせ先
画像電子学会 http://www.iieej.org/〒116-0002 東京都荒川区荒川三丁目 35 番 4 ライオンズマンション三河島第二TEL： 03-5615-2893， FAX： 03-5615-2894， E-mail：hensyu@iieej.org

184

101 号室2017 年 1 月 6 日改訂
2018 年 7 月 6 日改訂
2020 年 10 月 2 日改訂
2021 年 9 月 3 日改正

論文投稿の手引き1.

論文投稿(1) 投稿前・ 著者は「論文投稿の手引き」，「スタイルフォーマット」を学会ホームページの「学会誌」，「英文
論文誌」欄からダウンロードして，投稿論文の準備をする。
・ 「スタイルフォーマット」は TeX 版，Word 版の 2 種類が準備されており，出版コストおよび出版に至る労力削減のために，TeX 版の利用を推奨している。
・ 原稿には以下の 5 種類がある。
○ 論文：画像電子技術に関する独創的な研究成果，開発結果，検討結果を学術論文（フルペーパー）としてまとめたもの。新しいアイディアの提案を目的とする通常論文であり，新規性，有用性，信頼性，了解性に基づいて評価する。原則として刷り上がり 8 ページ以内とする。
○ ショートペーパー：研究速報的な性格を持ち，部分的にある程度良好な結果，新しい知見が得られたことを研究報告としてまとめたもの。原則として刷り上がり 4 ページ以内とする。
（論文・システム開発論文のいずれとも組み合わせが可能とする）○ システム開発論文：通常論文の新規性，有用性とは別に，既存技術の組み合わせ，或いはそれ自身に新規性があり，開発結果が従来法より優れているか，或いは他システムへ応用可能であり，新しい知見が示されているもの。原則として刷り上がり 8 ページ以内とする。
○ 資料論文：試験，運用，製造などの新しい成果をまとめたもの。あるいは現場の新技術紹介
や提案などで，必ずしも独創的でなくてもよい。
原則として刷り上がり 8 ページ以内とする。
※○ 実践論文：事例 やフィールドワークに関する発見，工夫，既存技術の新たな組み合わせ等
で，事例設計の客観性・相互主観性を有し，個別の事例（フィールドワークも含む）から，他の事例（より一般的な事例も含む）への発展可能性（一般法則化），利活用・応用可能性などを示せるもの。原則として刷り上がり 6 ページ以内とする。
※事例とは，画像関連技術の開発・利活用に関する，フィールドワーク，システム開発，システム導入，ソフトウェア実装，アプリケーション開発，表示・提示方法，入出力インタフ
ェース開発，試験・評価方法，サービス，データベース作成等の実例を示す。
・ 原稿の投稿および掲載の条件として，論文，ショートペーパー，資料論文，実践論文のいずれも，著者のうち必ず 1 名以上は本学会の正会員または学生会員であることを必要とする。
・ 原稿の二重投稿を禁止する。論文，ショートペーパー，システム開発論文，資料論文，実践論文のいずれも，その採録決定以前に投稿原稿と同一内容のものが，投稿原稿と同一の著者もしくは少なくともその中の 1 名を含む著者によって他の公開出版物に掲載または投稿中の場合には，原則として採録としない。公開出版物とは，内外の書籍，雑誌および官公庁，学校，会社等の機関
誌，紀要などをいう。ただし，本学会または他学会（国外の学会を含む）等の年次大会，研究会，
シンポジウム，コンファレンス，講演会などの予稿，特許公開公報，当学会編集委員会で認めたものなどについてはこの限りではない。また，本会誌にショートペーパーとして採録になったものについて，成果を追加し内容を充実させ，論文として再び投稿したものについては二重投稿とみなさない。

185

(2) 投稿・ 投稿原稿では，全ての著者情報を削除すること。ただし，参考文献はこの限りではない。
・ 著者は以下の論文投稿のページよりユーザ登録を行った上で，ログインして必要事項の記入と「スタイルフォーマット」を使用し作成した論文原稿のアップロードを行う。論文原稿のファイ
ルは pdf 形式（TeX の dvi を変換したもの）または Word 形式とする。 「スタイルフォーマット」
を使用するため，原則として図表等は論文原稿内に組み込む。（査読の参考となる別のファイルを同時にアップロードすることは可能）
http://www.editorialmanager.com/iieej/
・ 投稿に関して質問がある場合には，学会事務局編集担当者に相談のこと。（連絡先：〒116-0002
東京都荒川区荒川 3-35-4 ライオンズマンション三河島第二 101 号

TEL: 03-5615-2893

FAX:

03-5615-2894 E-mail: hensyu@iieej.org 画像電子学会事務局編集担当 ）2.

論文査読と対応(1) 査読・ 論文原稿は該当専門分野に詳しい査読者によって審査され，「採録」，「条件付採録」または「返戻」のいずれかに判定される。査読結果は，学会事務局より連絡著者宛にメールで通知される。
なお，最終的な採録判定についてはショートペーパーを除き，いずれのカテゴリーの論文であっても 2 名以上の査読者の採録を必要とする。
・ 評価方法○ 通常論文は，次の基準で評価する。
 新規性：投稿内容に著者の新規性があること。
 有用性：投稿内容が学術や産業の発展に役立つものであること。
 信頼性：投稿内容が読者から見て信用できるものであること。
 了解性：投稿内容が明確に記述されており，読者が誤解なく理解できるものであること。
 文献調査：投稿内容に関連する文献調査が行われており，必要な比較が行われていること。
○ ショートペーパーは，通常論文の新規性，有用性とは別に，研究内容に速報性があり，斬新性の尺度からある程度良好な結果，部分的にでも新しい知見が得られたことを評価する。
○ システム開発論文は，通常論文の新規性，有用性の代わりに次の基準で評価する。
 システム開発の新規性：既存技術の統合であっても，組み合わせの新しさ，システムの新しさ，開発したシステムで得られた知見の新しさなどをシステムの新規性として認める。
 システム開発の有用性：類似システムと比較し，総合的或いは部分的に優れていること。シ
ステムとして先駆的な新しい応用コンセプトが示されていること。組み合わせが実用化のために合目的最適性を有すること。性能限界や実利用システムの性能事例が示されていること。
○ 資料論文は，通常論文における新規性要件については，試験，運用，製造などの新しい成果，
現場の新技術紹介や提案など，必ずしも独創的でなくても優先性があれば新規性として認める。また，有用性要件については新しい成果が既存技術と比較し優れており，学術や産業の発展に役立つものであればそれを評価する。
○ 実践論文は，通常論文の新規性，有用性に代えて合目的性，独自性，適応性の基準で評価する。また，信頼性，了解性，及び文献調査においては，基本的に通常論文と共通の観点により評価する。
（なお，5 段階評価において通常論文の評価項目を流用する場合は通常論文の新規性を「合目的性」に，有用性を「独自性」に，信頼性を「適応性及び信頼性の総合」に読み替えて記入するものとする。）
 合目的性：投稿内容に合目的性があること。

186



独自性：投稿内容に著者の独自性や拡張性があること。



適応性：投稿内容が先行事例より優れていること。また，当該事例の合目的性に対する要求
条件及び適用範囲において，当該事例が同一条件下で先行事例と比べ，複数の視点で高い客観性・相互主観性を有し，サービスの向上に貢献するものであること。

これらの具体的な例を以下に示す。


合目的性：当該事例への提案内容の導入が一定の目的にかなった方法であることが示されていること。また，分析結果の適用範囲において高い合目的性を有すること。



独自性：当該事例において先駆的な独自応用コンセプトが示されていること。先行事例の組
み合わせであっても組み合わせの独自性，導入事例の適用範囲の独自性，事例構成の独自性，他の事例（システム，サービス）への拡張性，現状の画像電子技術に係るサービスの有効性，得られた知見の独自性などを事例の独自性として認める。



適応性：提案事例のもつ適応性を判断するために充分な導入分析結果及び考察が示されていること。提案事例と先行事例との適応性に関する比較結果が，共通条件下で示されていること。提案事例が先行事例と比較し，総合的或いは複数の部分で性能が優れていること，或いは課題，合目的性に対する要求条件及び適用範囲において，より高い客観性・相互主観性を有していること。

(2) 査読結果受領後の対応
・ 「採録」の場合，著者は最終原稿の準備（3．に記載）に進む。
・ 「採録（参考意見有り）」の場合，著者は査読者からの参考意見を考慮して論文を修正し，最終原稿の準備（3．に記載）に進む。
・ 「条件付採録」の場合，著者は査読者から示された「採録の条件」に基づき，指定された期日まで（60 日以内）に論文を修正し，照会内容への対応を明記した回答書とともに再提出し，再度審査を受ける。修正論文には，修正箇所がわかるように，色を付けるか，下線を引くなどすること。
また，回答書は必ず添付し，採録条件全てに対し，修正点，主張点，今後の課題などを丁寧に説明すること。
・ 「返戻」の場合，著者は以降のプロセスに進むことができない。査読者から示された「返戻の理由」を吟味して論文内容を再検討し，あらためて投稿することができる。
(3) 修正原稿査読
・ 「条件付採録」で再提出する場合は，回答書・修正清書原稿・修正箇所マーク原稿の修正原稿一式を投稿ページより再提出する。但し，「条件付採録」で指定された期日を過ぎて提出された場
合は，新規の初回投稿論文として取り扱われるので注意すること。
・ 再提出された修正原稿は原則として同一の査読者によって再審査され，「採録（参考意見付記を含む）」または｢返戻｣のいずれかに判定される。
・ 以降の対応は（2）と同様である。

3.

最終原稿提出から出版まで(1) 最終原稿提出
・ 「採録」通知受理後は，事務局から最終原稿作成に関するメールが送付されるので，著者はその指⽰に従い最終原稿一式（電子データ）を準備し，指定の期日までに，事務局へ送付する。
・ 最終原稿一式とは，「スタイルフォーマット」を使用して作成した論文原稿のソースファイル（TeX
版または Word 版），その pdf ファイル，すべての図表の eps ファイル(bmp， jpg， png なども含187む)，著者紹介用写真（縦横比 3:2，胸より上，300dpi 以上の eps ファイル，或いは，jpg ファイル）
であり，これらを zip 等の圧縮ファイルに格納して提出する。
・ 最終論文原稿には，著者名・組織名，著者紹介，必要により謝辞を記入する。（スタイルファイ
ル内のマクロのフラグを解除する）
・ 採録が決定した著者は，当該論文の掲載料を支払わなければならない。なお，別刷りの購入は任意。（別紙１「別刷価格表」参照）(2) ゲラ刷りの校正
・ 論文掲載号の発行のおよそ１ヶ月前に論文原稿のゲラ刷り（ハードコピー）の確認が依頼される。
著者は指定の期日まで（約１週間）に校正を行い，修正した原稿をスキャンした pdf ファイルを作成し，事務局へメールにて送付する。この際，「別刷り購入票」および「コピーライトフォー
ム」を記入し，同様にスキャンした pdf ファイルをアップロードする。
・ 本会誌に掲載されるすべての記事については，電子的形態による利用も含め，著作権は原則として本会に帰属する。
・ 「別刷申込書」および「コピーライトフォーム」は学会ホームページの「学会誌」欄からダウンロードする。
（別紙２「別刷申込書」，別紙３「コピーライトフォーム」参照）(3) 出版
・ 最終校正された論文原稿は学会誌，或いは，英文論文誌（電子ファイル形態）としてオンライン出版されるとともに，学会ホームページに掲載される。

4. その他(1) 異議申し立て・ 判定結果に不服がある場合は，通知日より 60 日以内に，返戻理由に対し具体的な根拠を基に異議申立書を学会事務局に提出することができる．なお，同一投稿論文に対する異議申し立ては一回のみとする．
・ 掲載論文に対して異議がある場合は，具体的な根拠を基に異議申立書を学会事務局に提出することができる．
以上

188

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日 本 印 刷 学 会 誌

目次

第 59 巻

第 1 号（2022 年 2 月）

巻頭言
図書館と私 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 松本 圭
総説 特集「エネルギーと印刷」
リチウムイオン電池の安全性向上に向けた機能性印刷の開発 . .  .  .  .  . 大村知也・座間 優
省エネ電子部品と印刷技術 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 小西光太郎
論文
手書き力尺度の開発：手書きの促進と文具のマーケティングでの活用を目指して		
柴田博仁・大村賢悟・土岐一貴・藤木武史
印象記
グラビア研究会 令和 3 年度 第 13 回ミニシンポジウムに参加して . .  .  .  .  .  . 大葛貴良
2021 年度スクリーン印刷技術研究会セミナー印象記. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 佐竹保彦
令和 3 年第 17 回「紙メディア」シンポジウム印象記.
紙メディアとデジタルの融合～新しい付加価値の創造～. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 林裕一郎
2021 年度プリメディア研究例会印象記. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 綱島一也
Abstract . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
文献紹介. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
学会だより . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
日本印刷学会賛助会員名簿 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .

日本印刷学会誌編集委員
編集委員長
委
員

幹
事
表紙デザイン

東 吉彦（東京工芸大学）				 編集副委員長 矢口博之（東京電機大学）
江前敏晴（筑波大学）					 秋山宏介（特種東海製紙（株））			 杉山 徹（大日本印刷（株））
高橋 敦（共同印刷（株））			 光本知由（富士フイルム（株））			 宇佐美貴志（（独）国立印刷局）
井上武治郎（東レ（株））				 細井 功（東洋インキ（株））				 茂木雅男（凸版印刷（株））
前田秀一（東海大学）
小関健一
益田宏樹

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日 本 印 刷 学 会 誌

目次

第 59 巻

第 2 号（2022 年 4 月）

巻頭言
会長からのご挨拶 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 東 吉彦
総説 特集「多品種・小ロット印刷」
多品種・小ロット型印刷の需要と対応 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 早川真一郎
デジタルプリントを活用した多品種・小ロットの取組 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 南 浩紀
多品種・小ロットに対応する合理的な製本加工. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 松本俊介
卒業アルバム制作における多品種・小ロットへの挑戦 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 松本秀作
デジタルマーケティング時代にダイレクトメールを.
効果的に活用する DX ソリューション. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 鈴木孝義・荻野 賢・丸林一憲
印象記
2021 年度技術委員会フレキソ研究会第 20 回研究例会印象記. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 佐野晴樹
2022 年度 オフセット印刷技術研究会 研究例会.
「コロナ禍に対応する印刷技術」. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 西川博史
2022 年冬期セミナー印象記 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 柴崎純平
Abstract . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
文献紹介. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
学会だより . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .

日本印刷学会誌編集委員
編集委員長
委
員

矢口博之（東京電機大学）					東 吉彦（東京工芸大学）					 江前敏晴（筑波大学）					 秋山宏介（特種東海製紙（株））
杉山 徹（大日本印刷（株））				 高橋 敦（共同印刷（株））			 光本知由（富士フイルム（株））
宇佐美貴志（（独）国立印刷局）			 井上武治郎（東レ（株））				 細井 功（東洋インキ（株））
茂木雅男（凸版印刷（株））				 前田秀一（東海大学）
幹事
小関健一
表紙デザイン 益田宏樹

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画像電子学会はついに創立 50 周年を迎え，本 2022 年 4 月○新入会員紹介（2022 年 3 月 31 日）

号を，「創立 50 周年記念特集号」としてお届けすることとな

学生会員
武藤 良（明星大学）

りました．まず，「随想特集」では歴代会長の皆様からそれぞれの思いのこもった随想を計 11 件寄稿いただきました．画像

○会員現況
名誉会員
正会員
学生会員
賛助会員
特殊会員

電子学会らしくビジュアルコンピューティング，ファクシミ
リ，AI，学会の思い出など多様な内容に富んでおり，じっく

17 名
520 名
57 名
22 社 33 口
32 件り，御一読いただければと思います．加えて，「画像電子学会
50 年の歩み」を小野編集顧問に寄稿いただき，学会の 50 年の歴史とその間の世の中の動きを非常に分かりやすくまとめていただきました．さらに，記念の招待論文シリーズを，今
年度は毎号 1 件ずつ掲載する予定で，今号では「こころまで伝わるコミュニケーション」をテーマに最新の技術を紹介していただきました．次号以降も．力作を順次掲載させていただきますので是非楽しみにお待ちください．また，通常の論文は 2 件，ショートペーパーは 1 件が掲載されており，グループ紹介，スキャニング，コーヒーブレイク，図書紹介などの恒例の読み物も充実しています．
次に，第 50 回の記念年次大会を 2022 年 8 月 31 日～9 月 2日に北海道の知床において，「これまでの 50 年・これからの50 年」というテーマで開催の予定です．いくつかの新しい試みも企画しており，
まさに学会創設 50 周年に相応しい大会になるよう準備を進めております．開催形態はハイブリッド開催を予定していますが，開催時には新型コロナウイルス(COVID-19) も落ち着き，皆様に安心して参加いただけるよ
うになりますことを祈るばかりです．
新型コロナウイルスも流行が始まって丸 2 年が過ぎ，依然収束には至っていないものの，報道の過熱もおさまり，ウイ
ズコロナの時代に入りつつあるという感がします．私の大学でも新学期から対面講義を開始できており，やはり直接学生の表情を確認しながら講義を進められることは学生の理解度把握に非常に重要だと痛感しております．本学会の編集委員
会は現在のところオンライン開催ですが，今年度中には対面やハイブリッドで開催できるようになることを期待しております．
私事ですが筆者は 2018 年から編集委員会に参加させていただいており，論文の査読過程や査読基準などを実例を通じて学ばせていただいております．このような貴重な体験ができたことで学会活動により関心を持ってきたところで，丁度創立 50 周年記念特集号の刊行となり歴代会長の皆様の随想を拝見させていただく機会に恵まれ，大変勉強になるととともに，偉大な先生方が守ってこられた学会の顔ともいえる論文の査読にあらためてしっかりと取り組んでまいりたいと気持ちを引き締めている次第です．では今年度もどうぞ皆様
宜しくお願い申し上げます．
（編集委員 石川 雅浩）

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画 像 電 子 学 会 誌
発行所 一般社団法人 画像電子学会
第 51巻 第 2 号 （通巻 260号）
2022（ 令 和 4 ） 年 4月 30 日発行 （年 4 回発行） 〒116-0002 東京都荒川区荒川 3-35-4 ライオンズマンション三河島第二 101 号
TEL （03） 5615-2893 FAX （03） 5615-2894 （振替 00180-3-166232）©2022 画像電子学会
E-mail ： hensyu@iieej.org
編集 ・ 発行者 児玉 明
http://www.iieej.org/

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