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267【年次大会2023 Journal Track 論文特集号】◆【特集論文】
トポロジー非依存の3D データ解析手法を基にしたアニメ調アバター生成システムの提案◆【特集論文】
絵画芸術における色彩スタイルの文化進化モデルに基づく創作者の影響度推定◆【特集ショートペーパー】
深層学習による人物再同定における損失関数への重み付け手法◆【一般ショートペーパー】
高所俯瞰映像と直下視画像を用いた車両速度・車間距離推定システム◆【随 想】
2024年の幕開けにあたって◆【来し方行く末】コンピュータグラフィックスと人工知能の進化◆【来し方行く末】
デジタル化で変容した印刷◆【来し方行く末】戦後教育で育った方々が知らない“戦前日本（大日本帝国）の素晴らしさ”◆【報 告】
Visual Computing ワークショップ 2023 (VCWS 2023)報告

一般社団法人Vol.53 No.1

2024

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
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
株式会社ゲネシスコンマース
コニカミノルタ株式会社（2023 年 12 月 31 日現在）Z A Z A
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

日
本
放
送
協
会
株 式 会 社 日 立 製 作 所
富士フイルム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

編集委員会

入会のご案内（委 員 長） 内田 理
（副委員長） 小林直樹，竹島由里子, 石川雅浩．
（編集顧問） 安田靖彦，富永英義，小宮一三，小野文孝,
羽鳥好律，松本充司，加藤茂夫，田中 清，
児玉 明．
（編集理事） 池田充郎，井尻 敬，吉川 浩，小池崇文．
（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，石川知一，五十嵐悠紀，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，田中 清，
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．

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。

（査読委員）（事務担当）

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．
浮ヶ谷 修，福島 理恵子，本田京子.

○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53巻 第1号

通巻267号 （2024年1月）

目

次

随 想
1

内田 理

2024年の幕開けにあたって

来し方行く末2

コンピュータグラフィックスと人工知能の進化

西田友是

4

デジタル化で変容した印刷

深見拓史

6

戦後教育で育った方々が知らない“戦前日本（大日本帝国）の素晴らしさ”

安田靖彦

年次大会 2023 Journal Track 論文特集号
9

編集委員会

年次大会2023JT論文特集号の発行にあたって

論

文

10

トポロジー非依存の3D データ解析手法を基にしたアニメ調ア
バター生成システムの提案

日比野友博, 謝 浩然, 宮田一乘

19

絵画芸術における色彩スタイルの文化進化モデルに基づく創作者の影響度推定中村栄太, 齋藤康之

ショートペーパー

28

深層学習による人物再同定における損失関数への重み付
け手法

清水雄哉， 榎田修一

一般ショートペーパー
33

高所俯瞰映像と直下視画像を用いた車両速度・車間距離
推定システム味田昌樹，佐治 斉

報 告40

Visual Computing ワークショップ 2023 (VCWS 2023)報告

画像電子学会 Visual Computing 研究会

グループ紹介47

千葉大学 久保研究室

久保尋之

スキャニング
49

画像処理技術を用いた養蜂支援システムの開発

53
54
55
56
57
61
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63
66
68
70
71

コラム「来し方行く末」の創設について
多次元画像研究会（MDI）の活動終了について
安全な暮らしのための情報技術研究会（SSC）の活動終了について
2024年度会費自動引落しについて
理事会だより
画像電子学会研究会等予定会

長谷川まどか告・ニュース

2024年次大会 in ⻑崎 First Call for Papers
第307回研究会 in 石川 開催案内
第52回VMA研究会（アクセシビリティに関する最新動向）開催案内
第7回 デジタルミュージアム・人文学(DMH)研究会講演募集
2024年10月号 ビジュアルコンピューティング論文特集論文募集
2025年4月号 VR/ARにおける画像電⼦関連技術特集 論⽂募集

72
76
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92
93

論文投稿の手引き
論文賞候補論文推薦のお願い・論文賞表彰規定
西田賞候補論文推薦のお願い・西田賞表彰規定
アレキサンダー・ベイン賞候補推薦募集
画像電子技術賞候補の推薦のお願い
フェロー候補推薦募集
代議員候補推薦のお願い
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
総目次

The Journal of
the Institute of Image Electronics Engineers of Japan
Vo1.53 No.1 January 2024

CONTENTS

Foreword
1

Greetings at the Start of 2024

Osamu UCHIDAThe Past & The Future2

Evolution of Computer Graphics and Artificial Intelligence

Tomoyuki NISHITA

4

Printing Transformed by Digitalization

Takushi FUKAMI

6The Wonderfulness of The Empire of Japan Not Known to Post-War
Generations

Yasuhiko YASUDA

Special Issue on Journal Track Papers in IIEEJ Annual Conference 2023
9

Upon the Special Issue on Journal Track Papers in IIEEJ Annual
Conference 2023

Editorial Committee

Contributed Papers

10

Proposal of Anime-like Avatar Generation System Based on
Topology-Independent 3D Data Analysis Method

Tomohiro HIBINO, Haoran XIE , Kazunori MIYATA

19

Estimation of Creator Influences Based on Cultural Evolution
Models of Color Styles in Painting Arts

Eita NAKAMURA , Yasuyuki SAITO

Short Paper

28

Multi-Loss Weighting for Person Re-Identification Based on Deep
Learning

Yuya SHIMIZU, Shuichi ENOKIDA

Regular Section
Short Paper

33

The System Estimating Distance between Two Vehicles by AltitudeCamera-Movie and Ortho-Mosaic-Images

Masaki MITA, Hitoshi SAJI

Reports
40

The Report of Visual Computing Workshop2023（VCWS2023）

Visual Computing Committee

Research Group Introduction
47

Kubo Lab.， Chiba University

Hiroyuki KUBO

Scanning
49

Development of Beekeeping Support System Using Image
Processing

Madoka HASEGAWA

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.53 No.1 （2024）

2024 年の幕開けにあたって内田 理（編集委員長，東海大学）

Greetings at the Start of 2024
Osamu UCHIDA（Editor in chief, Tokai University）
会員の皆様，新年明けましておめでとうございます．2024 年 1 月号の発行にあたり，編集委員会を代表してご挨拶申し上げます．
まずは，新たな年の幕開けに発生した 2 件の重大な出来事に触れたいと思います．本年 1 月 1 日に発生した能登半島地震では，石川県羽咋郡志賀町で震度 7 を観測し，石川県能登地方に大津波警報が発表されました．これにより，年頭から北陸地方を中心に大きな災害に見舞われました．この地震による犠牲者は 1 月 21 日現在で 230 名を超え（災害関連死を含む），住宅被害は約 2 万 9 千戸にのぼると報道されています．本誌がお手元に届く頃でも恐らく多くの方が辛い避
難所生活を送っておられることとお見舞い申し上げます．地震発生直後，X（旧 Twitter）上で被害情報や救助要請の投稿が行われ，被害把握や災害対応の一助となりましたが，同時に実際とは異なる偽情報も拡散されるなど，災害時の SNS
利用の問題点が改めてクローズアップされました．次に，能登半島地震の翌 1 月 2 日には，羽田空港で日本航空の旅客
機と海上保安庁の航空機が衝突して炎上し，
海上保安庁の機体内の 5 名が亡くなるという痛ましい事故が起こりました．
能登半島地震での激甚災害や羽田空港での重大な事故を通して，安全・安心な社会の実現に向けた取り組みや技術開発がいまだ不十分であることが明らかになったといえます．画像電子技術には，こうした災害や事故時における情報収集
や救助活動，様々な意思決定の迅速化・効率化に対し大きな支援が期待されています．より安全かつ安心な社会の構築に向け，引き続き必要な技術の開発に努めることが，私たち画像電子学会の使命であると再認識している次第です．
世界を一変させたコロナ禍の混乱もなお続いています．このパンデミックは，私たちの生活様式，働き方，そして学会活動にも大きな影響を与えました．しかし，この困難を通じて，画像電子技術が遠隔会議やオンライン教育など，新たなコミュニケーション手段の確立と発展にどれほど重要であるかも明確となりました．今後，平時に戻っても，また新たなパンデミックに見舞われることがあってもこの経験と教訓は活かされてゆくものと存じます．
ところで 2024 年はオリンピックイヤーであり，フランス・パリで，第 33 回夏季オリンピック競技大会が 7 月 26 日から 8 月 11 日まで開催され，パラリンピックが 8 月 28 日から 9 月 8 日まで開催されます．これらスポーツイベント時に興奮と感動の瞬間を世界中に伝え，鮮明でリアルな体験を提供・共有するための重要な鍵となる画像電子技術は，これまでもオリンピックを絶好の契機として進化を遂げてきました．今回のオリンピック・パラリンピックでも，新たな画像電子技術が登場し，より詳しい情報と，より胸を打つ一瞬を皆様に届けることに貢献するものと期待しています．
さて，編集委員会の大きなニュースとして，英文論文誌の SCOPUS への収載を目指した具体的活動の開始を報告させていただきます．すでに理事会でもこの方針について賛同と奨励を得ており，二年以内での収載の実現を目標としています．SCOPUS 収載に求められる条件をクリアするためには，英文論文誌への投稿数を増加させること，掲載論文の質を高めることはもちろん，学会 Web サイトの充実や編集委員会の国際化，多様化なども必要で，様々な取り組みを同時並行的に，かつ強固に推進する必要があります．これらの取り組みすべてを編集委員会だけで進めることは難しく，会員の皆様全体からのご支援が必要となります．英文論文誌の SCOPUS 収載は本学会生き残りのためにも必須であると考えます．是非，ご協力を賜りますと共に，ご意見，ご助言等もお寄せいただきますよう，宜しくお願いいたします．
また，本年 3 月 11 日（月）～14 日（木）には，台湾・台南市の National Cheng Kung University（国立成功大学）において，The 8th IIEEJ International Conference on Image Electronics and Visual Computing (IEVC2024) が開催されます．今回もこれまでと同様に，Journal Track の論文募集形態が企画され，多数の投稿がありました．さらに，8 月 26 日（月）～28
日（水）には長崎大学において 2024 年度第 52 回画像電子学会年次大会が開催予定であり，こちらも Journal Track 形式の論文募集が行われる予定です．是非，積極的なご投稿をお願いしたく存じます．最後に，学会誌の読み物記事の充実化として今号より「来し方行く末」というコラムを創設しました．会告にその趣意書を掲載しておりますが若い方にもベテランの方にも楽しんでいただける記事として，末永く続けられることを願っております．
末筆ながら，年頭に当たり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，本学会への一層のご理解とご協力を賜りますよう，宜しくお願い申し上げます．

1

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

コンピュータグラフィックスと人工知能の進化
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）

Evolution of Computer Graphics and Artificial Intelligence
Tomoyuki NISHITA（Honorary Member）
Director of Prometic CG Research/ Professor of Digital Hollywood University

1.

ジェフリー・ヒントン（トロント大学教授で Google のエンジ
ニアリングフェロー），ヤン・ルカン（ニューヨーク大学教授
で Facebook の AI ラボ所長），ヨシュア・ベンジオ（モントリオール大学教授）の 3 人が受賞し，2019 年には，CG の研究者であるエドウィン・キャットマル（ピクサー社創始）， パ
トリック・ハンラハン(スタンフォード大学教授，元ピクサー
社）の 2 名が受賞しました．このように AI および CG の研究者が近年連続して受賞しています．
なお，CG 界での最高の賞は ACM SIGGRAPH のクーンズ賞で，サザーランドが第 1 回目，キャットマルは第 6 回目，ハンラハンは第 11 回目の受賞者，そして西田が第 12 回目の受賞者です．彼らの師弟関係なども興味深く，サザーランドのユタ大学での教え子がアラン・ケイとキャットマルです．
ユタ大学を卒業後，ジョージ・ルーカスの映画会社に勤務していたキャットマルは，アラン・ケイの仲介でスティーブ・ジョブズ（アップル社創業者）と知り合い，共同でピクサー社を創設しました． そのピクサー社でソフト開発していたのが前述のハンラハン教授です．
日本での評価・受賞を考えると，日本版 ACM が情報処理学会にあたり，その最も権威ある国際的な賞が船井業績賞といえます．この賞の受賞第 1 号（2002 年）が，アラン・ケイ，
第 2 号が人工知能の先駆者マービン・ミンスキーです． なお2020 年の受賞が西田です．

はじめに

私は当学会誌の随想を数回にわたり執筆しておりますし，
後期高齢者にもなりましたのでもう学会誌に寄稿することはあるまいと思っていました． ただ，2023 年春の叙勲で瑞宝中綬章を頂き，その際学会には広報，祝賀会共催，祝辞掲載な
ど色々お世話になりました． その流れで，本稿の寄稿をすることになりました． 5 月 11 日の伝達式の後，天皇拝謁があり，その際旭日・瑞宝章の受章者代表として，陛下にお礼の言上の大役を仰せつかりました． その際陛下からから話しかけられ，コンピュータグラフックス（以下 CG）の過去と現状を説明しました． 陛下に CG をご説明できる機会を得てこの分野の今後にも貢献できるのではと光栄に思いました．
私が CG の研究を始めたのは 1970 年ですので，当学会の設立(1972 年)より少し前になり,私の研究歴は半世紀を超えました．その間の技術の変遷について，本学会の創立時のメンバーの多くは高齢で退会されており，
CG の萌芽期を知る方も殆どおられなくなったので，私の経験を書かせてもらおうと思います．現在は，CG のみでなく AI, VR，さらにメタバースに注目が集まっているといえるでしょう．ということで AI との相互進化について考えてみたいと思います．

2.

CG 及び AI の誕生と受賞者

CG は 1963 年，当時 MIT（米国）の学生であったサザーラ
ンドが計算機で図形処理を試みたことから始まり，以来 60 年
を超え，日常生活にも浸透したテクノロジーとなりました．
一方，AI の起源は，ジョン・マッカーシー，マービン・ミンスキー，クロード・シャノンにより，ダートマス会議（1956）
で人工知能（AI）が提唱されたことに始まります．情報理論の生みの親であるシャノンが「CG の父」といわれたサザーラ
ンドの博士審査の主査であったことに，AI と CG の接点が見出されます．ACM（米国計算機学会）のチューリング賞はコ
ンピュータサイエンスにおける最高峰の賞であり, この分野のノーベル賞といわれています． AI 関係では，古くは 1969
年に マービン・ミンスキー（人工知能分野の創造・発展）が，1994 年にエドワード・ファイゲンバウム，ラジ・レディ（先駆的な大規模人工知能システムの開発）が本賞を受賞しています． また CG 関係では，1988 年にアイバン・サザランド，
2003 年にアラン・ケイが本賞を受賞しました．
最近では 2018 年に AI の研究者（ディープラーニング革命の父たち）としてニューラルネットワークの理論を確立した

2

3.

日本における CG

筆者は CG 研究を卒業研究の製図の支援として始めましたが，当時大学には計算機は 1 台しかなく，カラーの表示装置
は日本にまだ 1 台もない時代でした．東大にモノクロでグラフィックが表示できるモニターが導入されたのが 1972 年です．計算機言語はフォートランしか使えず，カード入力でしたので最終的に 1 万行近くなったカードは専用のリュックサ
ックがないと運べないほどでした． そんな時代なので研究に対し，下記のような誹謗や困難が長期間伴いました．
・卒研では「貴重な計算機で絵を描いて遊ぶな」という非難
・製図の仕事を奪うから研究を辞めろという誤解による圧力・議員から CG 研究は軍事利用の可能性があるという横槍・CG ソフトを東京（放送局，建築会社）に売り込んでも，地方（ネットがない時代）で先端技術ができるはずがないという思い込みによる門前払い
・出版社主催の CG 海外視察ツアーの引率者に選ばれても地The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

方私立大の教員では宣伝効果なしということで取り消し
・投稿できる国内学会が少なく，分野違いによる査読拒否
・国際会議出張に高額の旅費を自己負担（当時は飛行機代だ
けで月給の 2 倍程度）
・研究室の分野として，CG を前面に出せず，「電気機器研究室」という名称で隠れての研究
・カタカナの講義はほぼないため，「コンピュータグラフックス」という講義名は不許可（1992 年から可能に）るようになりました．AR（拡張現実）や VR（仮想現実）技術の進歩により，アートや絵画が現実と融合する新しい形態の表現が可能になりました．
5) ソーシャルメディアとデジタルアート共有（2010 年代以降）:ソーシャルメディアの普及により，アーティストは簡単に作品を共有し，世界中の視聴者とつながることができます．
ユーザー生成コンテンツが重要となり，絵を描くことが趣味や娯楽として広く受け入れられました（以上 by 生成 AI）．

以上のような不遇を抜け出せたのは研究開始から 15 年以
上ほど経過してからでした． こうした背景もあり，学位取得も大変でなんと査読論文が 14 報（SIGGRAPH 論文含む）揃ってやっと博士審査（1985）に至りました．ちなみに著者は日本初の CG 分野の博士です．
なお，本学会での CG 関係の活動は，まず 1993 年に CG，
ビジュアリゼーション，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．1996 年には年次大会に併設の形でシンポジウム VisualComputing を開催しました．このシンポジウムは当学会内で年々重要な位置を占めるようになり，現在 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．

4.

5．生成 AI とメタバースの進化
2023 年は生成 AI の普及のみでなく画像生成 AI も急激に進化しました．そこでどの程度の能力があるかを試してみました．図 1 の上段は私の作成した CG 画像（1990 年代）です．
下段は画像生成 AI の DALL-E3 によるもので，プロンプトは
左から，「ライトに照射された黄色いティーポットが机の上にある」，「宇宙から見た青い地球」，「宇宙から見た地球とスペースシャトル」，「水中の一匹のイルカ」という簡単なものです．研究者が 1 年近くかけて開発したプログラムで作成される画像品質を，画像生成 AI は瞬時に上回れる時代となった
わけです．ある意味産業革命に匹敵する進歩といえます．まCG の発展史

た，私の属する研究所では，半導体メーカと共同でこの 2 年

2023 年は生成 AI が急激に普及した年です．そこで，生成AI に本稿の一部として CG の発展史を書かせたのが以下の内容です．
CG の萌芽期からユビキタス CG 時代にかけて，技術の進歩
や新しいプラットフォームの登場により大きな変化を次のように遂げられる．
1）CG の萌芽期（1960 年代－1980 年代）:
この時期は CG が初めて登場し，主に科学や技術の分野で使用されていました． 画像生成は主に数学的なアルゴリズムに基づいており，アートやエンターテインメントへの応用は限られていました．
2）個人用コンピュータの普及（1980 年代－1990 年代）:
個人用コンピュータが普及すると，一般のユーザーも CGを扱うようになりました． グラフィックスソフトウェアが登場し，ユーザーは簡単に絵を描いたり，デジタルアートを作成したりできるようになりました．
3) デジタルイラストレーションソフトの発展（1990 年代－
2000 年代初頭）:
Photoshop や Illustrator などのデジタルイラストレーション
ソフトが登場し，アーティストやデザイナーはデジタルで絵を描くことが一般的に 3D グラフィックス進化し，映画やゲームなどで広く使用されるようになりました．
4) ユビキタスコンピューティングの時代（2000 年代以降）:
ユビキタス CG の時代では，スマートフォンやタブレットなどのデバイスが普及し，アーティストはどこでもデジタル
アートを制作できるようにクラウドコンピューティングの台頭により，高度なグラフィックス処理がリモートサーバー上で行われ，デバイス側では軽量なアプリケーションが動作す

間メタバースの研究を行なっており，現状を調査した結果の要約は次のとおりです．1) メタバースの TV 放送，セミナー・イベント，記事および書籍が（2021 年 11 月から）1 年経過しても多数，
2) メタバースの市場規模が 2024 年には 100 兆円，
3) 多数の国内外の企業が参入，4) 日本は米国，中国に遅れをとっている状況（トップは中国のエピックゲームス社），5) メ
タバースの協会が数団体設立，国際版のメタバース・スタン
ダーズ・フォーラム，6) 東大では「メタバース工学部」設立，
7) メタバースの進展が半導体産業に寄与．

6. むすび
筆者は，企業（6 年），私立大学（3 校：通算 29 年），国立大学（15 年），民間研究所（10 年）に勤務し（上記は延べ年数），
さらに本年から私立大学/大学院の客員教授も務めることになっております．現在 75 歳になりますが，今も現役プログラ
マーとして単著あるいはインターン学生と共著の学会発表をしております．これからも生涯研究者を目指し，引き続き学会活動や研究活動に貢献してゆく所存です．

図1

3

CG 画像と画像生成 AI 画像の比較

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

デジタル化で変容した印刷
深見 拓史（フェロー，インターメディアジャパン）

Printing Transformed by Digitalization
Takushi FUKAMI (Fellow, Inter Media Japan)

1. はじめに

3．写真製版

印刷会社を離れて久しいが，デジタル化で変容した印刷，印刷はモノクロだけでなくカラー処理が必須である．当初

その歴史を振り返り，これからを考えてみたい．

は色分解用のカラーフィルターを使用して特殊カメラでアナ
ログ的に色分解する画像処理をしていた．その次に現れたの

2. 文字製版

は印刷用に 4 色分解するためのドラム巻き付け方式のスキャ

コミュニケーションの道具として欠かせないのが言葉でナーシステムである．イスラエルで開発された高額のシステあり，文字である．文字の印刷には古い歴史があるが，木版

ムがもてはやされた．ドラムに写真のポジカラーやネガカラ画から飛躍的に進歩したのが金属活字の発明である．私が入ーフィルムを巻き付けスキャンしながら色分解し黄，赤，藍，社した 1968 年当時，活字はその長い歴史の中でまだ現役で活墨（YMCK)の 4 色の版に分解する．この CEPS（Color Electronic

躍していた．活字棚から選んだ活字で文章を組み，ページ紙

Prepress System)システムが製版工程のデジタル化を推進して面を作り上げる活字組版というプロセスである．しかし活字いった．

文選工が文選の腕や，速さを競う時代も次第に終わりに近づ

4．統合システム

きつつあった．そのきっかけとなったのが写真植字機の開発

文字製版と写真製版の統合システムが出来てカラー紙面

で，ネガ文字と拡大レンズを用いて写真印画紙に原稿を焼きを文字も画像も統合した形で完成できるようになったのは付けるいわゆる写植（写真植字）の出現である．

1980 年頃，今から 40 数年ほど前のことである．

写真植字機は手作業で文字盤から文字を探すもので，従来

しかし，その後米国で開発され爆発的なブームとなったのの男性活字文選工中心の文選作業から女性オペレータ中心のはパーソナルコンピュータとしてのアップル社のマッキント

文字入力作業へと流れは変化していった．その後，さらに電ッシュであり，ソフトウェアとしての，アドビ社のフォトシ

算写植と呼ばれる技術が開発されていったのである．

ョップやイラストレータなどである．また一斉を風靡したクオペレータが入力データを紙テープに打ち，これを読ませ

ウォーク社のクウォーク・エクスプレスやアドビ・インデザて紙面データを写真植字方式により，印画紙上に再現する．

インといった統合システムが DTP（Desk Top Publishing）シス

これが電算写植と呼ばれるもので，紙面を組み上げるためのテムとして完成されていった．始まりは 1985 年ごろのことでソフトウェアが一世を風靡したのである．

ある．当初は，あまりにも貧弱な書体の文字，あまりにも貧

さて，当時は好景気でもあり各家庭では百科事典を購入し弱な組版結果の体裁など，プロに見向きもされなかったが，て備え付けるのが流行し始めた．大手出版社も全 30 巻などとWYSIWYG (What You See Is What You Get) を実現した DTP シ

いう百科辞典を高額で販売できるため大いに力を入れたのでステムがやがて世の中を席捲することになったのである．

ある．
しかし，従来の活字組版方式では，項目の追加削除修正な

5．テストチャートの制作どが発生するたびに活字組み換え作業が膨大な作業量となる，

ところで，画像電子学会の 2023 年度第 52 回通常総会が中そこに登場してきたのがコンピュータ組版とよばれるもので， 央区新富区民館で，リアルとオンラインの形式で進行し無事
このような書籍の改訂版などの制作に大きな威力を発揮した． 終了した．その総会の議案書の中で第 5 号議案，特別会計テ
CTS (Computer Typesetting System）の登場である．

ストチャート頒布終了が決議された．議案書によれば，「長年

CTS は活版の組版ルールをプログラミングしたもので活にわたり本学会の会計に貢献したテストチャートの頒布も需版を継承し，書体が少なく文字数が多い．これに対し手動写

要の減少および経年経過による在庫品の劣化や製作元の廃業

植を継承した電算写植は，書体は豊富であるが文字数が少なにより新規作成も不可能となり，この度その役割を終え頒布

い．結果として CTS が最も威力を発揮する品目は例えば事辞を終了することといたします．
」と書かれている．

典，名簿等であり，電算写植は多くの書体が使えることから

そもそもファクシミリの伝送や圧縮技術さらには通信のもっぱら商品カタログ・ちらしなどに使われたのである．

標準化などで必要な技術を研究開発する目的で誕生したのが4

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

画像電子学会である．テストチャートは本学会の貴重な財源

7．インターネットの到来

として，その後長く大きな役割を担ってきた．しかしここ 5～

パッケージ系メディアからネットワーク系メディアへの6 年前くらいから需要もほぼなくなり，在庫で注文に対応し変化はすこし後になる．インターネットが注目されたのはてきたが，それもいよいよ終わりに近づき昨年度の総会で販1993 年の商用化からであろうか？これにいち早く反応したの売終了を決議したということである．

は印刷会社であった．企業などのホームページが当たり前に

実は画像電子学会が販売していたこのテストチャートのなるまえに，凸版印刷では，いち早くサイバーパブリッシン

制作こそ，私の所属していた凸版印刷株式会社が担当していグジャパンというホームページを立ち上げ，各参加企業のサたものであり，極めて思い出深い．当時はアナログ製版が最イトにリンクして飛ぶことが出来るシステムの開発や運用を盛期であり，このテストチャートはファクシミリ用として使始めたのである．あれからすでに 30 年が経過しようとしてい

われたほか，一時期は，コピー機用のテストチャートとしてるが，インターネットの利用がここまで進化すると誰が想像も使われていた．

できただろうか．アマゾンに代表される物販システムは情報入社して間もない頃であるから，今から約 50 年程前であ開示の早さ，多さと同時に物流や決済流も確立して発展し続る．当時の技術担当役員が，技術研究所に対し，画像電子学

けている．プラットフォーマーの GAFA（Google, Amazon,

会からのファクシミリ用テストチャートの制作を引き受ける

Facebook（Meta), Apple）が大躍進する時代である．新たな社ように命じたのである．大量に生産するものでもなく，まず会インフラとして定着すると同時に従来の商習慣やマーケテ

は研究所で試作を兼ねて制作するようにとのことであった．

ィング手法を次々と覆していった．そのスピード感はすさま

ほぼ同期の入社の N 君がその任にあたり，当時，利用されじく，30 年間でこの動きであるから，将来の姿を想像するこていた製版用の懸垂式大型カメラを使ってマスター原稿を反とは筆者にはとても出来そうにない．

射原稿として印画紙に撮影し，現像していくプロセスをとっ

8．印刷の変容と今後た．なぜこのカメラかというと，拡大原稿から縮小すること印刷を構成する 4 大要素は版，インキ，紙，印刷機であるで解像力を確保していくためであった．
出来上がった製品の解像力チャート部分がきれいに再現が今や紙への大量複製の技術で情報を伝える印刷という概念されているか？解像力は十分出ているか？現像したあとの白が大きく変わろうとしている．版は製版工程のデジタル化で黒画像の濃度は規定値を十分にクリアしているか？撮影条件

大きく変化し，紙はディスプレイに，印刷機はインターネッ

を変え，印画紙を変え，現像液の濃度，現像時間を変えて最トとなった．

適条件を見つけ出す—来る日も来る日も N 君は暗室での作業

そして扱われるコンテンツがデジタル化されたことでにあたっていた．条件を整えたつもりでもバラツキがあるた

様々な変化があらわれたのである．そしてまた新たな波が押めに不良品（ヤレ）の山が築かれ，ルーペと濃度計をにらめし寄せてきている．生成 AI の動きである．これは印刷周辺にっこしながら大量の生産品の中から何とか良品を選び出し，も大きな影響を及ぼすであろうことは間違いない．しかし重学会からの注文部数もそう多くは無かったおかげで，やっと要なことは二つであると筆者は考えている．ひとつは紙の印必要な合格品を揃えていたのであった．これも今となっては刷物と電子的にディスプレイ表示されるものとがどのように昔昔の話になってしまった．

共存していくのかということ．もう一つは，来るべき生成 AI
時代の技術やサービスにおいてもユニバーサルデザイン的な

6．コンテンツマネージメント

思考やアクセシビリティの確保が十分に考慮されているかと様々な文字データの蓄積や画像も含むデータベースが蓄いうことである．

積されていくと，これらコンテンツの再利用，2 次利用が話題

9．社名変更となってきた．いわゆる電子書籍・電子出版の登場である，小生の古巣の会社もついに 123 年の歴史の転換点に立っ

当初は文字のみであったが画像も含み，さらにはデジタル化

た．2023 年 4 月に凸版印刷株式会社から Toppan 株式会社へされた音声データも扱えるようになり，マルチメディア化のと社名を変更し，社名から印刷の名称をなくすことになった動きが始まった．最初はパッケージ系のメディア，代表的なのである．たゆまざる業態変革によって，主たる業務が従来

CD-ROM というメディアにコンテンツを収納する形であっの紙に印刷をするスタイルから変化しているからである．とた．8 インチ CD-ROM にデータを入れて専用の端末でデータ

はいえ，親しんできた印刷の文字がなくなったことには感慨を読み出す方式のソニー社のデータディスクマンなどの登場を禁じ得ない.

で出版物のコンテンツが電子メディア化されていったのである．これらの発行元は出版社であるがそれを技術的あるいは

10．おわりに

作業的，製作的に支えてきたのは，印刷会社である．そしてこの激動の 50 年間は，私自身にとって厳しい面もあった

コンテンツマネージメントこそ最も重要なポイントとなったが，むしろ幸運であったというべきかも知れない．古いとりのである．

とめのない思い出話となってしまったことをご容赦下さい．

5

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

戦後教育で育った方々が知らない“戦前日本（大日本帝国）の素晴らしさ”
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）

The Wonderfulness of The Empire of Japan Not Known to Post-War Generations
Yasuhiko YASUDA (Honorary Member)
Professor Emeritus of The University of Tokyo, Professor Emeritus of Waseda University

1.

はじめに

関を原則実名で徹底的に叩く痛快さが評価できる．
3)“歪曲報道―巨大メディアの「騙しの手口」”，高山正之著，
発行所株式会社新潮社．平成 27 年 12 月 1 日初版発行，平成 28 年 3 月 20 日第 3 刷発行．
上記と同著者の執筆で甚だ痛快の一語につきる．
4) “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”，関野通夫著，発行所株式会社自由社，2015 年 3 月 3

小生は昭和 10 年 7 月 7 日生で，戦前の空気を 10 年間吸っている．本学会関連の大部分の方々は戦後教育を受けて成長されたものと思います．
戦後教育には，先の大戦に関して，
英米特に米国の一方的な嘘と事実の隠蔽からなるプログラムが組み込まれています．優秀な頭脳をお持ちの皆様はそれを単純に信じているとは思いませんが，人間の大切な成長期に刷り込まれた事柄は，陰に陽にその後の人生に影響するものです．以下に述べる文章は原則事実に基づいて記述したもの
で，皆様に参考としていただければ幸いです．

2.

日初版発行，同年 4 月 10 日第 3 刷．
大東亜戦争（太平洋戦争）における日本軍の死を恐れぬ頑強にして猛烈な抵抗に怖れを抱いた連合国特にアメリカが，日本人から歴史を奪い，事実を隠蔽し，嘘で塗り固めた太平洋戦史を押し付け，二度と米国に反旗を翻すことがないような軟弱な国家に貶め，属国化するために，WGIP の作成を，悪辣にもシナ事変の最中から始め，日本の敗北直後から実施に移していった．関野氏は公開された膨大な資料を精査し，この WGIP の全容を明らかにする偉業を成し遂げた．同氏の本のカバーを始め文中に，WGIP の原文を掲載しており，日
本人必読の重要資料である．国際社会には全人類がその共通の意思で構築したルールなどなく,腕力の強いものが，恣意的に振る舞う，野蛮な世界であることが分かり，その中で生き残るには，敵が攻撃を意図した場合,相手の決死反撃によって自国が被るであろう損失が許容範囲を超えるような，強大な核戦力を含む軍事力を構築し,常時それを潜在的な敵側に知らせておく以外に方法はないことが，分かるのではないか！

WGIP

日本人が大東亜共栄圏内の欧米植民地を駆逐し，人種平等の国々を建設するために行った大東亜戦争に関して，英米の出先である GHQ:General Headquarters, the Supreme Commander
for the Allied Powers は，事実を隠蔽し，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る WGIP (War Guilt
Information Program) を実施した．実は WGIP 自体，当時のジュネーブ協定に真っ向から違反する連合国の戦争犯罪なのである．日本軍が戦後武装解除した直後，連合国は「日本は無条件降伏をした」と言い出したが，日本は「終戦の条件はか
くかくしかじかと連合国が宣言したポツダム宣言を受諾して
降伏した」
のであり，
明らかに条件付き降伏をしたのである．
WGIP の実態を暴く参考書とその感想を以下に紹介したい．
1)“大東亜戦争でいかに日本は世界を変えたか”，加瀬英明著，
2015 年 5 月 20 日初版第一刷発行，発行所 KK ベストセラーズ．
著者は敗戦時，降伏条約調印のため，東京湾上の米戦艦ミズリー号上で，重光守全権のそばに立ち補佐を務め，後に駐米大使，
国連代表等を務めた加瀬俊一氏の子息．
家柄の故か，
世界中でその国の高位の人物と会談し，堂々と国益に沿った主張をした人物．兵器関連で誤りの記述があるのが惜しい．
2)“アジアの解放，本当は日本軍のお陰だった！”
，高山正之

3.

大東亜戦争の実相

以下では大東亜戦争の実相を知るうえで参考になる書を紹介する．
5) “大東亜戦争；日本は「勝利の方程式」を持っていた！”，茂木弘道著，発行所株式会社ハート出版，昭和 30 年 11 月
30 日，第１刷発行．
シナ事変における英米の執拗な日本敵視政策を見て，日本
陸軍は対英米戦争が起きる場合に備え，俊才秋丸中佐をトッ
プに経済力を中心に「対米英蘭蒋戦争終末促進に関する腹案」と称する戦略を，大学教官（左翼経済学者有沢広巳を中心に共産主義者やそのシンパもいた）をはじめその思想の如何に拘わらず，超エリートを糾合して作成し，開戦直前の昭和 16
年 11 月 15 日の大本営政府連絡会議で正式に採択していた．

著，発行所ワック株式会社．2014 年 12 月 29 日初版発行，2015 年 1 月 29 日第 3 刷．
原則現場を踏んだ事柄しか記事にしないというジャーナ
リスト精神に基づく迫力ある描写力は，読者を惹きつける．
GHQ が占領期に設定した日本人洗脳工作方針に忠実な朝日や NHK,中日新聞等，事実を隠蔽し，嘘を書く左翼系報道機

6

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

詳しくは本書を読んでもらうしかないが，要は日本軍はハワ
イなど東へ向かって米国に攻勢をかけるのではなく，インド
洋を西進し，ドイツイタリア等の枢軸国と連携をとり，英国を早期に敗北に追い込むというものであった．英国が脱落すれば，米国はその戦争の意義を見失い，戦意を喪失する．参謀本部で何度もその戦略に沿ったシミュレーションを行い，その戦略に沿った戦いを行えばほぼ 100 パーセントの確率で，日独伊側の枢軸国側が勝利するとの結果を得ていた．この戦
略を山本五十六連合艦隊司令長官が独自の間違った戦略です
べてをぶち壊してしまった．
山本は，真珠湾で，敵の戦艦，航空母艦等の主力艦を撃滅
すれば，アメリカ人は“ぎゃふん”となって，早期講和を申し出てくると言っていたが，実態は正反対で，スニークアタッ
クとフランクリン・D・ルーズベルト（FDR.）に宣伝され，アメリカ人を“リメンバー・パールハーバー”と報復に燃え上がらせてしまった．本来は，この時点で山本連合艦隊司令長官を更迭すべきであったのだが，日本側が極小の損害で大戦果を挙げたように見えたため，一時的に南方作戦がスムーズに進行したのも事実である．国民はこの戦果に舞い上がり，海軍戦略に関して何も知らないジャーナリズムが 3 日後のマレー沖海戦の成果を含めて，山本長官の権威をいやが上にも称賛したため，山本の戦略が正しいかのような錯覚を国民に与えた．日本海軍の本来の戦略は，米海軍を日本近海に誘致し，そこで，日本海海戦のような撃滅戦を展開するというものであった．戦力は基地からの距離に反比例するという孫氏の兵法が正しい．東洋における米国の大植民地フィリピンを一時的に占領された（後にそれを米国に返還することまで考慮に入れていた．
）米国は，艦隊をマリアナ諸島付近に出動させざるを得ず，兵員を満載し，補給船や陸兵を同行させるであろう．ここで，米海軍を叩けば，夥しい米国人の生命が失われ，FDR 政権は瓦解せざるを得なくなる．アメリカは艦船や兵器は物のかずではなく，戦争初期に数十万の兵員を失うことになれば，米国世論の矛先は FDR にむかうであろう．その際，通商条約破棄を始めとし，最後はハルノートを日本へ突きつけ，戦争に火をつけたのは FDR 政権であったという事
実について，日本側はあらゆるチャネルを使って宣伝戦を世界的に展開する．
6) “日米開戦陸軍の勝算－「秋丸機関」の最終報告書”，林千勝著，発行所 祥伝社．
図を多用して詳細に説明した名著．

4.

大東亜戦争の意義

7) “あるユダヤ人の懺悔 日本人に謝りたい”，モルデカイ・モーゼ著（久保田政男訳），発行所 沢口企画，2019 年 8 月
15 日（復刻版第 3 刷）
，初版 1979 年 11 月 3 日 日新報道．
スターリンのスパイを含めて，FDR 政権に巣食っていた共産主義者，もしくはそのシンパの若いユダヤ人が，占領軍と共に来日し，終戦直後の我が国をまだ実例がなかった彼等独自の外交社会政策の実験の草刈り場とした．保守派ユダヤ人の長老である著者は，彼らが理想としてきた，「現実政治に関与せず，精神的宗教的な存在として国のトップに君臨する祭

7主」を頂き，その下で，現実の国内外の政治的な課題を処理する政治家が活動する国体が，正に戦前の日本に存在した国体であることを知り，自分たちは英米に唆され，何と愚かなことをしてしまったのか，と告白し嘆いているものである．
8) “英国人記者が見た連合国戦勝史観の虚妄”, ヘンリー・ス
トークス著，発行所 祥伝社，2013 年 12 月 2 日発行．
『フィナンシャル・タイムズ』初代東京支局長，『ニュー
ヨーク・タイムズ』東京支局長などを歴任した著者が，欧州のキリスト教信者の白人達が 1500 年代の大航海時代から，
有色人種を人間とみなさず，差別化し，有色人種の国々を植民地化し，分捕り合戦をしてきたが，日本人が大東亜戦争を戦ったことによって，それらのすべてが崩壊した．1000 年後に人類が存在するとして，人類の平等をもたらした日本の功績
は教科書に記述されるであろう．多くの大きな本屋においては，ストークスの書物を集めたコーナーがあることに気が付いている方も少なくないのではないか．
9) “戦後 70 年・・回想、感想、意見”, 安田靖彦著，https://todaidenki.jp/?p=8144
NTT,KDD 等の大会社，各役所等の大きな組織が多数存在
する中，夏休み中で大学内は閑散としていたにもかかわらず，
東大に対するアクセス数が日本一となり，大学の執行部を悦ばせたという．同窓会の事務局の分析によれば，その結果はこの随想の掲載の効果が大きいという．事務局側でも各方面にアクセスするよう働きかけを行っていたようでもあるが．
また，面白いことに，その後この時期になるとこの随想へのアクセスが思い出したように増えるという現象が見られるという．東大電気系同窓会のウェブページは，人事や成績といった学務事項以外は一般に公開されているので，お暇なときに，覗いてみていただきたい．

5.

山本五十六の功罪

小生宅のお墓が多摩墓地にあるが，多摩墓地の表玄関側の目抜きどおりに，東郷平八郎元帥の墓の隣に山本五十六の立派な墓がある．明治日本興隆の立役者東郷のとなりに，その業績をすべて壊した上に，
戦後 70 年間にわたる東京裁判史観に基づく屈辱的な戦後レジームを齎した敗戦の最大の責任者の墓が隣りあわせと言うのは全く不条理な話ではある．日本
海海戦において，東郷は三笠艦上で指揮をとり，バルチック艦隊に対して先頭にたって突っ込んでいったが，山本は，南雲の機動部隊の 800 海里も後方の大和艦上に座上していた．
もし，東郷と同じように山本が率いる戦艦部隊が機動部隊と行動を共にしていれば，ミッドウェー海戦は日本の勝利となっていたに違いない．戦闘の準備をしている大型艦は南太平洋海戦でも見たように空母ですら簡単には沈まない．まして戦艦においておや．敵の空襲部隊は戦艦群の対空砲火や目標の分散により，大した効果を挙げないうちに，当時世界最高の性能と世界最高の技量を誇った日本の戦闘機の餌食になっていたに相違ないのだ．なお，ミッドウェー海戦は日本海軍創設以来最初の敗北であり，暗号が漏れたのが原因ほか色々いわれている．しかし，日米海軍のこの時点での太平洋上の戦力は日本側が圧倒的に優勢で，鉦や太鼓を打ち鳴らしながThe Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

ら進軍しても負ける筈がなかったのである．閑話休題．話を戻す．山本五十六は功罪半ばする．航空機の将来性に早くから着目し，空母と艦上機部隊の育成に努力したこと．複数の空母を集団使用する空母機動部隊を世界で初めて編成し，実戦に用いたこと．
当時空母を所有していた国は少なくないが，実際，空母機動部隊を実用できたのは日本とその真似をした
アメリカだけなのである．ただ，切った張ったの修羅場を潜り抜けた山形有朋や山本権兵衛など維新の志士たちが生き残っていた日露戦争時代と違って，山本は所詮現場を知らない
学校秀才に過ぎなかったのである．
そもそも山本一人の強硬な主張によって行われた真珠湾
攻撃は，狡知にたけた FDR の謀略にはまったものであった．
山本は米太平洋艦隊の主力をここで沈めれば，敵はぎゃふんとなって，戦意を喪失すると言っていたが，結果は全く逆で，全米の戦意を“リメンバー・パールハーバー”の合言葉で燃え上がらせてしまった．その直前まで，アメリカ人は第 1 次世
界大戦に参加して 10 万人を超える戦死者を出して得るものが無かった経験から，80％以上の国民が，南北アメリカに対する直接の攻撃以外，対外戦争には絶対に参加しないと言う
世論が出来上がっていた．
FDR は既に始まっていた欧州の大戦に参加しないと言う
条件で，4 選を果たした直後であり，イギリスのチャーチルから連日参戦を求められても，自分としては救援したいのはやまやまだが，そういう事情で参戦出来ないと断っていた．
そして，カナダのニューファウンドランド沖の英国の最新鋭戦艦プリンスオブウエールス艦上でチャーチルと会談し，大西洋憲章という宣言を出してお茶を濁した．それでもチャーチルを助けたいルーズベルトは日独伊 3 国軍事同盟を利用して，日本という裏口から参戦するために，日米通商条約の廃棄から始め，石油を始め戦略物資の禁輸，在米日本資産の凍結，そして最後に，日本が絶対に飲めないハルノートを突きつけ，日本の開戦を誘導した．因みに，英戦艦プリンスオブ
ウエールスはその後，巡洋戦艦レパルスとともに，シンガポ
ール防衛のために，英国東洋艦隊旗艦として派遣され，1941
年 12 月 11 日，マレー沖海戦で，日本の陸上攻撃機によってレパルス共々撃沈された．洋上を戦闘行動中の戦艦は航空機だけでは撃沈できないと言われていた中での快挙であった．
さて，話を戻して，敵国が良く知っているこのミッドウェエー海戦の敗北を山本は東条首相や陸軍に知らせず，生き残った将兵を故国に上陸させず，前線をたらい回しにして隠そうとした．そしてラバウルから 1,000km も離れたガダルカナ
ルに手を出して，精強なラバウル航空隊を消耗しつくし，結局同島を放棄せざるを得ない状況を齎した．なにしろ戦闘機はたった一人で往復 2,000km を操縦し，ラバウル上空には燃料の制約で 20 分しかいることが出来なかった．そのため，爆撃機の護衛が十分にできず，爆撃機にも大きな損害が出た．
なお，この南太平洋海戦は艦隊同士の戦闘で日本海軍が勝利した最後の戦いとなった．
冷徹な戦略家ならば，ガダルカナルは早急に放棄すべきであったのであるが，山本は自分が始めた戦闘の失敗を認める
勇気がなかったのである．

この後，山本は敗戦責任を逃れ，まるで自殺するように，
1943 年（昭和 18 年）4 月 18 日，前線の視察中ソロモン群島
中のブーゲンビル島上空において，敵の P38 戦闘機に搭乗中の一式陸攻を銃撃され，頭部に貫通銃創を受け，機上で戦死した（海軍甲事件）．5 月 21 日に戦死の事実が公表され，6
月 5 日に国葬が執り行われた．
小生は国民学校 2 年生であったが，父に連れられて，その国葬に沿道で参列した覚えがある．その父は大学在学中に予備少尉（陸軍）となっていたため，
翌 1944 年初頭に招集され，長崎の大村の連隊に配属された．そして 6 月にサイパン島が陥落し，さらにレイテ沖海戦で日本海軍が事実上消滅した後，フィリッピン救援のため，武器弾薬・兵士を満載した大形の輸送船に乗船してルソン島へ向かう途中，敵潜水艦に撃沈され，ルソン沖 100 海里ほどの処で昭和 19 年 8 月 19 日に戦死した（この事実は戦後になって知らされた）．父は在学中ボート部に属し，泳ぎは得意であったが，どうしようもなかったであろう．この時，年子の弟と共に母に連れられ，大村へ面会に行った．我々が帰京するために列車に乗ると，珍しく，いつまでも手を振って見送ってくれた父の姿が印象に残っている．軍律のため言えなかったのであろうが，これが最後の別れとなることを知っていたに違いない．
小生も老境に入り，時折，父の無念さに思いを致すことがある．

6.

むすび

最後に在りし日の大日本帝国海軍の雄姿を下記の映像で視聴して，元気を出してほしい．
10) 南太平洋海戦 Battle of the Santa Cruz Islands
https://www.youtube.com/watch?v=LFn6p9s7KJU
これは 2008 年 11 月作成の CG ドキュメンタリアニメで，史実に概ねそっており，個々の描写は極めて精緻で正確である．日本のアニメの原点と言えるのではと思う．
内容はガダルカナル島を巡る日米の争奪戦の一コマを描いたものである．この海戦でアメリカを中心とする連合国は空母ホーネットを撃沈され，エンタープライズも撃破されてその後は実戦に参加できなくなる被害を受けた．日本側は空母翔鶴と小型空母鳳翔が中破されたが，基地に無事帰還しています．因みにホーネットは 1942 年 4 月 18 日，当時の陸軍
中型長距離爆撃機 B25 を 16 機甲板上に搭載して房総半島沖
1000 海里まで接近して発艦させ，東京他日本各地を無差別爆撃し，主として子供や女性と言った非戦闘員を 80 数名殺害した，
ジュネーブ条約違反の完全なる戦争犯罪であった．
また，もう一隻のヨークタウンは先のミッドウェー海戦で撃沈しているので，報復が出来たことになる．この爆撃は完全に 1 度しかできない奇襲攻撃で，実際アメリカはその後サイパン島が敵手に落ちる 1944 年秋まで，東京爆撃は出来なかった．ただ，予てからアメリカ海軍の空母を撃滅するために，東条首相や海軍のトップ長野修身軍令部総長の危惧をおしきって，
山本五十六連合艦隊司令長官が持論のミッドウェー攻撃を計
画，実行し，大敗北を喫し，以後の戦況が日本に不利となっていたことはよく知られている．
なお，本稿の文責はすべて筆者（安田靖彦）が負う．

8

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年次大会 2023JT 論文特集号の発行にあたって
編集委員会
2023 年度 年次大会の Journal Track（JT）論文特集号をお届けする．年次大会の Journal Track は年
次大会原稿と論文誌投稿論文を併せて投稿いただくもので，学会創設 50 周年の記念大会であった
2022 年度年次大会から開始された企画である．今年度の投稿論文総数は 8 編で，今号には期限までに採録に到った 3 編（論文 2 編，ショートペーパー1 編）を掲載している．
2023 年度 の第 51 回画像電子学会年次大会（Media Computing Conference 2023）は，2023 年（令和5 年）8 月 28 日（月）〜30 日（水）に，富山県富山市の「富山県民会館」で開催した．大会テーマ
は「自然・文化を守り，未来に繋ぐための画像技術」とし，主催は画像電子学会で，日本画像学会，
日本写真学会，日本印刷学会が協賛し，株式会社リズに特別協賛して頂いた．
本大会は 2022 年度に引き続き，新型コロナウイルスの影響等で現地参加できない参加者のために
オンライン環境も用意し，ハイブリッド開催とした．参加者数は合計 123 名であったが，そのうち現地参加者が 103 名と，2022 年度と比較して現地参加者の割合が大きく増加した．
なお，年次大会の講演は一般セッションが 2 セッション 8 件，学生セッションが 6 セッション 27
件，企画セッションが 5 セッション 16 件，ポスターセッションが 1 セッション 6 件行われ，その他に特別講演 1 件，表彰式，アレキサンダー・ベイン賞授与式等が最大 2 セッションパラレルで開催された．招待講演は，立山カルデラ砂防博物館の成瀬龍也館長を迎え，「立山カルデラの自然と歴史―知られざるもうひとつの立山～常願寺川の治水と立山砂防の歴史」というテーマでご講演頂いた．
企画セッションは，企画委員会による「将来のメタバース利活用に向けた基礎技術から新たな社会の未来創造」，DMH 研究会による「博物館と人文学のデジタルトランスフォーメーション」，SIC 研
究会の「画像符号化と標準化 －AI との関わり－」，DRC 研究会による「ドローン空撮映像の社会応用とその技術」，及び高校生を対象とした高校生セッションの計 5 セッションが設けられた．
年次大会の Journal Track は来る 2024 年度の年次大会でも引き続き導入を予定しているほか，今後も本学会の様々なイベントと連携した論文特集を企画してゆきたいと考えている．是非，積極的なご投稿をお願い申し上げる次第である．
末筆ながら，ご多忙の中，論文の査読をして頂いた方々，編集にご協力いただいた皆様に，心よりお礼申し上げます．

9

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）
IIEEJ

☠ᄚ

-- 年次大会 2023 Journal Track 論文特集 --トポロジー非依存の 3D データ解析手法を基にしたアニメ調アバター生成システムの提案
日比野

友

博†

謝

浩

然†（正会員）宮 田 一 乘†（正会員）† 北陸先端科学技術大学院大学

Proposal of Anime-like Avatar Generation System
Based on Topology-Independent 3D Data Analysis Method
Tomohiro HIBINO† , Haoran XIE† (Member) , Kazunori MIYATA† (Member)† Japan Advanced Institute of Science and Technology〈あらまし〉 メタバースの文化が進展するにつれて，3D モデルへの需要は増大し続けている．特に，VR（仮想現実）空間でのアバターを用いたコミュニケーションは，今後ますます重要性を増していくと考えられる．写実的なア
バターの生成はすでに多くの手法で可能であるが，アニメ調のアバターの自動生成はいまだ確立されていない．アニメ調の 3D アバターは統一されたトポロジーを持っておらず，また幅広くかつ誇張された特徴を持つためトポロジー
間の差異も大きい．本研究では，この問題を解決するために，異なるトポロジーを持つアバターデータから共通のトポロジーを持つ特徴量を抽出するデータセット生成方法を開発した．さらに，メッシュデータとテクスチャデータを独立して抽出することで，異なるモデルから特徴を抽出し，任意の割合で組み合わせることを可能とした．また，これらのデータセットを用いて，ユーザーが少数のパラメータを用いることにより，幅広いアバターの顔を生成できる
ようなインタフェースが確立可能であることを示した．
キーワード：仮想現実, 3DCG, 機械学習

<Summary> As the culture within the metaverse develops, the demand for 3D models continues tointensify. Particularly, communication through avatars in Virtual Reality (VR) environments is anticipatedto gain increasing signiﬁcance. Although the generation of photorealistic avatars can be accomplished byvarious methods, the automatic creation of anime-like avatars has not yet been fully established. Animelike 3D avatars lack a uniﬁed topology, and due to their wide range and exaggerated characteristics, thediﬀerence in topologies can be considerable. In this research, to address this issue, we devised a method forgenerating datasets that extract features sharing a common topology from avatar data of varying topologies.
Additionally, by separately extracting mesh data and texture data, we have made it possible to extract
characteristics from diﬀerent models, and freely distribute them. We also revealed that using these datasets,
it is possible to establish an interface that allows users to generate a variety of avatars by using a small
number of parameters.
Keywords: Virtual Reality, 3DCG, Machine Learning

をそのまま 3 次元的な空間として体感できるようになった．

1. は じ め に

このような，VR 空間の中で会話や経済活動を行える世界は計算機によって描画される CG の世界の中で会話や交流をメタバースと呼ばれ，VRChat や Horizons のようなサービ行うことは，従来では MMORPG（大規模多人数同時参加

スを始めとして，今後のコミュニケーションの主要な手段に型オンライン RPG）のようなネットゲームや，セカンドラなっていくことが予想される1),2)．

イフといったサービスにより実現されてきた．近年，計算機

この時に分身となる 3D モデルはアバター（avatar）と呼の進化によって，ユーザーは HMD（ヘッドマウントディス

ばれ，写実的なものはいわゆるテレイグジスタンス（Telex-プレイ）やスマートグラスを着用することにより，仮想世界

istence）と呼ばれる遠隔コミュニケーションの手段として，

10

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

アニメ調のものは主にビデオゲーム等におけるロールプレイ

2. 関 連 研 究や，ネットゲームのように姿を隠した状態でのコミュニケー
ションの手段として使われる．

近年，画像データでは，深層学習を用いた手法により，高しかし，アバターとなる 3D モデルを作成することは容易

品質な画像を生成する技術が飛躍的に発展している．MLP

ではない．イメージスケッチ，頂点メッシュ作成，表面の質（Multi Layer Perceptron）や VAE（Variatinal Auto En-

感を決定づけるマテリアルの作成，関節とモデルの動きを関coder）を用いた画像生成は強力な手段であり，更に敵対的生連付けるリギング，といった幅広い作業が必要になる．これ

成ネットワーク（GAN，Generative Adversarial Network）

らの各工程は，それぞれ専門的な能力が必要になり，それらを用いた技術により，教師データの質感や作風をほぼ完璧にすべてを一人で行うには，莫大な学習コストと作業時間を要再現できる4)〜6)．しかし，これはデータ構造が共通した二次する．

元データに限った話であり，トポロジーが統一されていない

そのため，多くの 3D ゲームソフトにおいては，パラメー

3D データにおいて，このような手法をそのまま適用するのタを操作することによってキャラクターの顔や体型を決めては不可能である．

いく「キャラクターメイキング」と呼ばれるシステムを用意

なお，現実の人間を模倣するような写実的なアバターの場している．しかし，それでもなお，数十，多いものでは数百合，体型はほとんど固定されていて，その変異の幅は少なくに及ぶ多数のパラメータを個別に操作しながら自分の求める

滑らかで連続的である．そのため，SMPL（Skinned Multi-

キャラクター像に近づける作業が必要であり，多くの手間が7)
Person Linear model）のようなモデルを用いればほぼすべ

3)ての体型とポーズを再現できる．このような生成の容易さか必要であることは変わりない ．
これらの問題を解決するために，例えばある 3D モデルとら，カメラ等の画像データを基にテクスチャを含めたアバターを自動生成する方法が既に確立されている8),9)．

別の 3D モデルを組み合わせて別のモデルを生成したり，より少数の本質的なパラメータを抽出してそれらを操作したり対して，アニメ調のアバターは，顔に漫画調の表現を取りする等の手法が考えられるが，それらを実現するには多くの入れていたり，体型もデフォルメされていたり，その変化は技術的な課題がある．まず，3D モデルを統一的に解析しよ

幅が広く，かつ誇張されたものが多い．そのため，そのよううとする場合，画像等の 2D データと比べて直接解析するこな特徴を高い解像度で表現しようとすると，必要となるパラとは困難である．これは，画像データがピクセル及び RGB

メータや解像度は写実的なアバターと比較すると多くなる．

値という形で固定化されたデータ構造を持っている一方，3D

これまで見られるアニメ調のアバターを自動生成しようとす

モデルはそのデータを頂点，辺，面といった情報で持っている研究は，基本モデルを固定するものに限られており10),11)，

るからである．頂点数や，それらをつなぐ順番（トポロジー）

アニメ調のアバターが持つ幅広いディティールを特徴量としが異なればデータの構造は全く異なるものとなり，統一的なて抽出できる仕組みは，管見の限り未だ確立されていない．
これらの課題を解決するためには，まず異なるトポロジー

データ解析を行うことは難しい．

間を統一して解析するための手段が必要である．最もナイー

このような統一的な解析が可能になれば，それらを多変量解析によって集約することによって，従来のキャラクターメ

ブな手段としては，3D 空間における Voxel（ボクセル，単イキングのようなシステムと比較して，少数のパラメータを位立方体）を基準に解析を行うことである．しかし，ボクセ

操作することによって幅広い 3D モデルを生成できるシステ

ルベースの手法12),13)は，空間メモリが O(n3 ) で指数的に増ムを確立できると考えられる．そのため，本研究では，トポ大するため，表現できる解像度に一定の限界がある．

ロジーに依らないデータセット生成手法を確立するとともに，点群を用いた手法14)は省メモリの観点からは効率的であそこから得られた主成分を任意の割合で配分することにより,り，街路や建物内などのジオラマ的な描画には適しているが，幅広いアバターの顔を生成することを目指した．

メッシュやリグ情報を持たないため，アバター生成への応用は難しい．

本研究で提案した解析及び生成手法による貢献は，以下の深層学習を組み合わせた 3D 生成の手法として注目を集め点を示したことである.

ているのが，教師データ画像からレンダリング前のパラメー• 従来は学習や応用が困難であった，複雑かつ幅広い特徴

タを推定する手法である．メッシュを推定するニューラルレ

を備えたアニメ調のアバターを，ディティールを保った

ンダリング15)や，ボリュームを推定する NeRF16)（Neural

まま学習できること

Radiance Fields），陰関数のパラメータを推定する手法17),18)など様々な手法が提案されているが，これらの手段の応用は• 3D モデルが持つ顔の形やテクスチャといった特徴を抽机や飛行機のような単純なモデルの再現に限定されている．

出し, 任意の割合で配分できること

特に，NeRF は，単純な物体の生成のみならず，深度情報を含めた高速な空間スキャン19)にも応用されるなど，今後の活• 教師データの特徴を元に，様々な新しいモデルが生成で用が期待されているが，細かいスケールでの描画力は現状そきる手法を開発できること

11

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

3.2

こまで高くない．
他にも，近年では，テキストプロンプトを用いた生成手法

メッシュに対するデータセット生成

本論文では，モデル間のメッシュのトポロジーの差異を吸が大きな発展を遂げており，特に拡散モデル20)を用いた手法

収するため，Subdivision Shrink 法と名付けた手法を提案

が画像生成分野において強力な手段となっている21)．その中する．これは，ローポリゴンのレベルで顔の各パーツの位置には，3D データ22)を生成するものも報告されているが，アを教師データにあわせた後，ハイポリゴン化と，教師データ

ニメ調のアバターが持つ多くの特徴を高い解像度で再現するへ適合させることを繰り返すことにより，共通のトポロジーには至っていないのが現状である．

を保ったまま，教師データのディティールを再現する手法で総括すると，深層学習を用いた手法であっても，アニメ調のある．

キャラクターのような複雑な形状データをロバストに解析・生本手法のフローを図 1 に示す．

成することは困難である．メタバースにおけるコミュニケー

まず，テンプレートマッチングと呼ばれる作業を，テンプ

ションを促進するために，アニメ調のアバターを自動生成す

レートと教師データに対して行う．ローポリゴンの顔のテンる仕組みが必要されており，そのためには，様々な 3D デー

プレートを用意し，このテンプレートに対して，90 点のラン

タから，統一的に特徴を解析し，その結果を生成に応用でき

ドマーク（鼻，口，顎，頬のピーク，アイライン等を含む）をる手法が必要であり，本研究はこの解決を目指すものである． 設定し，教師データの対応するポイントに近づけた (図 2)．

3. 手

その後，テンプレートに対して表面再分割（Subdivision
Surface）及び収縮包装（Shrinkwrap）を行った (図 3)．表法

本研究では，市販のアバターデータを教師データとしてト

面再分割はテンプレートの表現力を高めるために行う処理でポロジー非依存のデータセットを作成し，それらを容易に合ある．これは，テンプレートの各ポリゴンを再帰的に分割す

成・解析できる手法を確立することを目的とした．以下，教るものであり，これにより，テンプレートは細かいスケール師データと手順について述べる．

で頂点の移動を行うことができる．収縮包装はテンプレートのポリゴンを教師データに適合させるために行う処理である．

3.1 教師データ

これは，テンプレートの各ポリゴンの頂点を，それらの法線

幅広いアバターを自動作成するためには，既存のキャラク

方向に従って，ターゲットとなる教師データのメッシュ上にターモデルから学習し，それらから特徴量を抽出するのが最乗るように移動させるものである．これにより，テンプレーも効率的な手段である．従来，ビデオゲームに使われるような高品質なモデルは，個人が大量に取得できるものではなかっらの処理を繰り返すことにより，共通のトポロジーを保った

たが，昨今では VRChat 等のメタバースサービス用のデータとして，個人による高品質な 3D モデル販売が急増している．
そこで，教師データは，データ販売サイト「BOOTH」1)

師データの再現に十分な精度が得られると判断した．

師データもそのような分布になっているが，女性的な要素だ

テンプレートマッチング及びイテレーションの操作には，けではなく，男性的な要素やカートゥーンキャラクター的な

3D ソフトウェアである Blender を用いた．テンプレートマッ
チングは手動で行い，その後のイテレーション処理は Blender内の Python スクリプトにより行った．

要素を持たせるため，2 体の男性のモデルと 12 体のデフォルメされたモデルを教師データに入れた (表 1)．
表 1 データセット生成に用いた教師データ
Table 1 The training data used for dataset generation

3.3

数

女性

26

男性

2

表面再分割を行う度に指数的に頂点数が倍加するため，数レーション（テンプレートの頂点数 90 → 296, 001）で，教されているモデルは女性データがほとんどを占めるため，教例

まま教師データのディティールを再現することができる．
回の操作でメモリの限界を迎えるが，本研究では 6 回のイテで販売されている有料モデルを 40 体購入して用いた．販売

性別

トを，教師データを包むように変形させるものである．これ

テクスチャに対するデータセット生成

さらに，本研究では，テクスチャ画像に対してもトポロジー
非依存的な抽出法を開発した．テクスチャ画像がメッシュのどの位置に転写するかを司る二次元の対応図（UV マップ）を編集することにより，トポロジーの共通化処理を行った．なお, 現状販売されている 3D モデルのデータは, ベースカラー
だけではなく陰影をテクスチャで描画しているものがほとん

デフォルメ

どであるため, 本研究では, この陰影も含めて解析対象とした.

12

まず，学習のためのデータセットを平行投影を用いてレンダリングし，オリジナルのテクスチャ画像を作成した (図 4右下）．次に，テンプレートメッシュ（図 4 左上） の UV マッ
プを変形させ，そのランドマークとオリジナルテクスチャの

1)https://booth.pm/ja

12The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

図 1 Subdivision Shrink 法のフロー図．共通となるローポリゴンのテンプレート（template）を定め，教師データ（training data）に合わせてそれを調整する（approcimated template）．その後，表面再分割（Subdivision Shrink）と収縮包装（ShrinkWrap）を 6 回繰り返すことにより，教師データのディティールを持ったメッシュ（detailed mesh）が完成する．

Fig. 1 Flow of the Subdivision Shrink method. First, we set a common low polygon
template and approximate it to the training data. Then, by iterating surface
subdivision surface and shrink wrap 6 times, we got a template with thedetails of the training data.

図 2 異なる教師データ間でのテンプレートマッチング．テ
ンプレートのランドマーク 90 箇所を教師データの該当箇所に適合させる．ランドマークは顔の各パーツを通るラインから構成され, 図では眉, 目の上端, 目の下端,
鼻, 口を通るラインをピックアップしている.

Fig. 2 Template matching between diﬀerent training
data. The 90 landmarks of the template arebrought closer to the corresponding points in the
training data. Landmarks consist of lines thatpass through each part of the face. The ﬁgure
picks up lines through the eyebrows, upper edgeof the eyes, lower edge of the eyes, nose, andmouth.

図 4 テクスチャ画像の逆変換の様子．教師データを平行投
影レンダリングして得られる画像（右下）に合わせて，
テンプレートの UV マップ（左上）を変形させる（右上）．その後，レンダリング画像に対してその逆変換を行うと，テンプレート UV の形で統一されたテクス
チャ画像（左下）が得られる．

Fig. 4 Inverse transformation of texture image. Transform the template’s UV map (upper left) tomatch the target image (lower right) obtained byparallel projection rendering of the training data(the result is upper right). Then, by performing
the inverse transformation on the target image,
we get a uniﬁed texture image in the form of template UV. (lower left)

3.4

図 3 表面再分割の進行の様子．初期 (i=0) のテンプレート
から，イテレーションを繰り返すごとに i=1,2,3... とハイポリ化されていく．

主成分分析

メッシュは，モデルによって顔のサイズや額の高さに差がFig. 3 The progression of the subdivision. Starting fromthe initial template (i=0), it becomes increasingly
high-poly with each iteration i=1,2,3...

出るため，スケーリング処理を行った．鉛直方向（z 座標）
は，頂点座標の下端と上端が一致するようにスケーリングした．前後方向（y 座標）と水平方向（x 座標）は，各頂点座標

ランドマークとを手動で一致させた（図 4 右上）．その後， の平均がそれぞれ 0 になるようなアフィン変換を行った．こUV マップをテンプレートメッシュに戻すようなアフィン変換のようにして，標準化が完了された顔のメッシュデータに対をテクスチャ画像に対して行い，テンプレートメッシュの形

して主成分分析を行った．また，テクスチャに対しても，同に変換されたオリジナルテクスチャ画像を得た（図 4 左下）． 様に主成分分析を行った．

13

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図 5 メッシュの主成分（MPC）による変化．上段は MPC1，
中段は MPC2，下段は MPC3 を，表し，左列は-3S.D.
（標準偏差）の変化，中列は平均，右列は+3S.D. の変化を示す．

Fig. 5 Variations of Mesh Principal Components(MPC). The top row represents MPC1, themiddle row MPC2, and the bottom row MPC3.
The left column shows changes at -3 S.D., themiddle column represents the mean, and theright column indicates changes at +3 S.D.

4. 結

図6

果

テクスチャの主成分（TPC）による変化．上段からそれぞれ 1 から 5 までの主成分，左列は-3S.D.（標準偏差）の変化，中列は平均，右列は+3S.D. の変化を示す．

Fig. 6 Variations of Texture Principal Components(TPC). The top row represents TPC1, the middle row TPC2, and the bottom row TPC3. The
left column shows changes at -3 S.D., the middle
column represents the mean, and the right column indicates changes at +3 S.D.

得られたメッシュデータの一覧を付図 A.1 に示す．主成分分析によって得られた, メッシュに関する主成分を MPC（Mesh

Principal Component）, テクスチャに関する主成分を TPC（Texture Principal Component）とする. それぞれの MPCが減少した時, 平均の時, 増大した時のメッシュの変化を図 5に示す．

MPC1 は顔の横の長さに対応し，小さければ細い顔になり，大きければ太い顔になるような要素となった．MPC2 は顎と額の長さに対応し，小さければ長い顔になり，大きければ短い顔になった．MPC3 は顎と額の膨らみに対応し，小さければ顎が膨れたような顔になり，大きければ額が膨れたよ
うな顔になった．
得られたテクスチャデータの一覧を付図 A.2 に示す．それ
ぞれの TPC が減少した時, 平均の時, 増大した時のテクス
チャの変化を図 6 に示す．TPC1 ∼ 3 はそれぞれ青い瞳，ア

図7

イラインの白さ等のおおまかな特徴が見られるが，メッシュ

Fig. 7 Contribution rates of the Principal Components
for the mesh (MPC, left three bars) and the texture (TPC, right ﬁve bars)

における解析ほど累積寄与率は高くなく，それらを独立した
特徴として明確に述べることは難しい．また，TPC4 は目視による傾向では TPC3 とほぼ同じであり，TPC5 は明確なメッシュに対する主成分（MPC，左 3 項目）及びテク
スチャに対する主成分（TPC，右 5 項目）の寄与率

5. 評

傾向を判別するのは難しかった．

MPC1 ∼ 3 の寄与率は， 0.38, 0.30, 0.07 であった (図 7)．

5.1

価

データ間の線形補完

第 4 主成分の段階で寄与率が 5%を下回ったため，抽出及び得られたメッシュデータを用いて，あるモデルから別のモ検討する主成分を 3 つまでとした．また，TPC1 ∼ 5 の寄与

デルへのメッシュ変換がスムーズに行えることを実証した．

率は， 0.14, 0.08, 0.07, 0.06, 0.05 であった（図 7）．第 6 主

図 8 は，あるモデル A（女性）と別のモデル B（男性）の成分の段階で寄与率が 5%を下回ったため，抽出及び検討すメッシュを線形補完したものである．モデル A の配分率はる主成分を 5 つまでとした．

100,75,50,25,0% と 5 段階に分けて変化しているが，左から14

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図 8 メッシュ変換の結果の例
Fig. 8 A Sample of mesh transformation

図 9 テクスチャ変換の結果の例
Fig. 9 A Sample of texture transformation

図 11 主成分の配分によるアバター生成の例．左の生成例
は，尖った顔の形，赤い瞳の色，アイラインの睫毛の存在などの特徴を持つ．右の生成例では，青い瞳，幅広い額などの特徴を持つ．

Fig. 11 A sample of avatar generations by distributionof principal components. The left sample has
characteristics such as sharp face shape, red eye
color, and the presence of eyelashes. The rightsample has characteristics such as blue eyes anda wide forehead.
図 10

2 つのモデルのメッシュとテクスチャについて配分したもの．段の違いはテクスチャの配分を示し，上段はモデル A のテクスチャ，下段はモデル B のテクス
チャ，中段は両者の中間となる．列の違いはメッシュの配分を示し，左列はモデル A のメッシュ，右列はモデル B のメッシュ，中列は両者の中間となる．

の性質が徐々にモデル B の性質に変化している様子が見て取

Fig. 10 Allocation of meshes and textures for two models. The diﬀerence in rows indicates the distribution of textures, with the top row showing the
texture of Model A, the bottom row showing the
texture of Model B, and the middle row showing
a mixture of both. The diﬀerence in columns indicates the distribution of meshes, with the left
column showing the mesh of Model A, the rightcolumn showing the mesh of Model B, and the
middle column showing a mixture of both.

れる．
また, 本手法では，メッシュとテクスチャの特徴量を独立して抽出しているため，それぞれの要素を任意に足し合わせることが可能である (図 10).

5.2 主成分による生成
主成分分析によって得られた主成分は, メッシュにおいて右に向かってモデル A の性質が徐々にモデル B の性質に変は, 従来のキャラクターメイキングのようなインタフェース

化している様子が見て取れる．

では, 多数のパラメータを個別に操作する必要があったもの

加えて，テクスチャに対しても，同様にモデル間の補完がを, 少数の重要な要素に集約したものと言える. また, テクス

行えることを実証した．図 9 は，あるモデル A（黒い瞳とア

チャにおいては, 本来イラストの技能が必要が画像データを,イライン）と別のモデル B（青い瞳とアイライン）のテクス

少数のパラメータを組み合わせることによって生成可能にす

チャを線形補完したものである．メッシュの例と同様に，5るものであると言える. 主成分の配分による生成の例を 図 11

段階に分けて変化しているが，左から右に向かってモデル A

に示す．

15

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ンドマークの自動推定によるテンプレートマッチングの自動

6. む す び

化も提案手法の強化に有効である．
また，テクスチャに対する解析は，メッシュに対する解析

6.1 結論に比べて，主成分分析による寄与率が低いのみならず，その本研究は，今後発展が予想されるメタバースにおいて分身特徴を定量的に解釈することも困難であった．また，テンプとなるアバターについて，3D データのデータセット生成手法

レートマッチングにおけるズレもメッシュに対して大きい傾向とそれを用いたアバター生成手法を提案するものである．写にあった．これは，メッシュの学習においては，Subdivision

実的なアバターと異なり，幅広くかつ誇張された特徴を持つ
アニメ調のアバターに対するトポロジー非依存のデータセッ

Shrink の過程において教師データとの差異を小さくするような調整が行われるのに対し，テクスチャの学習では手動のト生成方法を確立した．メッシュに対しては，テンプレート

テンプレートマッチングの精度がそのまま学習精度に反映さマッチングをした後 Subdivision Shrink を繰り返すことにれるためだと考えられる．このため，テクスチャ画像の解析

より，テクスチャに対しては，UV マップの逆変換を行うこと

精度を上げるためには，何らかの自動化や学習方法の改善がにより，トポロジーを統一したまま特徴量を抽出できること必要であると考えられる．

を示した．これらに主成分分析を行うことにより，教師デー

本研究は，特徴量の抽出に主成分分析を用いた．これは多タが持つメッシュやテクスチャの特徴を抽出し，それらを任数のパラメータを少数の特徴量に抽出するにあたって強力な意の割合で組み合わせることにより, 新たなアバターの顔の手法であるが，線形的な変換しかできないという弱点がある．

生成を行えることを示した.

アニメ調のアバターが持つ複雑な特徴は，非線形な変形をす提案手法のメリットとして，有効なパラメータを効率的にるものが多く，主成分分析を用いて得られた特徴量は，滑らか集約できることがある．従来のキャラクターメイキングのよに平均化されているものであると考えられる．VAE や GAN

うなシステムでは，顔の形を決めるのに，多くのパラメータ

等の深層学習手法を用いることにより，より適切な形で特徴を事前に用意する必要があったが，提案手法のような多変量量を抽出できる可能性があるが，計算量の増大とトレードオ

解析により，寄与度が大きい少数のパラメータとして取り出フの関係にある．また，パラメータの数を増やして表現力をせる．また，テクスチャのような，本来，イラストの技能が上げる手段も考えられるが，応用段階を考えた時に，それら必要な領域においても，同様の集約化できる．

を調整する手段をユーザーインタフェースとしてどう落とし

6.2 展望と課題

込むかという問題も発生する．加えて, パラメータを増やすほ本研究の応用として，得られた主成分を操作してアバター

ど, 主成分分析による集約効果は薄れていき, また, 初心者がを半自動的に生成するようなシステムが考えられる．例えば， 大量のパラメータを操作することなく，簡単に 3D アバター
得られたメッシュの主成分とテクスチャの主成分を操作するを生成できるようになるという，本研究の目的を達成できな

ことによってアバターを生成するインタフェースが確立できくなる．そのため，パラメータを増やすことによる表現力向

る．これらの主成分は, 教師データ間の幅広い特徴を少ない

上は，ユーザーにとって使いやすいインタフェースを同時にパラメータで反映できるように集約されているため, 初心者考える必要があり，これもまた将来的な課題となり得る．

であっても, 本質的な少数のパラメータの操作に集中するこ

参考文献とができる. これは，従来のインタフェースに見られた, 大量

1) 経済産業省: “仮想空間の今後の可能性と諸課題に関する調査分析事業”, https://www.meti.go.jp/press/2021/07/20210713001/
20210713001.html (2021).

のパラメータを操作しなければいけないというデメリットを克服するものである.
しかし，当手法では限界も見られる．本研究は，データセッ
トとして N = 40 の 3D モデルを用いた．これは学習用とし

2) 日本総研: “メタバースの概要と動向〜ビジネスシーンでの活用に向けて〜” https://www.jri.co.jp/page.jsp?id=103031 (2022)．
3) T. Shi, Y. Yuan, C. Fan, Z. Zou, Z. Shi, Y. Liu: “Faceto-parameter Translation for Game Character Auto-creation”,
Proc. of the IEEE/CVF International Conference on Computer
Vision, pp. 161–170 (2019).

ては少ないが，予算上の都合によりこの数に収まらざるを得なかった．発展研究として，より多くのデータセットを用いる研究が考えられるが，これには膨大な予算が必要になり現

4) J. Bao, D. Chen, F. Wen, H. Li, G. Hua: “CAVE-GAN:
Fine-grained Image Generation through Asymmetric Training”, Proc. of the IEEE International Conference on Computer
Vision, pp. 2745–2754 (2017).

実的ではない側面もある．そのため，何らかのデータ拡張手段を開発することも，提案手法の精度を高めるにあたっては重要であることが考えられる．

5) L. A. Gatys, A. S. Ecker, M. Bethge: “Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks”, Proc. of the IEEE
Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.
2414–2423 (2016).

また，提案手法ではテンプレートマッチングにおいて手動の調整を要する．本研究ではランドマーク 90 点の調整は一体あたり 1 分未満で完了できたため，現実的な作業時間に収まった．しかし，今後データセットを拡張していくにあたって無視できない手間となっていくことが予想されるため，ラ

166) B. Zhang, S. Gu, B. Zhang, J. Bao, D. Chen, F.Wen,
Y.Wang, B. Guo: “StyleSwin: Transformer-based GAN for
High-resolution Image Generation”, Proc. of the IEEE/CVF

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）(2023 年 6 月 25 日 受付)

Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.
11304–11314 (2022).

(2023 年 10 月 19 日 再受付)

7) M. Loper, N. Mahmood, J. Romero, G. Pons-Moll, M. J. Black:“SMPL: A Skinned Multi-person Linear Model”, ACM Transactions on Graphics (TOG), Vol. 34, No. 6, pp. 1–16 (2015).

日比野 友 博2010 年 東京大学農学部卒業．2013 年 同大学大8) A. E. Ichim, S. Bouaziz, M. Pauly: “Dynamic 3D Avatar Creation from Hand-held Video Input”, ACM Transactions on
Graphics (ToG), Vol. 34, No. 4, pp. 1–14 (2015).

学院農学生命科学研究科修了．北陸先端科学技術
大学院大学知識科学課博士後期課程在学中．VRを中心に CG や HCI に関する研究に従事．

9) Z. Li, T. Yu, C. Pan, Z. Zheng, Y. Liu: “Robust 3D SelfPortraits in Seconds”, Proc. of the IEEE/CVF Conference
on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1344-–1353(2020).
10) T. Niki, T. Komuro: “Semi-Automatic Creation of an AnimeLike 3D Face Model from a Single Illustration”, Proc. of the2019 International Conference on Cyberworlds (CW), pp. 53–
56 (2019).

謝浩 然 （正会員）
2015 年 北陸先端科学技術大学院大学博士後期課
程修了．2023 年 より同大学知識科学研究科准教

11) R. Li, M. Nakayama, I. Fujishiro: “Automatic Generation of
3D Natural Anime-like Non-Player Characters with Machine
Learning”, Proc. of the 2020 International Conference on Cyberworlds (CW), pp. 110–116 (2020).

授．コンピュータグラフィックス，ユーザインタ
フェース及び人間拡張の研究に従事．

12) C. B. Choy, D. Xu, J. Gwak, K. Chen, S. Savarese: “3D-R2N2:
A Uniﬁed Approach for Single and Multi-view 3D Object Reconstruction”, Proc. of the European Conference on Computer
Vision, pp. 628–644 (2016).

宮 田 一 乘 （正会員）
1984 年 東北大学工学部応用物理学科卒業．1986

13) S. Peng, M. Niemeyer, L. Mescheder, M. Pollefeys, A. Geiger:“ConvolutionalOoccupancy Networks”, Proc. of the European
Conference on Computer Vision, pp. 523–540 (2020).

年 東京工業大学大学院物理情報工学専攻修士課
程修了．2012 年 北陸先端科学技術大学院大学知識科学研究科教授．CG および Fun Computing
に関する研究に従事．

14) C. R. Qi, H. Su, K. Mo, L. J. Guibas: “PointNet: Deep learningon point Sets for 3D Classiﬁcation and Segmentation”, Proc. of
the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) pp. 77–85 (2017).
15) H. Kato, Y. Ushiku, T. Harada: “Neural 3D Mesh Renderer”,
Proc. of the IEEE conference on computer vision and patternrecognition, pp. 3907–3916, (2018).
16) B. Mildenhall, P. P. Srinivasan, M. Tancik, J. T. Barron, R.
Ramamoorthi, R. Ng: “NeRF: Representing Scenes as Neural
Radiance Fields for View Synthesis”, Communications of theACM, Vol. 65, No. 1, pp. 99–106 (2021).
17) J. J. Park, P. Florence, J. Straub, R. Newcombe, S. Lovegrove:“DeepSDF: Learning Continuous Signed Distance Functionsfor Shape Representation”, Proc. of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition, pp. 165–174(2019).
18) K. Genova, F. Cole, A. Sud, A. Sarna, T. Funkhouser:“Local Deep Implicit Functions for 3D Shape”, Proc. of
the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition, pp. 4857–4866 (2020).
19) K. Deng, A. Liu, J.-Y. Zhu, D. Ramanan: “Depth-supervised
NeRF: Fewer Views and Faster Training for Free”, Proc. of
the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition, pp. 12872–12881, (2022).
20) J. Ho, A. Jain, P. Abbeel: “Denoising Diﬀusion Probabilistic
Models”, Advances in Neural Information Processing Systems,
Vol. 33, pp. 6840–6851 (2020).
21) R. Rombach, A. Blattmann, D. Lorenz, P. Esser, B. Ommer:“High-Resolution Image Synthesis with Latent Diﬀusion Models”, Proc. of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision
and Pattern Recognition, pp. 10684–10695 (2022).
22) J. Xu, X. Wang, W. Cheng, Y.-P. Cao, Y. Shan, X. Qie, S.
Gao: “Dream3D: Zero-Shot Text-to-3D Synthesis Using 3D
Shape Prior and Text-to-Image Diﬀusion Models”, Proc. of
the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition, pp. 20908–20918 (2023).

17

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

付 録

A

付図 A.1 並びに付図 A.2 を以下に掲げる．

付図 A. 1

データセットとして得られたメッシュ一覧

app.Fig. 1 Meshes obtained as dataset

付図 A. 2

データセットとして得られたテクスチャ一覧（モデルの並びは付図 1 と同一）
app.Fig. 2 Textures obtained as dataset (The order is the same as app. Figure 1)

18

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）
IIEEJ☠ᄚ -- 年次大会 2023 Journal Track 論文特集 -絵画芸術における色彩スタイルの文化進化モデルに基づく創作者の影響度推定
中村栄

太†（正会員）齋

藤康之††（正会員）† 京都大学 , †† 木更津工業高等専門学校

Estimation of Creator Inﬂuences Based on Cultural Evolution Models ofColor Styles in Painting Arts
Eita NAKAMURA† (Member) , Yasuyuki SAITO†† (Member)† Kyoto University , †† National Institute of Technology, Kisarazu College〈あらまし〉 本研究では，絵画芸術における色彩スタイルの進化ダイナミクスと文化伝達について議論する．視覚芸
術などの創作文化は，知識の伝達と変形の過程を通じて発展し，創作者間の知識伝達の構造が顕著な進化の規則性を生み出すことがある．最近の研究では，絵画の進化における興味深いトレンドと動的なパターンが見つかっているが，これらのトレンドと文化伝達過程との関係は十分に理解されていない．本研究では，まず，クラスタリング手法を適用して，油絵の色彩分布の時代変化を分析する．その結果，色彩スタイルのクラスターの一部には同期した頻度変化が現れた．これらの頻度変化の同期性が，各々偏ったクラスターに属する絵画を制作する創作者の存在と関連することを示す．次に，色彩スタイルが創作者間で文化伝達される過程を表すモデルを構築し，色彩スタイルが主に 1 人の創作者から伝達される，影響者主導型のモデルが歴史的データを特に良く説明できることを示す．さらに，このモデルを用いた教師なし学習に基づいて，画像データのみから創作者の影響度を推定する方法を導出し，美術史でよく知られる創作者を高い精度で推定可能であることを確認する．
キーワード：絵画の色彩分析, 創作知識の文化伝達, 文化進化モデル, 教師なし学習<Summary> We study the cultural transmission and evolutionary dynamics of color styles in painting
arts. Creative cultures such as visual arts develop through the processes of knowledge transmission andmodiﬁcation, where the structure of knowledge transmission among creators may lead to notable patternsof evolution. Recent research has discovered interesting trends and dynamic patterns in the evolution ofpainting, but the relationship between these trends and the process of cultural transmission is still poorly
understood. Here, we apply a clustering method to analyze the temporal changes in color distributionin oil paintings. As a result, synchronous frequency changes appear in some clusters of color styles. The
synchronicity of these frequency changes indicates the existence of creators who produce paintings belonging
to a biased set of clusters. Next, we construct a model representing the process of cultural transmission ofcolor styles and demonstrate that an inﬂuencer-guided model, where color styles are primarily transmitted
from one creator, explains historical data well. Furthermore, using this model, we derive a method for
estimating the inﬂuence of creators solely from image data. We conﬁrm that creators estimated to havehigh inﬂuence align to a notable extent with those frequently mentioned in the literature on art history.
Keywords: paining color style, cultural transmission of creation knowledge, cultural evolution model, unsupervised learningの画像データの蓄積量やジャンルに大きく依存している．一

1. は じ め に方で，新しい創作スタイルの絵画を生成することは依然としの進歩により，絵画などの芸術分野にて大きな課題となっている4)．実際のところ，人が新しい創おける画像処理の応用が注目されている．機械学習に基づく作スタイルを生み出す過程についての定量的で科学的な理解

自動生成手法により，多様なスタイルの画像生成が可能となっはまだ限定的である．人間のこの創造的知能を理解できれば，たが，この方法は学習に用いる，人が作成した歴史的な絵画

現在のシステムよりもはるかに多様なスタイルの絵画が自動近年，生成 AI

1)〜3)

19

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）生成できる技術の実現につながると期待される．

(a)

ダウンサンプリングと減色処理

創作文化は，創作に関する知識の伝達と変形・創出を繰り返しながら進化している．このような文化伝達過程を含む文化進化は，生物進化との理論的類似性に基づいて研究されて

原画像

圧縮画像
(100 x 100)

色彩統計量
(40次元)

おり，一般的に環境要因と動力学的要因の二つが進化過程を形作ると考えられている5)．環境要因とは，選択圧を生み出

H
120°
180°

す様々な要因を指し，進化の方向と制約を決定する．絵画文

240°

化の場合，人々の選好や画材の供給状況，経済や政治などの

0
V
60°
255
0°
190
300°

40の代表色（グレースケール4色＋ HSV空間等間隔点36色）

社会背景が含まれる．一方，動力学的要因は，知識の伝達，

S
85 170 255

127
63
0

変形，選択の過程によって起こる効果を指し，一般に進化の(b)

速度や規則性を理解する上で重要である．
近年，大規模な電子データの活用や深層学習などの解析技

データ内の全ての作品
ゴッホ

や畳

1

2

2

3

3

K

み込みニューラルネットワーク (CNN) によって抽出された作者の作品

特徴量 8),9) の分析により，時代ごとのトレンドの存在が示さ

スタイルクラスター・・・系の解析で使用されるエントロピー・複雑性の特徴量

7)

・
・
・

析に関する研究が盛んになっている6)．従来研究では，物理

ゴッホ
1

・
・
・

術の発展により，西洋美術を中心とした絵画データの進化解

K
作者のスタイル分布

図 1 データ分析の流れ．(a) 色彩統計量を抽出する処理，(b)色彩スタイルクラスターと作者のスタイル分布

れた．また，色のコントラストの分析から，特に 15 世紀かFig. 1 Flow of data processing. (a) Extraction of color
statistics and (b) color style clusters and creator’s
style distribution

ら 16 世紀と 19 世紀後半に，絵画の平均的特徴に大きな変化があったことが示され，これらは各々，油絵具の普及と絵画スタイルの個人性の増加に関連付けられている10)．数世紀

2. 色彩スタイルのクラスター分析

にわたるトレンドや，急速な変化を伴う革命期の存在は，音11)〜14)

楽データでも確認されている．これらの結果は，絵画

2.1

データと分析方法

スタイルの時間変化と社会的な環境要因との関係を明らかに本研究では，公開ウェブサイト WikiArt.org から取得した

した．しかし，文化の伝達による動力学的要因が芸術進化に

主に西洋絵画の画像データを使用する．取得した画像データ

及ぼす影響については，まだ十分に理解されていない．

には，制作年，作者，素材などのメタデータが関連付けられ本研究では，作者が通常，複数の創作スタイルの作品を制ている．分析に用いるのは，油絵を表す「oil」の素材ラベル

作するという事実に注目し，分布として表される創作スタイを持つ 32 401 点の作品であり，作品の制作年は 1270 年から

ルの文化的伝達と絵画の進化について調べる．まず，油絵の色彩スタイルをクラスター分析し，クラスター頻度に同期的

2022 年までの範囲に分布し，作者の総数は 1128 であった．
以下の手順で各画像から色彩統計量を抽出した（図 1）．まな変化を見い出す．この同時性には各作者の色彩スタイル分

ず，データ分析の計算コストを低減するため，すべての画像

布が持つ性質が強く関係していることが示されている15)．

をダウンサンプリングにより 100 × 100 ピクセルに変換す

次に，作者が自身の色彩スタイル分布を選択する過程を理る．次に，グレースケールにおいて等間隔の 4 色（輝度値）

解するために，この分布が作者間で伝達される過程を含む文と円錐形の HSV 色空間内で等間隔に配置された 36 色から化進化モデルを構築する．これにより，理論モデルに基づく

成る I = 40 個の代表色を用いた減色処理を行う（図 1(a)）．

創作知識の伝達過程の分析，具体的には，作者の影響度など

さらに，各作品 n における代表色 i の相対頻度 θn = (θni )Ii=1

をデータから推定することが可能になる．文化伝達においてを計算する．以下の分析には，作者 an ，制作年 tn ，色彩統は，一般には様々な知識伝達の形態が考えられるが，ここで計量 θn の組 (an , tn , θn ) を用いる．

は，各作者に対して主に 1 人の先行の作者が伝達に関与する

創作スタイルの進化を定量的に調べるため，色彩統計量の影響者主導型伝達のモデルを考える．統計的推論に基づき， 分布の時間変化を分析する．高次元の統計量を扱うため，ま
本モデルが過去のデータの統計的性質を近似的に捉えられるず統計量の空間でクラスタリングを適用して，データ点が密ことを示す．さらに，推定された影響度の高い作者のリスト

集したいくつかの領域を特定する（これらを色彩スタイルクと美術史文献に登場する作者のリストの一致度を測定するこラスターと呼ぶ）．具体的には，次の様に定義される離散分とで，本モデルによる画像データから作者の影響度の推定手

布混合モデルをクラスタリングに使用する．

法の有効性を検証する．本研究の分析手法は，創作物データ

P (θn ) =から抽出した統計量を扱う点で，音楽データに関する先行研究 14) と共通するが，創作者間のミクロな知識参照を扱う点K


πk P (θn |θ̄k )

(1)

k=1

ここで，K はクラスターの個数，πk はクラスターの確率 (混で新しく，他の文化領域にも適用可能な枠組みである．

20

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）
104

作品数

100
10-1

相対頻度

102
101

10-2
10-3
スタイルクラスター

10-4
10-5
10-6

103

1500

1600

1700

1800

1900

2000

年

図 2 色彩相対頻度の時間変化
Fig. 2 Evolution of color frequencies

合確率と呼ぶ)，θ̄k はクラスター k の平均統計量を表す．各P (θn |θ̄k ) =

i=1

Lθni
θ̄ki

1600

1700

1500

1600

1700

1800

1900

2000

1800

1900

2000

平均統計量

年

クラスター k の離散分布モデル P (θn |θ̄k ) は次で定義される．
I


1500

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

図 3 スタイルクラスターの平均統計量及び相対頻度の時間変化

Fig. 3 The mean statistics and the evolution of relative
frequencies of the style clusters(2)

ここで，L は確率を計算するためのサンプル数に対応する補により頻繁に使われたクラスターでは，明るい色を多く含む

助パラメーターである．このクラスタリングのアルゴリズム

色の組合せを用いるものが多い．図 3 より，色彩スタイルク

は，EM アルゴリズム

16)に基づいて導出できる．E ステッ

ラスターの相対頻度の変化において，特記すべきいくつかの

プでは，事後確率は P (k|n) ∝ πk P (θn |θ̄k ) として計算さ特徴が読み取れる．第一に，各時代で複数のクラスターが活れる．ここで，L は L = 10 t （t は反復時刻を表す）とし発化しており，活発なクラスターは時間の経過とともに徐々て設定し，これは，焼きなまし法の逆温度と同様な機能を持に変化する，共時的かつ過渡的なクラスター構造 12),17) が観

つ．M ステップでは，混合確率を πk ←



察できる．常に複数の活発なクラスターが存在することは，n P (k|n) としP(k|n)θ
として更新
複数の芸術スタイルやジャンルが共存していることを表してninする．このクラスタリングは，時間情報 tn を用いずに行う． いる．第二に，複数のクラスターが出現した顕著な時期が 2
EM アルゴリズムの収束の後，各作品 n を最尤のクラスター つある．15 世紀から 16 世紀にかけてと，19 世紀半ばから
kn = argmaxk P (k|n) に割当て，以降の分析に用いる．
20 世紀半ばにかけてである．これらの時期は，色のコントラて更新し，平均統計量は θ̄ki ←

ストが大きく変化した時期を示す先行研究の結果 10) と一致

2.2 クラスター分析の結果
1450 年以前に制作された作品は少量であったため，1450

している．第三に，出現と衰退の時期が同期しているクラス
ターがいくつか確認できる．例えば，クラスター 1 と 3，及年以降を分析の時間範囲とした．図 2 は，色の相対頻度の時

びクラスター 17 と 18 は，各々，同期的な頻度の上昇を示し

間変化を示している．相対頻度は 25 年の区間ごとに計算している．これらの結果は，色彩スタイルの進化における巨視ており，プロット線は対応する代表色で描写している（10−2的な規則性の存在を示していると考えられる．

付近の白線と薄黄線は影を付けて示している）．最も頻繁に使用される色は明度と彩度が低いものである一方で，明るく

2.3て彩度が高い色は一般に稀であることが見て取れる．この図

スタイルクラスターの頻度変化に見られる同期性を理解すでは，文献 15) で議論されているように，いくつかのトレンるため，文献 15) では，この同期性と，各作者 a の作品にドが確認できる．これらの全体的なトレンドは各時代におけおけるクラスターの相対頻度 πa = (πak )K
k=1（これを作者のる全体的な変化を表しているものの，時代ごとの平均頻度は

色彩スタイル分布と呼ぶ）との関係が分析された．もし，各作者の色彩スタイル分布の偏りと共有性

作品ごとの色の組合せの変動や偏りを表すことができない． 時代における作者のスタイル分布に偏り（特定のいくつかのそれに対し，以下に結果を示すとおり，クラスターに基づく

クラスターに分布が局在していること）と共有性（同時代の分析方法はこの問題を解決し，背後にある進化過程を調べる

作者間で似たスタイル分布が共有されること）があるとするために有用である．

と，異なるスタイルクラスター間の頻度変化には相関が生ま

色彩統計量のクラスタリングの結果を図 3 に示す．ここでれると考えられる．文献 15) では，作者のスタイル分布を介は，分布を近似するために K = 20 個のクラスターを使用ししたスタイルクラスター間の関係性をネットワークを用いてた．図中の上のパネルは各時代の作品数を示している．はじ分析しており，この仮説が実際にデータから支持されることめの数世紀間に主に使われたクラスターでは，主に暗い色のが示された．つまり，作者のスタイル分布には偏りと共有性組合せが用いられていることがわかる．一方，19 世紀以降が見られ，個々の作者のこれらの性質が，クラスター頻度の21

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

同期性という，色彩スタイルの進化における全体的な規則性

tsa :tsa <tsaが生じる大きな要因の一つになっていることが示された．

3.

P (π̃a ) =Psela (a )Pdis (π̃a |πa →a )(3)

ここで，総和は tsa < tsa を満たす全ての影響者の候補 a に

色彩スタイル分布の文化進化モデル

ts

渡って計算され，Psela (a ) は作者 a に対する影響者 a の選択

確率，πa →a は a から a に伝達されるスタイル分布を表し，

3.1 作者のスタイル分布の文化進化モデル

最後の因子は次の離散確率分布で与えられる．

前章で説明したとおり，作者の色彩スタイル分布には偏りと共有性が存在する．こうした構造が生じる原因として，作

Pdis (π̃a |πa →a ) =者間での創作知識の文化伝達の影響が考えられる．絵画芸術[π(a →a)k ]π̃ak(4)kに関する複雑な知識は通常，他の作者やその作品から学習さ選択確率では，以下で説明する 2 つのバイアス項により学習れるため，色彩スタイル分布がこの学習過程で伝達されると者の傾向を表す．これらは，科学論文の引用ダイナミクスのいう可能性が考えられる．また，後世における影響度の高い

モデル 19) に用いられるバイアスと同様のものである．

作者のスタイル分布がより多くの作者によって学習されるこ

1 つ目のバイアスは新近性バイアスと呼ばれ，より最近にとで，共有性が生じると期待される．この他にも，教会やパ活躍した作者を影響者として選択する可能性が高いという傾トロンからの需要などの社会的要因も考えられるが，ここで向を表す．このバイアスは，時間間隔 tsa − tsa に依存する時は単純な仮定として，文化伝達の可能性を調べる．

間減衰重み D(tsa − tsa ; τc ) で表せる（ここで，作者時定数 τc以下では，具体的な文化伝達の過程を組入れた文化進化のはこのバイアスの時間スケールを表す）．時間減衰の具体的数学モデルを構築する．これにより，作者の影響度や作者がな関数形としては，以下の 2 つの可能性が考えられる．

影響を受けた作者をデータから推定することが可能になる．
文化現象においては，遺伝子の進化とは異なり，文化的親の数は 1 人（無性）または 2 人（有性）の場合に限定されず，可変な数の文化的親からの伝達が可能である．以下で考える，

D(Δt; τ ) =⎧⎨e−Δt/τ

(指数関数型)⎩1/(Δt)α = e−ln Δt/ln τ(べき関数型)(5)

影響者主導型伝達モデルでは，各作者は主に，師匠のような

ここで，後者のモデルでは τ = e1/α (α = 1/ln τ ) として時特定の 1 人の先行の作者（影響者）の作品から自分の創作ス

定数を定義しており，表記の簡便化のため，両者のモデルにタイルを学習すると仮定する．これは幅広いモデルの可能性おいて定義の異なる時定数を同じ記号で表していることに注の中で極端な場合を表している．なお，文献 15) では，各作意されたい．指数関数型の時間減衰の場合は，時間間隔が時者が，ある創作スタイルのコミュニティーに属する多数の作

定数程度より大きくなると，重みが急激に小さくなるのに対者の作品から創作スタイルを学習すると仮定する，もう一方して，べき関数型の場合は，時定数よりも大きな時間間隔にの極端なモデル（コミュニティー主導型伝達モデル）も調べ

対しても減衰が緩やかであるという違いがある．

2 つ目のバイアスは，影響者の（固有の）影響度（適応度られたが，影響者主導型伝達モデルの方がデータをより良くとも呼ばれる）であり，影響者として選択される確率の中で，説明できることが示された．

名声や知名度などに起因する，時間に依存しない成分を表す．

以下の文化進化モデルは，伝達・変異・選択過程の確率的記述に基づく定式化によるものである5)．これは，集団遺伝

ここで，各作者に対して影響度パラメーター va を導入する．

ができる点が異なる．作者 a が創作を開始した年を tsa で表と設定する）．以上により，選択確率は次の式で与えられる．

す．これはデータ内の作者の作品の最初の年として定義されPsela (a ) ∝ I(tsa < tsa ) I(Na a ≥ Nbound ) D(tsa −tsa ; τc ) eva
学で用いられる生物進化のモデル 18) に似た定式化であるが， また，潜在的な影響者 a は少なくとも Nbound 個の作品を制
過去の作者の影響は原理的にその死後も長期間継続すること 作している必要があると仮定する（具体的には，Nbound = 7

ts

る．また，作者 a の作品におけるスタイルクラスターの頻度

<ts

(6)

（回数）を π̃a = (π̃ak )K
k=1 で表す．これらの頻度を正規化す

ここで，条件 C が真の場合は I(C) = 1，そうでない場合はることにより，スタイル分布 πa が得られる．さらに，t 年I(C) = 0 であり，Na<t は t 年以前に作者 a によって制作さ以前に制作された作者 a の作品から得られたスタイル分布を
πa<t によって表す．本モデルは，全ての作者 a に対する確率れた作品の数を表す．
伝達されるスタイル分布 πa →a は，影響者のスタイル分

分布 P (π̃a ) を明示的に記述するものとして定式化される．

布 πa に変異を含む変形が加わったものを表す．ここで，学習する作者が，影響者以外の作者の多くの作品を観察し，そ3.2 影響者主導型伝達モデルの時代の平均的なスタイル分布からの影響を受ける可能性も本モデルでは，学習をする各作者は先行の作者の中から影響者となる作者を 1 人選び，そのスタイル分布を学習する．

含めて考える．この状況は次の様に定式化できる．
<tssπa →a = (1 − η − )πa a + η π <ta +  1/K

このモデルは次の式で表される．

22

(7)

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）s

表 1 進化モデルにおける多様度とパラメーターの推定値
Table 1 Perplexities and estimated parameters for theevolutionary models

ここで，π <ta は時刻 tsa（の直前）における平均スタイル分布を表し，1/K = (1/K, . . . , 1/K) は一様分布であり，η と は非負の定数である．右辺の第 1 項，第 2 項，第 3 項は各々，

時間減衰

多様度

τ c ( 年)

η伝達，ランダム変異を表している．平均スタイル分布 π <t は，

指数関数
べき関数

15.6
15.6

117
4.51

0.36
0.36

新近性バイアスも組み込まれた形で，次の様に定義される．

（ランダムモデル）

19.1

NA

NA

影響者からの伝達，その時代の平均的なスタイル分布からのπk<t ∝

I(tn < t)I(kn = k) e−(t−tn )/τp(8)
ここで，Psel (ã; a, θ) は式 (6) を表しており，事後確率を表す

n:tn <tφa (ã|a, θ  ) は次式を用いて計算できる．

ここで，総和は t より前に制作された全ての作品 n に渡って計算され，kn は作品 n に割り当てられたクラスター，τp は

φa (ã|a, θ) ∝ Psel (ã; a, θ)Pdis (π̃a |πã→a )作品に対する時定数を表している．パラメーター η 及び  は，
式 (7) の第 2 項と第 3 項の強度を表し，各々，斜行伝達係数(11)

このアルゴリズムは，標準的な方法 16) で導出できる．

及びランダム変異率と呼ぶ．なお，式 (6) と (8) の中の時間

4. 文化進化モデルの性能評価と作者の影響度推定

減衰項は，時間の経過とともに過去の作者や作品の影響度を減少させることに注意されたい．また，これらの式における

4.1

時間の制約により，確率 P (π̃a ) の定義に将来の情報が使わ尤度基準によるモデルの性能評価

前章に示した文化進化モデルの妥当性を評価し，新近性バれないという因果的制約が守られている．

イアスを表す時間減衰の関数形の比較を行うため，最尤推定

3.3 モデルパラメーターの推論法により得られたモデルの予測性能を多様度を用いて評価した．
この際，作者時定数 τc 及び斜行伝達係数 η は相対誤差が約

創作知識の実際の伝達過程を観測することは難しいが，前し学習の方法により推定できる．まず，本モデルは確率分布1%の分解能で推定した．比較として，各作者 a が時代ごと
sの平均スタイル分布 π <ta にしたがってクラスター頻度 π̃a

P (π̃a ) の記述として定式化されており，以下に示す，作品ので作品を生成するランダムモデルでの多様度も評価した．こ節に述べたモデルのパラメーターは創作物データから教師なsのモデルは，P (π̃a ) = Pdis (π̃a |π <ta ) により表される．

総数で正規化された対数尤度が定義できる．

Ltot =

ln P (π̃a )

a



π̃ak

表 1 の結果から，ランダムモデルと比較して，進化モデル(9)による多様度は小さい値を示しており，文化伝達のモデルがa,k

データの予測に大きく寄与することがわかる．また，2 種類

また，これに指数関数を適用して得られる量 exp(Ltot ) は多の時間減衰モデルの比較では，多様度に有意な差異は認めら様度と呼ばれ，選択されるスタイルクラスターの実効的な個れず，尤度基準ではどちらのモデルも同等の予測性能を示す

数として解釈できる．この量が小さいほど，モデルの予測性ことがわかった．一方で，最尤推定で得られた作者時定数 τcが高くなる．対数尤度 Ltot の値はモデルパラメーターに依の値は，これら 2 つの場合で異なることも示された．指数関存しており，最尤推定法では，これを最大化するようにモデ

数型減衰モデルにおける時定数の推定値 τc = 117 年は，過ルパラメーターを推定できる．ただし，変異率  と作品時定去の作者の影響が比較的長期間持続することを示している．

数 τp は，実質的に平滑化定数であり，これらの値は尤度にべき関数型減衰モデルでは，推定値は τc = 4.51 年と小さい

大きな影響を与えない．そこで， = 10−6 と τp = 20 年にが，これは，同じ時定数の値でもべき関数型モデルの方がよ固定して考える．以下では，他のモデルパラメーターを推定

り緩やかな時間減衰を表すことが理由だと考えられる．最尤するための具体的な方法について説明する．
推定対象のモデルパラメーターは {va }，τc ，及び η である．
これらのパラメーターを最適化するために反復法を適用する．
つまり，1 つのパラメーター（セット）を更新する際には，他推定で得られた斜行伝達係数の値は，どちらのモデルでも等
しく，η = 0.36 であった．この比較的大きな値は，色彩スタ
イル分布が 1 人の影響者だけでなく，他の作者からも学習されていることを示している．

のパラメーターは固定しておく．パラメーター τc と η につ4.2

いては，グリッドサーチにより直接 Ltot を最適化すること


作者の影響度推定の性能評価で推定できる．影響度 va については，影響者変数 a を各学

進化モデルにより推定される各作者の影響度は，直接観測

習者 a に対する潜在変数として扱うことで，EM アルゴリズ

可能な量ではないため，以下の方法で間接的な評価を行った．

ムが適用できる．更新前のパラメーターセットを θ  = {va }， この評価は，もし進化モデルが現実の作者の影響度を推定できるとすると，高い推定影響度を持つ作者のリストは，美術
更新後のパラメーターセットを θ = {va } とおくと，EM ア
史で頻繁に取り上げられる著名な作者のリストと良く一致す

ルゴリズムは以下の更新式で表される．

vã ← ln a φa (ã|a, θ )−vãPa sel (ã; a, θ) e

るはずであるという仮定に基づく方法である．具体的には，ま(10)ず，進化モデルにより推定された影響度の高い順からソート

23The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）
指数関数型時間減衰べき関数型時間減衰
極大 F値 (%)

τc = 50 yrs, η = 0.1
τc = 117 yrs, η = 0.37 (最尤)
ランダム

50

F値 (%)

40

η

30

η
41

20

39

10

適合率 P25 (%)

0
0

50

100
150
200
作者リストのサイズ M

250

300

η

η

図 4 推定影響度の高い作者のリスト（指数関数型減衰モデ
ルの結果）とゴンブリッチの作者リスト 20) の一致度

60
56

Fig. 4 Degree of match between the estimated list of
inﬂuential creators and the Gombrich’s list20)

15.6

15.6

多様度

η

η

した作者のリストを作成した．次に，美術史で頻繁に取り上げられる作者のリストを得るため，美術史の古典的文献である
ゴンブリッチの著書 20) に登場する作者のリストを作成した．
文献 20) に記載されている作者のうち，絵画の分野で主な活τcτc

図 5 作者時定数 τc と斜行伝達係数 η に関する進化モデルの性能尺度の依存性動をしていない数名を除き，101 名の作者からなるリスト UG

Fig. 5 Dependence of evaluation metrics on τc and η（ゴンブリッチのリストと呼ぶ）を抽出した．これらのリス
トの一致度を計算するため，二項分類の評価尺度として一般的である F 値を用いる．モデルの推定結果のリストの先頭から，あるサイズ M のリスト UM を切り出し，適合率 PM =#(UM ∩ UG )/#UM ，再現率 RM = #(UM ∩ UG )/#UG ，及び F 値 FM = 2PM RM /(PM + RM ) を計算した．様々なM に対して，F 値が高い値を示すとき，モデルによる作者

極大 F値 (%)

36
34
32
30
28
26

の影響度の推定精度は高いとみなせる．また，ゴンブリッチのリストを正解とみなして，それ以外の作者がリスト UM に

5

10

15
20
クラスター数 K

2530

図 6 極大 F 値のクラスター数 K に対する依存性
Fig. 6 Dependence of the maximal F score on the number of clusters K

なるべく含まれないことが好ましい状況では，適合率が高い
モデルが良いモデルとみなされる．なお，ランダムに並べ替えた作者のリストに対しても同様の計算を行うことで，チャンスレートによるベースライン比較が可能である．
指数関数型の時間減衰モデルの場合に，最尤推定により得

F 値や適合率 P25 が最適な点では，最尤推定パラメーターにられた進化モデルに対する評価結果を図 4 に示す（三角印

比べて τc 及び η が小さい値を持つことがわかる．また，こは極大 F 値の位置を示している）．進化モデルによる F 値

れらの最適な点における極大 F 値と P25 は，指数関数型の曲線が，チャンスレートよりも大幅に高い値を示しているこ

時間減衰モデルの方がべき関数型のモデルに比べて，若干高とから，モデルによる作者の影響度推定の有効性が確認できい値を示している．このことから，作者の影響度推定においる．この結果は注目に値するが，より短い時定数 τc = 50 年ては，指数関数型の方が若干優れていると示唆される．なお，とより小さい斜行伝達係数 η = 0.1 を用いて推定した影響度

図 5 からは，最尤な点の周りで作者時定数と斜行伝達係数のを用いた場合，F 値曲線はさらに高い値を示すことがわかっ

値が尤度に与える影響は比較的小さいこともわかる．

た（図 4）．これは，尤度基準と「著名な」作者の推定精度のまた，以上の分析ではスタイルクラスターの数を固定して各々に対して，最適な τc と η の値が異なることを意味する． きたが，クラスター数 K を変化させたときの極大 F 値の振作者の影響度推定の観点で最適なモデルパラメーター (τcる舞いを図 6 に示す．この図は指数関数型減衰モデルの結果と η) の値を求めるため，これらの値に対する評価尺度の依を示しており，各 K に対して最尤推定で得られたモデルパ

存性を調べた．評価尺度としては，F 値曲線の極大点に対応

ラメーターを用いて推定した作者の影響度に基づいている．

する極大 F 値 Fmax = maxM FM ，M = 25 のときの適合率

この結果では，極大 F 値は K = 20 付近で最大となっておPM =25 ，及び多様度を測定した．図 5 に示す結果では，各パ

り，創作者の影響度を推定する上で K = 20 は最適なクラス

ネル上で評価値が最も良い点を太枠で示し，その評価値を隣ター数に近いことが示された．以下では，引き続き K = 20に記している．両方の時間減衰モデルの場合において，極大とした場合の結果について述べる．

24

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）
表 2 指数関数型の時間減衰を持つ文化進化モデル (τc = 50
年, η = 0.1) により推定された最も影響度の高い作者
25 人のリスト(a)Table 2 Most inﬂuential creators estimated by the (τc =50 yrs, η = 0.1)
影響度 eva

作者 a

制作開始年 tsa

作品数

1.81
1.77
1.75
1.70
1.63
1.62
1.60
1.58
1.57
1.54
1.53
1.48
1.45
1.44
1.44
1.43
1.43
1.42
1.42
1.41
1.40
1.38
1.38
1.38
1.37

レイセルベルヘ
アイヴァゾフスキー
デ・フリーヘルティツィアーノロラン
エルナンデス
テニールス (子)
ベッリーニ
ハフトカ
ルノワール
ホフマン
ブーシェ
マレーヴィチピカソ
ベラスケス
ゲインズバラファン・エイク
リキテンスタイン
モネ
マティス
ゴッホ
コロー
ゴーギャン
アルトドルファーブイノフスキ

1880
1835
1629
1503
1630
2001
1633
1455
1986
1858
1902
1734
1904
1893
1616
1745
1426
1961
1861
1890
1881
1825
1873
1507
2001

125
238
29
200
62
17
54
56
8
913
16
51
113
499
127
125
63
26
191
188
747
409
460
25
9

ゴッホ

ピカソ

マティス

シャガール

推定結果

WikiArt日本語版 Wikipedia

ルノワール

ルノワール

ルノワール

(b)

ゴッホ

ゴッホ
マティス

ピカソ

シャガール

ゴッホ

マティス

ピカソ

シャガール

マティス

ピカソ

シャガール

図 7 進化モデルにより推定された知識参照ネットワーク．(a)ネットワークの全体図及びゴッホにつながっている部分の拡大図，(b) 5 名の著名な作者の間のネットワークについて，推定結果と WikiArt 及び日本語版 Wikipediaに基づく結果で比較した結果

Fig. 7 Knowledge reference network inferred by themodel. (a) The whole network and an enlarged
part including creators connected to V. vanGogh, (b) the estimated network for ﬁve famous artists, compared to the reference networks
obtained from the information on WikiArt andWikipedia (Japanese) pages

4.3 作者の影響度の推定結果
この節の分析では，図 5 において適合率 P25 が最大で極大 F 値も高い，パラメーター τc = 50 と η = 0.1 を持つ指数関数型の時間減衰を含む進化モデルを用いている．このモデルによる推定影響度が最も高かった 25 人の作者のリスト

当性を調べるために，WikiArt.org 及び日本語版 Wikipediaを表 2 に示す（ゴンブリッチの文献 20) に登場する作者のの作者ページに掲載されている作者間の影響の有無に関する

名前は太字で示されている）．このリストには，様々な時代

情報を参照ネットワークとして表したものを図 7(b) に示すに活躍した作者が含まれていることがわかる．そして，リス（矢印は参照元から参照先に向いて描いている）．この比較

トにはデータセット内の作品数が比較的少ない作者も含まれ結果から，推定結果の参照構造は美術史における知見をあるており，その中にはデ・フリーヘル，ホフマン，リキテンス

程度反映していることが確認できる．一方で，WikiArt とタインなどの著名な作者が含まれる．この結果は，作者の名

Wikipedia の情報では，作者間の参照関係は異なっており，

声とデータ内の作品数には高い相関があるものの，モデルが美術史の知見においても不確定性が大きいことがわかる．ま

データ内の作品数による単純な推定ではなく，色彩スタイル

た，本研究の手法では扱えていない，2 人以上の影響者へのの特徴に基づいて影響度を推定していることを示す点で重要

参照や相互参照が一般にはあることがわかる．この様に，本である．この結果が純粋な画像データ及び因果的制約を課す

モデルにより美術史における伝記や仮説が定量的に検証できために使われた制作年に関するメタデータのみから得られた

るほか，具体的に色彩のどの特徴において影響を受けたかな

ことは，定量的かつ客観的な方法による絵画芸術の進化分析

ど，人手では難しい客観的な分析に本モデルを応用することに本モデルが有効であることを示している．

も可能である．より詳しい分析は，今後の研究で取り組む予

本モデルを用いて，式 (11) の事後確率を最大化することで， 定である．
各作者に最も影響を与えた作者を推定することができ，これから創作知識の参照ネットワークが推定できる．例として，

5. む す び

図 7(a) に示す結果では，ピカソとマティスがゴッホにネット

本研究では，統計的機械学習と進化モデルの手法を用いて，ワーク内でつながっていることが確認できる．この結果の妥

絵画芸術における色彩スタイルの文化伝達と進化を分析した．

25

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

まず，色彩スタイルクラスターのダイナミクスを分析するこが実行できる．本研究では絵画を対象としたが，応用できるとにより，スタイルクラスターの頻度変化に同期性が見出さ

他の文化領域として，音楽 26)〜28) や文学 29)，料理 30) などがれ，その主要な要因が作者の色彩スタイル分布が持つ偏りとあり，一般に，複雑な知識の文化伝達が創造的な知能を理解

共有性であることを確認した．次に，色彩スタイル分布の伝するために重要な領域への適用が考えられる．

達と選択の過程を組み込んだ文化進化モデルである，影響者

謝主導型伝達モデルがランダムモデルよりも歴史的データを良辞く説明できることを示した．本モデルを用いた教師なし学習

有益な議論をして頂いた伊藤貴之氏，持橋大地氏，金子仁により，画像データのみから作者の影響度を推定でき，絵画

美氏，中村元風氏，北村周平氏に感謝する．本研究は JSPS

芸術の歴史における重要な人物を自動的に発見できることも

科研費課題 21K12187，21K02846，22H03661，及び JST 創

示した．これらの結果は，絵画文化において，平均的な色の発的研究支援事業 JPMJPR226X からの支援を受けて行わ組合せだけでなく，様々な色の組合せの分布（色彩スタイル

れた．

分布）も作者間で伝達されており，作者の色彩スタイル分布
はそれから作者の影響度がある程度推定可能な情報を有する，創作知識の特質を表していることを示している．
本論文で検討したモデルは現実の進化の過程を単純化したモデルであることに注意が必要である．例えば，モデルを拡のパラメーターの時間変化を含めることができる．4.2 節で示された，尤度を最大化するパラメーターと美術史文献における著名な作者の推定精度を最大化するパラメーターとの不一致は，このモデルの不完全性を示している可能性がある．
一方で，人よりも大量のデータを処理できるこのモデルは，
人では見つけることが容易ではない様な客観的に正しい事実を見つけられる可能性も有している．したがって，今後はより精緻なモデルを研究し，これがどのように結果を変えるか（あるいは変えないか）を検証し，さらに，このモデルの能本研究の結果は，生成 AI 技術の拡張に応用できる可能性がある．影響者主導型伝達を伴う進化モデルを用いて，創作

7) H. Y. D. Sigaki, M. Perc, H. V. Ribeiro: “History of Art Paintings Through The Lens of Entropy and Complexity”, Proc. of
the National Academy of Sciences of the USA, Vol. 115, No. 37,
pp. E8585–E8594 (2018).

データから創作スタイルに関する知識の伝達経路を推定できる．学術文献科学分野では，この様な知識参照データ（引用データ）は，科学的貢献度の定量化 21) や，研究コミュニ，創造性の性質の解明

4) A. Elgammal, B. Liu, M. Elhoseiny, M. Mazzone: “CAN: Creative Adversarial Networks: Generating “Art” by Learning
About Styles and Deviating from Style Norms”, Proc. of International Conference on Computational Creativity (ICCC),
pp. 96–103 (2017).

6) M. Perc: “Beauty in Artistic Expressions through The Eyes
of Networks and Physics”, Journal of Royal Society Interface,Vol. 17, No. 20190686, pp. 1–13 (2018).

チマークテストを行う必要がある．

ティーの形成過程の理解

3) Y. Jiang, S. Chang, Z. Wang: “TransGAN: Two Pure Transformers Can Make One Strong GAN, and That Can Scale Up”,
Proc. of Conference on Neural Information Processing Systems(NeurIPS), Vol. 34, pp. 14745–14758 (2021).

5) L. L. Cavalli-Sforza, M. W. Feldman: Cultural Transmission
and Evolution, Princeton University Press (1981).

力を定量的に測定するために，合成データなどを用いたベン23),24)

1) T. Karras, S. Laine, T. Aila: “A Style-Based Generator
Architecture for Generative Adversarial Networks”, Proc. ofIEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition (CVPR), pp. 4401–4410 (2019).
2) R. Rombach, A. Blattmann, D. Lorenz, P. Esser, B. Ommer:“High-Resolution Image Synthesis with Latent Diﬀusion Models”, Proc. of IEEE/CVF Conference on Computer Vision and
Pattern Recognition (CVPR), pp. 10684–10695 (2022).

張して，複数の文化的親や，作者時定数や斜行伝達係数など

22)

参考文献

など，

創造的活動の進化過程を研究するための有益な情報源として活用されている．芸術分野では，自己報告や歴史家による説

8) A. Elgammal, B. Liu, D. Kim, M. Elhoseiny, M. Mazzone:“The Shape of Art History in The Eyes of The Machine”,
Proc. of AAAI Conference on Artiﬁcial Intelligence, Vol. 32,
pp. 2183–2191 (2018).
9) E. Cetinic, T. Lipic, S. Grgic: “Learning The Principles of Art
History with Convolutional Neural Networks”, Pattern Recognition Letters, Vol. 129, pp. 56–62 (2020).

明はあっても，これらから完全な知識伝達経路の情報が得られることは稀であるため25)，データ駆動型の方法で得られる

10) B. Lee, D. Kim, S. Sun, H. Jeong, J. Park: “Heterogeneity in
Chromatic Distance in Images and Characterization of Massive
Painting Data Set”, PLOS One, Vol. 13(9), No. e0204430, pp.
1–16 (2018).

相補的なデータが有用である．この様に新たな創作スタイルが生まれる原理を解明できれば，機械学習手法と統合することで，創造性を持つ生成 AI を実現する目的で利用できる．

11) P. H. R. Zivic, F. Shifres, G. A. Cecchi: “Perceptual Basisof Evolving Western Musical Styles”, Proc. of the National
Academy of Sciences of the USA, Vol. 110, No. 24, pp. 10034–
10038 (2013).

最後に，確率的データ生成過程と文化進化過程を統合したモデルに基づく本研究の枠組みは，幅広いデータ領域に適用可能である．本研究で扱った色彩スタイルの他にも，絵画

12) M. Mauch, R. M. MacCallum, M. Levy, A. M. Leroi: “TheEvolution of Popular Music: USA 1960–2010”, Royal SocietyOpen Science, Vol. 2, No. 150081, pp. 1–10 (2015).

データの重要なスタイル特徴量として，空間構成，ストロー
クのパターン，描かれた対象などがある．これらの様々な特

13) C. Weiß, M. Mauch, S. Dixon, M. Müller: “Investigating Style
Evolution of Western Classical Music: A Computational Approach”, Musicae Scientiae, Vol. 23, No. 4, pp. 486–507 (2019).

徴の分析には DNN を適用でき8),9)，データ生成過程のモデルを変更することで，より一般の特徴量に対して同様の分析

26

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

中 村 栄 太 （正会員）
2012 年 東京大学大学院理学系研究科物理学専

14) E. Nakamura, K. Kaneko: “Statistical Evolutionary Laws inMusic Styles”, Scientiﬁc Reports, Vol. 9, No. 15993, pp. 1–11
(2019).

攻博士課程修了．国立情報学研究所，明治大学，
京都大学などで研究員として勤務した後，現在，京都大学 白眉センター/大学院情報学研究科 特定助教．文化知能情報学，文化進化，機械学習，
統計物理に関する研究に従事．

15) E. Nakamura, Y. Saito: “Evolutionary Analysis and Cultural
Transmission Models of Color Style Distributions in PaintingArts”, Proc. of Asia Paciﬁc Signal and Information Processing
Association Annual Summit and Conference (APSIPA), pp.
493–500 (2023).
16) A. P. Dempster, N. M. Laird, D. B. Rubin: “Maximum Likelihood from Incomplete Data via The EM Algorithm”, Journalof the Royal Statistical Society: Series B (Methodological),Vol. 39, No. 1, pp. 1–22 (1977).

齋 藤 康 之 （正会員）
2000 年 北陸先端科学技術大学院大学 情報科学研
究科 情報処理学専攻 博士課程単位取得退学．木更津工業高等専門学校 情報工学科 助手，講師，
助教授を経て現在 准教授．博士（情報科学）．
IEEE，情報処理学会など各会員．画像処理，音楽情報科学，Open Air Museum に関する研究に従事．

17) R. Singh, E. Nakamura: “Dynamic Cluster Structure and Predictive Modelling of Music Creation Style Distributions”, Royal
Society Open Science, Vol. 9, No. 220516, pp. 1–18 (2022).
18) J. F. Crow, M. Kimura: An Introduction to Population Genetics Theory, Harper and Row Publishers (1970).
19) D. Wang, C. Song, A.-L. Barabási: “Quantifying Long-Term
Scientiﬁc Impact”, Science, Vol. 342, No. 6154, pp. 127–132(2013).
20) E. H. Gombrich: The Story of Art (16th ed.), Phaidon Press(1995).
21) O. Penner, R. K. Pan, A. M. Petersen, K. Kaski, S. Fortunato:“On The Predictability of Future Impact in Science”, Scientiﬁc
Reports, Vol. 3, No. 1, pp. 1–8 (2013).
22) R. Klavans, K. W. Boyack: “Which Type of Citation Analysis Generates The Most Accurate Taxonomy of Scientiﬁc andTechnical Knowledge?”, Journal of the Association for Information Science and Technology, Vol. 68, No. 4, pp. 984–998(2017).
23) V. Larivière, S. Haustein, K. Börner: “Long-Distance Interdisciplinarity Leads to Higher Scientiﬁc Impact”, PLOS One, Vol.
10(3), No. e0122565, pp. 1–15 (2015).
24) L. Wu, D. Wang, J. A. Evans: “Large Teams Develop andSmall Teams Disrupt Science and Technology”, Nature, Vol.
566, No. 7744, pp. 378–382 (2019).
25) D. Park, J. Nam, J. Park: “Novelty and Inﬂuence of Creative
Works, and Quantifying Patterns of Advances Based on Probabilistic References networks”, EPJ Data Science, Vol. 9, No. 2,
pp. 1–15 (2020).
26) D. Park, A. Bae, M. Schich, J. Park: “Topology and Evolutionof The Network of Western Classical Music Composers”, EPJ
Data Science, Vol. 4, No. 2, pp. 1–15 (2015).
27) M. Interiano, K. Kazemi, L. Wang, J. Yang, Z. Yu, N. L. Komarova: “Musical Trends and Predictability of Success in Contemporary Songs in and out of The Top Charts”, Royal SocietyOpen Science, Vol. 5, No. 171274, pp. 1–16 (2018).
28) E. Nakamura: “Computational Analysis of Selection and Mutation Probabilities in The Evolution of Chord Progressions”,
Proc. of International Symposium on Computer Music Multidisciplinary Research (CMMR), pp. 462–473 (2023).
29) C. O. Brand, A. Acerbi, A. Mesoudi: “Cultural Evolution of
Emotional Expression in 50 Years of Song Lyrics”, Evolutionary Human Sciences, Vol. 1, No. e11, pp. 1–14 (2019).
30) O. Kinouchi, R. W. Diez-Garcia, A. J. Holanda, P. Zambianchi,
A. C. Roque: “The Non-Equilibrium Nature of Culinary Evolution”, New Journal of Physics, Vol. 10, No. 073020, pp. 1–8(2008).

(2023 年 6 月 27 日 受付)(2023 年 10 月 10 日 再受付)

27

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）
IIEEJɀɰʁɑɣʁɚʁ -- 年次大会 2023 Journal Track 論文特集 -深層学習による人物再同定における損失関数への重み付け手法
清 水 雄 哉†（学生会員）

榎

田

修

一†

† 九州工業大学

Multi-Loss Weighting for Person Re-Identiﬁcation Based on Deep Learning
Yuya SHIMIZU† (Student Member ), Shuichi ENOKIDA†† Kyushu Institute of Technology〈あらまし〉 視野を共有しない複数台カメラ間の人物追跡などにおいて, 同一人物を判定する人物再同定が重要である. 深層学習を用いた人物再同定は高い性能を達成しており, その損失関数として, 一般的に Cross-Entropy Loss やTriplet Loss が用いられる. 近年, 人物再同定に対するアプローチとして, その両方の損失関数を線形和で用いる手法が注目されている. しかし, 異なる性質を持つ損失関数を同時に用いる場合, 他方への影響を考慮した重み付き線形
和による統合法が必要となる. そこで本研究では, 損失関数の学習効率の違いとそのバランスを考慮し, 学習中に損失の重みを自動調整する手法を提案する.
キーワード：深層学習, 人物再同定, 損失関数, cross-entropy loss, triplet loss

<Summary> Person re-identiﬁcation is an important component to realize various image recognition
systems, e.g., person tracking system by utilizing multiple cameras. Person re-identiﬁcation based on deeplearning has achieved high performance, and cross-entropy loss or triplet loss is generally used as the loss
function. In recent years, a linear summation of both loss functions has been attracting attention as an
approach to person re-identiﬁcation. However, when loss functions with diﬀerent properties are used at thesame time, a method of synthesis by weighted linear summation that takes into account the eﬀect of theloss function on the other loss function is necessary. To overcome above problems, in this paper, a methodthat automatically adjusts the weights of loss functions during learning is proposed.
Keywords: deep learning, person re-identiﬁcation, loss function, cross-entropy loss, triplet loss

Loss1)の 2 種類の損失関数の線形和により学習の損失を求め

1. は じ め にる手法が注目されている. しかし, 単純な線形和では, 性質の異なる損失関数を常に同程度に評価するため, それぞれの性

安心安全な社会のために, 公共の様々な場所に設置された能を十分に活かせていない可能性がある. そこで本研究では,

防犯カメラは犯罪認知件数の低下などに貢献している. 防犯

各損失関数に対し重み付けすることにより, 他方の損失からカメラは, 単に犯罪の予防だけでなく, 警察捜査における被疑の影響を抑え, 効率的な損失の減少を目的とする. また, 学習者の特定・追跡や犯行の立証, 迷子の発見などに活用される.

により得られる損失は, 学習環境ごとに異なり, 適切な重み

人物再同定は防犯カメラからの人物特定や追跡において, そ

付け値を固定的に用いることはできない. そこで, 学習中にの効率化や自動化のために重要である. 人物再同定とは, 複得られる損失から, 損失関数への重みを計算する重み自動調

数台のカメラや, 同一カメラの異なる場面で撮影された人物

整手法を提案する. 本研究では提案手法を用いた損失関数へ

画像から同一人物を判別する問題である. 一般的な人物検出の重み付けについて, 学習モデルの精度へ与える影響の観点

や人物追跡では, 一度 ID を付与した人物がカメラ画角からから解析する.

外れ, 再び画角内に入った際に異なる ID が付与される. 一方, 人物再同定では同一の ID を付与することができる. 近年,
深層学習による人物再同定では, 多クラス分類に用いられる

Cross-Entropy Loss と, 深層距離学習に用いられる Triplet
28

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）とができるため, Cross-Entropy Loss が損失関数として用いられる.

3.1.2 Triplet Loss
Triplet Loss1)は, 深層距離学習で用いられる損失関数である. 深層距離学習では, データの類似度を表す距離に基づき,同じクラスの場合には距離が近く, 異なるクラスの場合には距離が遠くなるように学習する. 人物再同定や顔認識では各サンプル数も少なく, 個人をクラスとして扱うため, 実環境において, 多くの場合サンプルが訓練に存在しないクラス, す
なわち未知クラスとなる. 深層距離学習の特徴として, 訓練
データにおける各クラスのサンプル数が少ない場合や, 推論

図 1 エポックごとに平均化した損失の推移
Fig. 1 Transition of average losses per epochの際に未知のクラスがある場合にも有効な学習であることがあげられる. よって人物再同定には, 深層距離学習の代表的な損失関数である Triplet Loss が用いられる.

2. 関 連 研 究

基準画像と正解画像との距離を DP , 基準画像と不正解画

人物再同定では, 多クラス分類に用いられる Cross-Entropy

像との距離を DN , マージンを表すハイパーパラメータを τ

Loss と, 深層距離学習に用いられる Triplet Loss1)の 2 種類のとする. Triplet Loss の目的は, DN ≥ DP + τ を満たすよう損失関数の線形和により学習の損失を求める手法が注目され,に, DP を小さく, DN を大きくし, ニューラルネットワーク

全体の損失関数 L は, Cross-Entropy Loss を LCE , Triplet

におけるパラメータを調整することである. Triplet Loss を

Loss を LT として式 (1) で表される.

LT とすると, LT は式 (3) で表される.

L = LCE + LT

(1)

LT = max{DP − DN + τ, 0}(3)

volutional Neural Network ではなく, 画像をパッチへ分解

3.2 損失関数への重み付け
図 1 に示すようにエポックごとに平均化した各損失の推移
は, 学習が進むに連れて同程度に収束しているものの, 序盤には比較的大きな差が存在し, その減少傾向も異なっている.

して扱う Vision Transformer5)をモデルベースとして採用しよって, 式 (1) の損失を求める際に各損失関数に対し重み付た学習モデルである. モデル構造は, 主に文献 6) によるベー

けすることにより, 他方の損失からの影響を抑え, 効率的なこの手法を用いた人物再同定に対する学習モデルには, OS2)

3)

4)

Net , BDB Network , そして, TransReID などがあげられる. TransReID は, 人物再同定において主流である Con-

損失の減少を検討する. そこで, LCE , LT それぞれに対してスラインに基づき構成されている. また, 新たに局所特徴量

重み WCE , WT を与えた損失関数を式 (4) に示す.

への注目を目的とする Jigsaw Patch Module と撮影カメラ
環境の考慮を目的とする Side Information Embeddings のL = WCE LCE + WT LT

2 つのモジュールが提案されている. 本研究では TransReID

深層学習では損失を最小化するように学習することで, 学習を実験における学習モデルとして使用する.

3.

(4)

精度を向上させる. 式 (4) は, 重要度が高い損失に対して重学習中の損失を用いた重み付け手法

み付けすることで, 効率的な学習の実現を目指す. しかし, あ

3.1 人物再同定における損失関数
3.1.1 Cross-Entropy Loss
Cross-Entropy Loss は, 主に多クラス分類問題で利用される損失関数である. 損失の計算には確率分布が使用され, 真らゆる問題で精度を向上させる一定の重みは存在しないため,
重みを適切に調整する必要がある. そこで, 学習中に逐次求められる損失から, 重みを自動調整する手法を提案する.
本研究では, LCE と LT のうち, 大きな損失を観測した損の確率分布を p, 学習モデルにより推定された確率分布を q失関数の重みを大きくすることを基本方針とする. 具体的にとし, Cross-Entropy Loss を LCE とすると, LCE は式 (2)は, LCE と LT の差と比をそれぞれ用い, 重みを自動調整すで表される.

る. 提案手法において, 重み調整の実施間隔はエポックごと

LCE = −

p(x) log(q(x))とする. 式 (4) における重みの計算には, 前エポック中に求(2)められた損失の平均, L̄CE および L̄T を用いる. また, 最初

xのエポックにおける重み WCE および WT は 1.0 とした.

式 (2) は, 確率分布が似ていると誤差が小さくなり, そうでな
ければ誤差が大きくなる関数であるため, 損失を表すことが3.3 損失の差を用いた重み自動調整手法できる. 人物再同定においては各人物に割り当てられる ID

学習における損失について, LCE > 0 および LT > 0 でを各クラスとみなすことで, 多クラス分類問題として扱うこある. また, 損失の大小比較を用いた説明のために, L̄L =29

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）(a) mAP(b) Rank-1

図 2 損失の差を用いた重み付け手法における mAP, Rank-1, WCE の推移
Fig. 2 The progression of mAP, Rank-1, and WCE in weighting methods using thediﬀerence of losses(a) mAP(b) Rank-1

図 3 損失の比を用いた重み付け手法における mAP, Rank-1, WCE の推移
Fig. 3 The progression of mAP, Rank-1, and WCE in weighting methods using theratio of losses

⎧
⎨ 1.0
WT =
L̄T
⎩
L̄CE

max{L̄CE , L̄T }, L̄S = min{L̄CE , L̄T } とする.
L̄L − L̄S を LL の重みとする手法を提案する. しかし, そのまま差を用いる場合, L̄L − L̄S ≤ 1.0 の際に, LL に対する重みが 1.0 より小さくなるため, LL の影響が抑えられて学評価実験におけるデータセットとして, 人物再同定に広く用でそれを防ぐ. ここで, 提案手法では各損失の大小によっていられる Market15017)を使用した. Market1501 は, 訓練用

WCE , WT の求め方が変化する. これを踏まえ,データに 12,936 枚, テスト用に 19,732 枚, 計 32,668 枚の人

式 (5), (6) により損失の差を用いて WCE , WT を求める.

WCE =

WT =

L̄CE − L̄T + 1.0
1.0(L̄CE ≥ L̄T )(L̄CE < L̄T )

1.0(L̄CE ≥ L̄T )L̄T − L̄CE + 1.0(L̄CE < L̄T )(8)(L̄CE < L̄T )4. 評 価 実 験

習することとなる. そこで, 求められた差に 1.0 を足すこと(L̄CE ≥ L̄T )物の矩形領域画像で構成され, 各人物に対応する 1,501 個のID が付与されている. TransReID モデルの学習において, 事
前学習モデルには TransReID がベースラインと定める ViTB/16 を使用した. 訓練データに対し 120 エポックの学習を 5(5)回行い, その平均を結果として用いる. 評価指標には, 人物再(6)

同定における慣例として, mean Average Precision(mAP)

3.4 損失の比を用いた重み自動調整手法
L̄S に対する L̄L の比率を LL の重みとする手法を提案する. そこで, 式 (7), (8) により損失の比を用いて重み WCE ,WT を求める.
⎧⎨ L̄CE (L̄ ≥ L̄ )
CE
T
WCE =
(7)
L̄T
⎩
1.0 (L̄CE < L̄T )および Cumulative Matching Characteristic(CMC) 曲線
における Rank-1 を用いる.

5.

結

果

重みなしの場合と損失の差による手法の学習結果について

mAP, Rank-1 および WCE の推移を図 2 に示す. 同様に,重みなしの場合と損失の比による手法の学習結果について

30

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

6. 結

論

本研究では, 深層学習による人物再同定において, Cross-

Entropy Loss と Triplet Loss の 2 つの損失関数に対して動的に重み付けする学習手法を提案した. 実験においては, 学
習精度に与える影響について解析し, 特に損失の比を用いた手法について学習中いずれの時点においても精度の向上を確認した. なお, 本論文では片方の損失に対してのみ重みを付ける手法に留まった. 今後は, 人物再同定における学習効率のさらなる向上のため, 提案手法を様々な学習モデルやデー(a) L̄CE

タセットに適用して効果を多面的に調査していく. また, 両方の損失に対し同時に重み付けする手法の検討が課題であると考えている.

参考文献
1) A. Hermans, L. Beyer, B. Leibe: In Defense of the Triplet Loss
for Person Re-Identiﬁcation , arXiv preprint arXiv:1703.07737(2017).
2) K. Zhou, Y. Yang, A. Cavallaro, T. Xiang: Omni-Scale Feature
Learning for Person Re-Identiﬁcation , Proc. of the IEEE/CVF
International Conference on Computer Vision (ICCV), pp.37023712 (2019).

(b) L̄T

Batch Dropblock3) Z. Dai, M. Chen, X. Gu, S. Zhu, P. Tan:
Network for Person Re-Identiﬁcation and Beyond , Proc. of
the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision(ICCV), pp.3691–3701 (2019).

図 4 エポックごとに平均化した損失の各手法における推移
比較
Fig. 4 Comparison of transitions in average losses perepoch among diﬀerent methods.

Tran4) S. He, H. Luo, P. Wang, F. Wang, H. Li, W. Jiang:sReID: Transformer-Based Object Re-Identiﬁcation , Proc. of
the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision(ICCV), pp.15013-15022 (2021).

mAP, Rank-1 および WCE の推移を図 3 に示す. 学習中の損失について, どちらの提案手法においても結果として常にL̄CE > L̄T であり, Cross-Entropy Loss に対する重み WCEのみが求められたため, WT は常に 1.0 であった. さらに, 図

5) D. Alexey, L. Beyer, A. Kolesnikov, D. Weissenborn, X. Zhai, T.
Unterthiner, M. Dehghani, M. Minderer, G. Heigold, S. Gelly,
others: An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale , International Conference on Learning
Representations (2021).

4 に各手法における損失の推移を示す.
図 2 より, 学習前半において, 損失の差による手法では

6) H. Luo, Y. Gu, X. Liao, S. Lai, W. Jiang: Bag of Tricks anda Strong Baseline for Deep Person Re-Identiﬁcation , Proc. of
ICCV and Pattern Recognition Workshops (2019).

mAP, Rank-1 ともに, 10, 30 エポックでは重みなしの場合よりも向上し, その後は同程度で推移した. また, 損失の比に

7) L. Zheng, L. Shen, L. Tian, S. Wang, J. Wang, Q. Tian:
Scalable Person Re-identiﬁcation: A Benchmark , Proc. of
the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision(ICCV), pp.1116-1124 (2015).

よる手法では, 差による手法では見られない学習中盤までの精度の向上が見られ, 終盤では同程度で推移した. 比による(2023 年 6 月 29 日 受付)(2023 年 10 月 13 日 再受付)手法ではいずれの時点でも重みなしの場合以上の精度を示したことから, 全体を通して収束が早まったことがわかる.
各手法における学習前半での精度向上について, 図 4 より,
重みなしの場合に比べて損失が早い段階で減少していることからも, 提案手法による重みが効果的であると考えられる. また, 学習後半では, 各手法において WCE の振る舞いが異なり, 差による手法では, 学習が進むにつれて 1.0 に収束したことから重みの効果が薄かったと考えられる. 比による手法では, 学習後半において, WCE は 1.5 から 1.8 付近で変化し続け, 損失の差が小さくなった場合でもその違いを捉えることができ, 学習に対して差による手法より効果的であったと考
えられる.

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清 水 雄 哉 （学生会員）
2023 年 九州工業大学情報工学部卒業. 現在 同大学情報工学府情報創成工学専攻修士課程に在籍. 画像情報処理, パターン認識に関する研究に従事.

榎 田 修 一2002 年 九州工業大学大学院情報工学研究科博士後期課程修了, 同年 九州工業大学情報工学部情報工学研究科助手．2007 年 同大学 助教, 2009年 九州工業大学大学院情報工学研究院准教授.
2017 年 同大学院 教授. 現在に至る. 画像情報処理, パターン認識に関する研究に従事. 博士（情報工学）. 情報処理学会, 日本ロボット学会, 自動車技術会 各会員.

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IIEEJɀɰʁɑɣʁɚʁ
高所俯瞰映像と直下視画像を用いた車両速度・車間距離推定システム
味 田 昌 樹†佐 治

斉†（正会員）† 静岡大学

The System Estimating Distance between Two Vehicles
by Altitude-Camera-Movie and Ortho-Mosaic-Images
Masaki MITA† , Hitoshi SAJI† (Member)† Shizuoka University〈あらまし〉 高所俯瞰映像中の車両を追跡し，車両速度と車間距離を継続的に推定するシステムを構築した．車両速度・車間距離の推定のためには，追跡車両の座標を直下視点の座標に変換することが必要となる．また，走行車両を構成する画素数が少ないため，検出・追跡に必要な特徴の抽出が難しい．本研究では，追跡車両の座標を直下視点の座標に変換するために，システムの前処理として俯瞰映像から作成した背景画像と直下視画像中のセンターラインを対応付けて座標変換表を作成した．さらに，車間距離の推定対象となる危険車両は大まかに人間が認識できるため，
車両検出・車両追跡のために人間が選択した領域をテンプレート画像として抽出後，テンプレートマッチングを行う手法を採用した．上記を統合し，追跡車両の座標を逐次直下視点座標に変換することで車両速度・車間距離を推定可
能なシステムを構築した．
キーワード：高所俯瞰映像，白線検出，車両追跡，車両速度推定，車間距離推定<Summary> We built a system that continuously estimates the distance between vehicles in altitude
camera movie. We have been conducting research on utilizing the wide shooting range of altitude camera
movie for monitoring running vehicles. However, it is necessary to convert the coordinates of the tracked
vehicles to nadir coordinates in order to estimate the distance between vehicles as correctly as possible. Also,
the number of pixels that make up a running vehicle, about 50x50 px, is too small to extract the features
necessary for detection and tracking. In this study, we created a transform map by matching the roadsection lines in the background image and ortho image created from the overhead image as a pre-processingof the system to convert the coordinates of the tracked vehicles to nadir coordinates. Furthermore, sincedangerous vehicles that are targets for estimating the distance between vehicles can be roughly recognizedby humans, we adopted template matching by extracting the region selected by humans as a template image.
We built the system that converts the coordinates of the tracked vehicles to nadir coordinates sequentiallyand estimates the distance between vehicles.
Keywords: altitude-camera-movie, white-lane detection, vehicle tracking, estimation of vehicle speed, estimation of distance between two vehicles

度である．つまり，車両の走行速度が大きいほど事故が発生

1. は じ め にする傾向にある．二点目に，2020 年に創設された妨害運転

近年の調査によると，日本の交通事故発生件数は減少傾向

罪を挙げる．これにより，あおり運転と呼ばれていた危険運にある1)．しかし，負傷者や死亡者の数は交通事故 (人身事

転がさらに重大な過失として認識されるようになった．妨害

2)故に限る) 発生件数を上回っている ことから，交通事故は依運転の対象となる違反には最低速度違反や車間距離不保持違

然として重大な社会問題であり，抑止すべき事象である．こ反などが含まれる4)．特に，速度や車間距離は視覚的かつ定の抑止のために以下の二点に着眼した．一点目に，交通事故

量的に求められるため，監視が容易である．上記二点を踏ま3)の発生件数と危険認知速度との高い相関関係を挙げる ．危え，車両の走行速度と車間距離の監視が交通事故の抑止につ

険認知速度とは運転者が危険を認知したときの車両の走行速

ながると考える．

33

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車両速度監視の手段として，路側機によるプローブデータの取得を挙げる．路側機は高速道路を中心に複数台設置され，それぞれの設置間隔も約 4km，都市間高速道路に至っては 10〜15km 間隔と広域の交通監視が可能である5)．しかし，設置コストが高いこと，高速道路が中心であり一般道の設置台数は少ないことから，監視可能な地域が限定されてしまう．また，路側機が取得するプローブデータは，100m 及び 200mごとの走行履歴である6)ため，妨害運転に必要な車両同士の位置関係の変化や速度変化を逐次監視できない．一方で映像，
画像は路側機や他の車両感知器と比較してミクロな情報の収

図 1 手法概要図
Fig. 1 Methodology集が可能であり，ソフトウェア主体の柔軟なシステムを構築可能である7)．加えて，インターネット上ではライブカメラ

瞰映像と直下視画像との位置合わせ手法を提案する．ここで映像が入手しやすい形で無料公開されており，その中でも高所に設置され俯瞰的な映像を撮影しているカメラも存在する．
上記の特徴から高所俯瞰映像の利用を提案する．高所俯瞰映使用する直下視画像は衛星画像あるいは三次元点群などから作成したものである．上記の直下視画像は位置情報を持つため，画像上の変位を長さの計量単位に変換できる．よって，俯像を画像解析することで走行車両の検知や速度・車間距離な瞰映像と位置合わせすることで車両の位置を正確に求め，車どを推定すれば，交差点カメラなどにはない数百メートル規

両速度や車間距離の推定精度向上を目指す．また，危険運転

模の範囲に対して道路における走行状況を監視し，制限速度

車両の可能性が高い車両二台を手動で選択するインタフェーの規定や妨害運転の取締り強化に貢献できる．さらに，高所俯瞰映像の中でも特にライブカメラ映像を利用することで，より安価なコストで広範囲の走行状況の監視を行う．

スとテンプレートマッチングによる追跡手法を考案し，先行研究で判明した車両の自動検出の課題を解決する．最終的に位置合わせ手法の出力結果を用いて動画のフレームごとに車

高所俯瞰映像を使用した画像解析研究として勝見らの研両速度と車間距離を測定するシステムを提案する．

究8)を挙げる．勝見らは高所俯瞰映像としてライブカメラ映

本稿では提案システムの詳細を述べたのち，精度評価や考像を使用し，映像中の複数台の車両を検出した．また，検出察，今後の展望について述べる．

車両それぞれについて走行速度を算出し，近傍の車両との車2. 手

間距離も求めた．一方で，その手法には以下のような課題がある．一点目は，速度と車間距離の推定についてである．車法

本研究の手法について，図 1 に概要図を示す．図 1 に示し

両の速度の算出には移動距離を求める必要があり，俯瞰映像

たように，本研究の手法は道路の位置合わせと車両速度及びでは地面に対して直交する座標系を持たないため，距離を正確に測定できない．これは車間距離についても同様である．
勝見らは，使用映像が定点映像であることと，国土交通省な

車間距離推定の二段階から成る．本章では，2.1 節, 2.2 節においてそれぞれの説明を行う．

どの機関が発行している道路地図画像を利用して，俯瞰視座

2.1

標を直下視座標に変換し, 距離を推定していた．ただし，使

本節では図 2 に示す一連の処理について 2.1.1 項〜2.1.3

用映像と道路地図画像は，四点の対応点のみを用いて画像全項で説明する．本節で述べる処理は，全て車両速度・車間距離

体を一つの射影変換により位置合わせしていたため，映像内

推定システムで使用する座標変換表の作成を目的として行わの高低差による歪みに対応できないこと，そしてその位置合れる．本節の最終項 (2.1.3 項) で述べる処理の出力が座標変

わせが人の主観で行われていたことから，変換精度と信頼性換表にあたるデータである．また，位置合わせのランドマーに欠けていた．位置合わせの精度は車両速度・車間距離推定

クにセンターライン (破線) を利用する．これは直線的かつ直下視画像と俯瞰映像の位置合わせに大きな影響を与えるため，改善の必要があった．二点目は， 平面的な形状をしていること，破線の長さ及び配置間隔が規
車両の検出についてである．勝見らの検出手法では天候によ定されていることから，撮影画角の異なる画像における形状

らず精度が 70%以上と報告されている．一定の検出精度は得の歪みが少ないと考えたためである．平面に近似できるセンられているが，未検出車両も多く，人間が映像を見るだけでターラインを利用することから変換には射影変換を利用する．

わかるような危険車両も，監視できない可能性がある．高所

2.1.1 センターライン抽出

俯瞰映像は撮影範囲の面でメリットがあるものの，映像中の本項では道路上のセンターライン (破線) を直下視画像と車両領域が微小で，映像の解像度によっては車両の構成画素

俯瞰映像から抽出する手法について述べる．

数が映像全体の 5%にも満たないため，画像解析による自動

まず，センターラインを抽出するにあたって障害となる，
道路上に存在する車両などの物体を除去する．この方法につ検出が困難だった．

いてのみ，直下視画像と俯瞰映像で異なる処理を行う．直下

以上の課題を解決するために，センターラインを用いた俯

34

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図3

影領域を考慮した k-means クラスタリング結果
Fig. 3 k-means results considering shadow area

図 2 直下視画像と俯瞰映像の位置合わせ手法概要
Fig. 2 Methodology of our proposed image registration

視画像については，静止画像であることを利用して車両などの不要物を塗りつぶしたマスク画像を作成し，直下視画像から差し引く．俯瞰映像については，直下視画像とは異なり除去対象の物体位置が一定ではないため，Zivkovic らが考案し

図 4 道路領域上の分割点
Fig. 4 Base points on road

た混合ガウス分布による背景推定アルゴリズム9)を，俯瞰映像の冒頭の数百〜数千フレームに対して適用する．俯瞰映像
中の道路上の物体について, センターライン以外は移動物体

さらに，抽出した道路白線領域からセンターラインのみをと考えられるため，以降の処理では推定した背景画像を利用抽出する．抽出した道路白線領域にはセンターライン以外のすることでセンターラインの障害になる物体を除外する．

白線や除去できなかったノイズが含まれている．センターラ

次に，センターライン抽出にあたり，処理対象の領域を道路領域に限定する．高所俯瞰映像は定点カメラであるため，イン一つ当たりの面積は画像全体と比較してかなり小さくなることや，高所俯瞰映像中のセンターラインは映像内の座

道路領域の映像内の位置は変わらない．そこで道路領域を塗標によって大きさや形状が異なることから，機械的かつ自動

りつぶした道路マスク画像を直下視画像と俯瞰映像それぞれ的にセンターラインとそれ以外の白線及びノイズを区別するに対して作成し，先ほど述べた方法によって車両などを除去ことは難しい．上記の理由から，個々の道路白線領域についした画像との論理積を取る．

て，センターラインとして抽出するか否かを人に判断させる

ここまで二つの処理を行ってきたが，現時点での直下視画像，俯瞰映像の処理結果にはともに道路白線，道路のアスファようなインタフェースを構築し，センターラインを手動で抽出する．

ルト領域，画像処理によって除去された黒領域の三領域が存在する．この画像からセンターラインの候補を絞り込むため

2.1.2 道路領域の分割には道路白線領域を抽出する必要がある．上記のようにあら

2.1.1 項で得た高所俯瞰映像中及び直下視画像中のセンター

かじめ領域の中間色（白，灰色，黒）と領域数が推測可能なラインを基準として，射影変換を利用した位置合わせを行う．

場合には k-means クラスタリングによる領域分割が有効で射影変換を利用した位置合わせには，射影変換行列作成のたある．存在している領域のうち，アスファルト領域の中間色

めに四組の点を対応付ける必要がある．道路領域全体に対しは照明環境やノイズの影響を考慮すると予測が難しいため， て位置合わせを行うために，抽出したセンターラインの四隅

k=4 での k-means クラスタリングを行うとより効果的に領の点と道路マスク画像の端を使って道路領域を分割し, 分割

域を分割できる．最終的に，クラスタリング結果のうち最もした領域ごとに四隅の点を得る．抽出したセンターラインご

明度の高いクラスタ領域を道路白線領域として抽出すればよとに下記の手順を行い，道路領域を分割する．まずセンター

い．ただし，白線領域に影が被覆しているような場合はクララインの外接矩形を求め，その矩形の角四点を分割点とする．

スタリングが効果的でない可能性がある．影領域に含まれる

次にセンターラインの外接矩形の上底と下底をそれぞれ伸長

白線はそうでない白線と比較して著しく明度が下がるためでしたときに道路マスク画像の端と交差する点を分割点とする．

ある．そこで Murali らが考案した影領域推定手法10)により

その後，すべての分割点に対して近傍四点を一つの領域とし

影領域とそれ以外の領域とに分け，上記の k-means クラスて道路を分割する．上記の手順において道路領域が分割されタリングを行って図 3 に示すような道路白線領域を抽出する過程を図 4 のように略図として示す．図 4 中の図は左からる．その後，影領域とそうでない領域それぞれから抽出した

高所俯瞰映像中の道路領域，その領域の分割点を示した画像，

道路白線領域を一つにまとめ，画像内の全ての道路白線領域

道路領域の分割画像を表す．なお，図 4 は略図であり，実際を得る．

の道路領域の分割は伱間なく行われる．

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図 7 車両速度・車間距離推定システムの実行例
Fig. 7 Speed and distance estimation system
図 5 位置合わせと射影変換によって得た座標変換表
Fig. 5 Conversion map obtained by registration andperspective transformation

以降のフレームでは正規化相互相関係数を類似度として評価するテンプレートマッチングを行い車両を追跡する.

2.2.2

車両速度推定追跡中の車両の速度を推定するために 2.1 節で出力した座標変換表を使用して直下視点の座標に変換する．座標変換表
はセンターラインを基準に作成しているため，車両の接地点を利用する．定点カメラにおいて，追跡中の車両を囲むバウンディングボックスの辺のうち，カメラに対して平行でかつ最も近い辺の中点が対象車両の接地点とみなして座標を得る．
接地点の座標をもとに，座標変換表を参照して直下視点の座図 6 車両速度・車間距離推定手法概要

標を得た後，前フレームで得た直下視点の座標との変位を取Fig. 6 Methodology of speed and distance estimation

る．また，テンプレートマッチングによる追跡では，車両に2.1.3 位置合わせ及び射影変換

よっては毎フレーム数ピクセルほど振動するようにマッチン

2.1.2 項で高所俯瞰映像と直下視画像の道路領域は複数のグ位置が変化するため，変位が想定より大きくなる可能性が四角形の平面に分割されている．得た平面のうち，ある直下ある．そこで，変位に対するセンターラインの正射影ベクト

視画像の平面とそれに対応する俯瞰映像の平面を一組として

ルのノルムを毎フレーム加算し車両の移動距離を求める．最四角形の平面の四隅を利用した位置合わせを行い，射影変換

終的に，その移動距離を対象車両の追跡フレーム数で割り，行列を作成する．上記の位置合わせを全ての平面の組の数だ

車両速度を求める．

け行うことで，同じ数だけ射影変換行列を得る．複数の射影

2.2.3 車間距離推定

変換行列により高所俯瞰映像中における道路領域全ての点の座標を直下視画像上の座標に変換できる．本項の出力として，
座標変換表を高所俯瞰映像と同解像度の多チャンネル画像と追跡対象車両を二台に限定し，それら車両の車間距離を推定する. 車間距離推定のためには，片方の車両の前面から他方の車両の背面までの距離を測定する必要がある．俯瞰映像

いう形式で用意する．座標変換表の道路領域の各画素位置に

中では車両の前面あるいは背面のいずれか片面のみ映ること対して，複数の射影変換行列を用いて直下視画像上の座標にが多く，映った面の位置は車両の道路との接地点を直下視に変換し，直下視画像上の座標を画素値として書き込む．座標

変換した座標から推定できる．残った面の位置は接地点の変変換表を図 5 に示す略図のように利用すると，高所俯瞰映像

換座標に対して自動車の全長をセンターラインの方向に加算

中の車両について直下視画像上の座標が得られる．

して求める．ここで用いる自動車の全長は普通乗用車と軽自2.2 車両速度・車間距離推定

動車を考慮して 4.05m とした．本研究では車両検出・追跡

本節では図 6 に示す一連の処理について 2.2.1 項〜2.2.3を簡易的な手法で行っているため，推定対象の車両を普通乗項で説明する．本節で述べる処理は，車両追跡と 2.1 節の結用車と軽自動車に限定する．そのために，道路運送車両法に果を利用した車両速度・車間距離推定である．

よって定められているバスや大型トラックと小型乗用車の境
界値 4.7m と小型乗用車と軽自動車の境界値 3.4m11)を用い

2.2.1 車両追跡
走行速度推定の対象車両を決定し, 追跡する必要がある. 危

た．4.05m は 4.7m と 3.4m の平均値である．上記のように

険車両は目視でおよその判別がつくため, システムの使用者

車両の前面・背面を求め，二台の車両の車間距離を推定する．

が選択した範囲から画像を抽出し, テンプレート画像とする.

構築した車間距離・速度推定システムの実行例を図 7 に示す．

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表1

表 2 実験に使用した直下視画像について実験に使用した高所俯瞰映像について

Table 1 About altitude camera movie
場所
日時

静岡県静岡市さった峠
12 月 15 日, 2021 年, 1:55 p.m. （実験 1）
12 月 15 日, 2021 年, 2:46 p.m. （実験 2）

解像度
フレームレート
備考

1920×1080 (pixel)
30.0 fps© 静岡市12)

図 8 使用した高所俯瞰映像（昼間）Fig. 8 Altitude camera movie(daytime)

Table 2 About ortho mosaic image
場所
解像度
縮尺
備考

静岡県静岡市さった峠

2119×2577 (pixel)
0.2 [m/pix]
VIRTUAL SHIZUOKA project (© 静岡県)13)

図 9 使用した高所俯瞰映像（夕方）Fig. 9 Altitude camera movie(sunset)

図 10 使用した直下視画像
Fig. 10 Ortho mosaic image

図 11 変換誤差（提案手法, 昼間）
Fig. 11 Conversion error of proposed
method(daytime)

図 12 変換誤差（提案手法, 夕方）
Fig. 12 Conversion error of proposed
method(sunset)

図 13 変換誤差（先行研究手法, 昼間）
Fig. 13 Conversion error of conventional
method(daytime)

図 14 変換誤差（先行研究手法, 夕方）
Fig. 14 Conversion error of conventional
method(sunset)

表3

表 4 変換誤差の統計量（夕方）

変換誤差の統計量（昼間）Table 3 Statistics of conversion
error(daytime)
変換誤差（m） 最大値

Table 4 Statistics of conversion error(sunset)
変換誤差（m） 最大値

最小値

平均値

中央値

標準偏差

最小値

平均値

中央値

標準偏差

提案手法

7.89

0.03

1.53

1.01

1.45

先行研究

33.8

0.22

11.0

10.6

6.75

提案手法

8.26

0.03

1.47

0.92

1.41

先行研究

33.8

0.22

11.0

10.6

6.75

37

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

3. 評対応を行い，実際の道路の交通状況把握に貢献するためによ価

り多くの車両の車両速度・車間距離を推定可能なシステムの本章では提案した車両速度・車間距離推定システムの精度構築を目指す．また，今回利用した高所俯瞰映像や位置情報評価を，直下視画像と俯瞰映像の位置合わせにのみ着目してを持った直下視画像の数はデジタルツインの発展14)によって行う．位置合わせの精度評価を行うことで，提案システムのその活用とともに今後も増えていくことが予想される．それ

追跡車両の変換精度がわかるため，大まかな車両速度・車間らのデータを社会貢献に利用するためのユースケースとなれ

距離推定の精度も予測できる．評価に使用した高所俯瞰映像

るよう，今後も研究を発展させていく所存である．

及び直下視画像の概要をそれぞれ表 1，表 2 に示す．ここで参考文献

は昼間と夕方の二つの時間帯において撮影された高所俯瞰映像を用いた．それらの映像から切り出した 1 フレームと，使1)

警 察 庁 交 通 局, 令 和 4 年 に お け る 交 通 事 故 の 発 生 状 況について, https://www.npa.go.jp/bureau/traffic/bunseki/
nenkan/050302R04nenkan.pdf (2023).

2)

内 閣 府, 道 路 交 通 事 故 の 長 期 的 推 移, https://www8.cao.go.
jp/koutu/taisaku/r05kou_haku/pdf/zenbun/1-1-1-1.pdf(2023).

3)

警察庁交通局, 令和元年における交通死亡事故の発生状況等について, https://www.npa.go.jp/publications/statistics/
koutsuu/jiko/R1shibou_bunseki.pdf (2022).

4)

警 察 庁 交 通 局, 令 和 2 年 改 正 道 路 交 通 法 リ ー フ レット B,
https://www.npa.go.jp/bureau/traffic/anzen/img/aori/
R2doukouhoukaisei_leafletB.pdf (2023).

5)

一般財団法人日本建設情報総合センター, ETC2.0 をはじめとした
ITS の最新動向, https://www.jacic.or.jp/books/jacicjoho/
jac115/p_2.pdf (2023).

6)

後藤梓, 小木曽俊夫, 牧佑奈, 池田裕二: “ETC2.0 プローブデー
タの量的代表性に関する分析”, 第 16 回 ITS シンポジウム 2018
Proceedings (2018).

7)

高速道交通管制技術ハンドブック編集委員会, 高速道路交通管制技
術ハンドブック新版, 電気書院, p.38 (2017).

8)

勝見沙奈, 佐治斉: “危険運転検知のための高所カメラ映像を用いた車間距離推”, ViEW ビジョン技術の実利用ワークショップ講演
論文集, 2021, ROMBUNNO.IS4-08 (2021).

9)

Z. Zivkovic, F. van der Heijden: “Eﬃcient adaptive density
estimation per image pixel for the task of background subtraction”, Pattern Recognition Letters 27, pp.773-780 (2006).

用する直下視画像を図 8〜図 10 に示す．
精度評価について，高所俯瞰映像中の点と対応する直下視
画像上の点を選択し，高所俯瞰映像中の点を本研究の手法によって変換した点と, 選択した直下視画像上の点との距離を変換誤差（メートル単位）として評価する．評価結果を図 11，
図 12 に示す．図 11，図 12 中の赤点は，高所俯瞰映像中にて選択した点であり，色の濃度とカラーバーは変換誤差の大きさを表す．また，精度の比較対象として，勝見らの手法8)に基づいた手法による座標変換の精度評価も行う．提案手法の評価と同一の座標を持つ点を評価に利用するが，変換行列は勝見らの手法同様，目視によって適切と判断した四点から作成した射影変換行列である．評価結果を図 13, 図 14 に示す．図 11，図 12 と同様に，図 13， 図 14 に示す青点は，高所俯瞰映像中にて選択した点であり，色の濃度とカラーバー
は変換誤差の大きさを表す．以上の実験で得られた変換誤差の統計量を表 3，表 4 に示す．表 3，表 4 からわかるように，提案手法は先行研究の手法と比較して変換誤差が小さいため，
変換精度を改善することができた．一方，提案手法の結果だけを考えると，平均から極端に外れた変換誤差を持つ点が複数見られた．これらの点は俯瞰映像中において，カーブが急，あるいはカメラからの距離が近いためにセンターラインの歪みが大きく撮影された道路上に多く存在した．本研究では道路領域を複数の平面から成る物体として処理を行ったため，歪みに対応しきれなかったと考察する．

10) S. Murali, V. K. Govindan: “Shadow Detection and Removalfrom a Single Image Using LAB Color Space”, Cybernetics andInformation Technologies, Vol.13, Issue.1 (2013).
11) 国土交通省, 自動車の種類 (道路運送車両法・道路交通法), https://www.mlit.go.jp/jidosha/content/001610955.pdf (2023).
12) 静岡市, 【LIVE】静岡市さった峠 交通の要衝, https://www.
youtube.com/watch?v=oHci2QFaRZs&t=0s (2021).
VIRTUAL SHIZUOKA 静 岡 県 中・西 部 点13) 静 岡 県,
群 デ ー タ - LP デ ー タ オ リ ジ ナ ル デ ー タ, https://www.geospatial.jp/ckan/dataset/virtual-shizuoka-mw/
resource/1879dffe-f449-42e5-8371-2273300fa8b8 (2022).

4. む す び
本稿では，高所俯瞰映像を用いた車両速度・車間距離推定システムを構築し，部分的ではあるが推定精度を検証した． 14) 総 務 省,

情 報 通 信 白 書 令 和 5 年 版 デ ジ タ ル ツ イ ン,
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/
ja/r05/html/nd247530.html (2023).

特に，俯瞰映像と直下視画像の位置合わせにおいて先行研究の手法を改良した結果，座標の変換精度が向上することを確(2023 年 11 月 2 日 受付)(2023 年 11 月 24 日 再受付)

認した．今後の課題として，追跡車両の座標変換精度の向上を挙げる．本研究では平面から平面への変換に利用される射影変換を位置合わせと座標変換に用いた．3. 章より，先行研
究より非常に高い精度で変換できたものの，道路の歪みに対応しきれない部分では変換誤差が大きい．これに対応するた
めに球面座標や B-spline 関数を利用した変換など，曲面から曲面への変換手法を検討する．また，車両速度・車間距離推定の精度評価を行い，提案手法の信頼性を高める．上記の38

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

味 田 昌 樹2022 年 静岡大学情報学部情報科学科卒業. 現在
静岡大学大学院総合科学技術研究科 修士課程在籍. 画像処理技術による道路交通情報解析を専門とし, ライブカメラ映像を用いた ITS 構築の研究に取り組んでいる.

佐治
斉 （正会員）
東京大学工学部機械工学科卒業, 東京大学大学院
理科系研究科情報科学専攻博士課程修了. 博士(理学). 現在 静岡大学情報学部教授. 画像処理
技術の社会応用を専門とし, 航空・衛星画像を用
いた, 被災地解析や道路交通情報解析の研究に取り組んでいる.

39

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

Visual Computing ワークショップ 2023 (VCWS 2023)報告
画像電子学会 Visual Computing 研究会
VC 委員⻑ 金井 崇
VCWS 2023 担当幹事 川田 玄一・豊浦 正広
2023 年の Visual Computing ワークショップがレクレトーレ葉山 湘南国際村にて 12 月 9-10 日に開催された.下記の講演一覧表のとおり 11 件の発表があり,21 名が参加した.知覚やパターン認識,シミュ
レーション, レンダリングなど幅広い分野からの研究報告があった.本年度も例年通り 1 件の発表に 30分（講演 15 分,質疑応答 15 分）の時間枠を設定し,本ワークショップの特徴である深いところまで踏み込んだ議論を行うことができた.以下にプログラムと提供いただいた講演要旨を掲げる.

プログラム【Session 1】知覚やパターン認識 座⻑: 金井 崇 (東京大学)(1) 輝度と色のコントラスト感度特性に基いたコントラスト知覚像の生成○吉井 碧人（東京工業大学）, 北上 晃太郎（東京工業大学）, 齋藤 豪（東京工業大学）(2) 並置混色を考慮した多色織物パターン生成と糸色の決定○鄭 佳偉（山梨大学），豊浦 正広（山梨大学）(3) 織物実写画像からのパターン復元○豊浦 正広(山梨大学)(4) A Personalized Generative Model for Color Vision Deficiency○Chen Ligeng（山梨大学），Zhu Zhenyang（山梨大学），茅 暁陽（山梨大学）(5) 3D Grape Bunch Model Reconstruction from 2D Images○Woo Yan San（山梨大学），駿田村（山梨大学），Prawit Buayai（山梨大学），茅 暁陽（山梨大学）【Session 2】アニメーションや動画 座⻑: 川田 玄一(6) 3D Gaussian 表現を用いた映像からアニメーション可能なアバター生成○深澤 康介（早稲田大学），森島 繁生（早稲田大学理工学術院総合研究所）(7) 時刻非同期の動画を入力とした Dynamic NeRF の検討○佐々木馨（早稲田大学），佐藤和仁（早稲田大学），山口周悟（早稲田大学），武田司（早稲田大学），

森島繁生（早稲田大学理工学術院総合研究所）【Session 3】シミュレーション 座⻑: 川田 玄一(8) Physics Informed Voxel Radiance Field in Smoke Reconstruction○CHEN Yizhang（東京大学），金井 崇（東京大学）(9) 特徴ベクトルからの破壊形状の予測に関する研究○⻩ 宇航（東京大学）, 金井 崇（東京大学）

40

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）【Session 4】レンダリング 座⻑: 豊浦 正広(10) 光路数の事前計算に基づく経路誘導法○野際 一矢（東京工科大学大学院）, 盧 承鐸（東京工科大学/プロメテック CG リサーチ）, 柿本正憲（東京工科大学/プロメテック CG リサーチ）(11) 多人数空間共有に適した分散レンダリングにおける各モデルごとのフレームレート管理○山田 朝陽（東京工業大学），Yang Wenxiang（東京工業大学），齋藤 豪（東京工業大学）

Visual Computing ワークショップ 2023 講演要旨
(1) 輝度と色のコントラスト感度特性に基いたコントラ
スト知覚像の生成

験した．実験の結果，順応色を背景色としたときの知覚像

吉井 碧人，北上 晃太郎，齋藤 豪

均としたときでは区別がついていないことがわかった．

は元画像と区別がついており，順応色を画像平均，局所平東京工業大学

本発表では上記のように報告したが，順応色の選択の違いによる知覚像の変化については更なる調査が必要であ

ヒトの視覚系では，視野の周辺領域は中心領域に比べてる．

コントラスト知覚能力が著しく低い．この特性に基き，画

1) 伊藤謙吾，齋藤豪．“バンドパスフィルタとコントラス

像からヒトが知覚できない情報のみを取り除いたコント

ト感度関数を用いた画像フィルタ”，信学技報，Vol. 121,

ラスト知覚像（以下，知覚像）を生成することは，ヒトのNo. 381, pp. 11-16, Feb. 2022.

視野の知覚特性の直感的かつ定量的な評価を可能にし，
Foveated Rendering の研究開発に役立つことが期待される．
本発表では，従来の輝度のみを考慮した知覚像の生成法 1)(2) 並置混色を考慮した多色織物パターン生成と糸色の決定を拡張して輝度と色を考慮した知覚像を生成し，また，生鄭 佳偉，豊浦 正広成した知覚像と元画像との弁別実験の結果について報告

山梨大学

を行った．
カラー画像を織物で表現するには，数色の経糸と緯糸の本研究では，輝度と色を考慮するため，色のコントラス

露出の割合を変えることで画像上の各画素の色を表現す

ト知覚で利用される DKL 色空間においてコントラストのる必要がある．水平方向の緯糸と垂直方向の経糸が交差す

計算と閾値処理を行う．DKL 色空間は Luminance 軸，r-g

るすべての格子点上で，どちらの糸が上に来るかを決める

軸，b-y 軸の 3 軸からなる色空間であり，原点は順応色で織物パターンを生成すれば，織機に入力することで織物をある．知覚像の生成手順は以下の通りである．はじめに入作り出すことができる．織物として成立させるには，パタ力である RGB 画像を DKL 色空間に変換し，次に DKL 色ーン上で経糸および緯糸が一定間隔以内で一度以上交差

空間の各軸で従来法 1)による知覚像を生成し，最後に各軸しなければならないという織物制限があり，これも考慮すの知覚像を RGB 画像に変換する．しかし，RGB 画像からる必要がある．

DKL 色空間への変換に必要な順応色が定まっていないた

カラー画像から織物パターンを生成する従来法として，め，順応色として次の 5 つを用意した．順応色はそれぞれ

多色織物ディザ法が提案されている．この手法では，織物

背景色，画像平均，2×3σ を視野 15 度，視野 10 度，視野 5

制限を満たすと同時に，経糸と緯糸の露出の割合を行ごと

度の範囲としたガウス関数重み局所平均色である．実験でに最適化した織物パターンを生成することができていた．

は，3 種類の自然画像に対して左眼で画像中央を注視した

この手法では，各格子点で見れば入力色がよく表現される

条件で知覚像を生成した．生成した知覚像と元画像との弁ものの，隣接する糸の間での並置混色が考慮されておらず，別実験では，両画像の弁別が可能かを 20 代から 50 代の男

入力色と遠い色が表現されてしまうことがあった．

性 4 名の被験者で実験した．試行では元画像と知覚像が順

本研究では，隣接する糸の間で起こる並置混色も考慮し不同で呈示され，被験者はどちらが元画像か回答した．試

た多色織物パターン生成手法を提案することで，さらに入行は 1 つの知覚像に対して 20 回行い，全 15 の知覚像で実41

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

力画像をよく表現するパターンを生成することを目指す．

織物サンプルを置き，直上の決まった距離からカメラで観提案手法では，使用する糸色から織物制限を満たすすべて

測して画像を得る．それぞれの部分画像上から SIFT 特徴の織物パターンを事前に生成して，それぞれの織物パターを求めた後に，隣接する画像間でマッチングを行うことでンが並置混色されたときに表現される色のテーブルを求

アフィン変換行列を求めることにより，画像の貼り合わせめておく．目標の画素値が入力されれば，あらかじめ求めを実現する．得られた画像は色空間の広がりを考慮した主た色のテーブルを参照して，パターンの割り当てを行う．

成分方向を求めて，1 チャンネルの濃淡画像に変換する．

図 1 に提案手法による織物パターン生成の流れを示す．入貼り合わせた全体画像から再度切り出した部分画像は，

力画像上の各画素値に対して，順にテーブル上で最も近い

天地左右に隣接する部分画像と確実に繋げることができ，色を参照し，その色に対応する織物パターンを出力結果上

かつ，深層ネットワークの適用に最適な解像度であることに貼り合わせてゆく．図中の入力画像に対しては，従来法が保証される．この部分画像をネットワークに入力するこ

では PSNR が 10.89 であったものが，提案手法では 12.50とで，出力の中間画像を得る．中間画像の各画素値は，そにまで向上し，入力画像により近い織物パターンの生成結の位置が経糸と緯糸が交差する点である尤度を表現する．
最終的には，中間画像から経糸と緯糸の数で解像度が決果が得られることが確かめられた．

まる二値画像に変換する必要がある．中間画像を貼り合わせた全体中間画像を先に求めてから，これを二値画像に変換することによって，画像全体で経糸と緯糸が一貫したよ
うな二値画像を得ることができた．
1) S. Chen, M. Toyoura, T. Terada, X. Mao, G. Xu: “Image-based
Textile Decoding,” Integrated Computer- Aided Engineering,
図1 提案手法による織物パターン生成の流れ

Vol.28, No.2, pp.177-190 (2021).

(3) 織物実写画像からのパターン復元(4) A Personalized Generative Model for Color Vision
Deficiency

豊浦 正広

陳 立庚，朱 臻陽，茅 暁陽

山梨大学

山梨大学

織物パターンは多数並列化された経糸と緯糸の格子点

本論文では，色覚障がい者（Color Vision Deficiency，CVD）

での交差を示す二値画像として表現することができる．こ個人の度合に適応した支援画像生成のための深層生成モの二値画像をジャカード織機にデータとして入力するこデルを提案する．まずは，度合を問わない大規模な画像デとによって，織物を作ることができる．歴史的な織物に対ータセットで生成モデルを事前学習させる．得られた一般

しては二値画像を得ることができず，実物からこの二値画モデルに対して，小規模なユーザ個人データセット（元画像を非破壊的に得ることが求められる．

像とユーザ自身が選んだ最適な補償画像の組み合わせが深層学習を用いた織物パターン解析 1)では，(1)スケール

約 100 組）でファインチューニングを行う．

不変の処理が難しく，小領域に対してしか解析が行えなか

図 1 で示されるように，提案したモデルは画像生成モデル

った．また，(2)解析した小領域の結果を全体に統合するこG と CVD スタイル抽出器 E で構成される．生成モデル G

とも難しかった．

が生成する結果画像が抽出器 E の出力結果 w に制御され本研究ではまず，適切な距離から撮影した部分観測画像

る．また，提案モデルの学習は 2 段階に分かれる．

を取得してから，貼り合わせて全体画像を求めることとした．図 1 に示す手動での平行移動が可能なテーブルの上に

図1 広域観測画像からの織物パターンの復元

図 1 提案手法の概要

42

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

第 1 段階：一般モデルの学習．大規模な元画像と教師画像のペアで構成されたデータセットを用いて生成モデル(6) 3D Gaussian 表現を用いた映像からアニメーション可
能なアバター生成

G とスタイル抽出器 E を学習させる．G で生成される画像

深澤 康介†, 森島 繁生††は教師画像との差分が最小になるように，LPIPS 尺度を取†早稲田大学，††早稲田大学理工学術院総合研究所

り入れた損失関数で最適化を行う．

本研究ではスマートフォンのようなデバイスで撮影さ第 2 段階：個人度合適応のファインチューニング．学習

れた単眼映像から，実時間上でアニメーション可能な写用のデータセットをユーザから収集した小規模な元画像

実的アバター生成手法について検討する．

と教師画像を組み合わせたデータセットを用いてファイ

写実的なアバターはテレプレゼンスやゲームといった

ンチューニングを行う．ここで，生成モデル G を固定し，分野において応用が期待されているが，大規模な撮影装スタイル抽出器のみを更新する．

置を用いた撮影に加えて，手続きの処理を加えることで提案モデルの性能を検証するために，4 つの指標（SSIM,

アニメーションを可能とする方法が一般的である．近年

LPIPS, L2, L1）を用いた定量的評価を実施した．結果は表では Neural Radiance Fields (NeRFs)の発展によって，写実

1 に示されており，微調整により性能が向上し，提案手法

的なアバター生成手法が提案されているが，実時間上での有効性が検証された．

アニメーション及びレンダリングを可能とすることは困

今後の課題としては，ユーザから収集するデータセット

難である．

の規模を抑えることが挙げられる．さらに，実際の色覚障本研究では NeRFs のような写実的な表現を少ないレンがいをもつ方による主観評価実験を実施する予定である．

ダリングコストで実現する 3D Gaussian Splatting (3DGS)

表 1 定量的評価を用いて，実時間上でアニメーション及びレンダリング

SSIM

LPIPS

L2

L1

調整されていない

0.859

0.07360.00180.029

本手法では 3DGS をスキニングによる変形を行うこと

調整された

0.863

0.07340.0016

0.026

でアニメーション可能とする．本手法の概要を図 1 に示を行う手法について検討する．

す．従来の NeRFs ベースのアバター生成では，高いレンダリングコストだけでなく，implicit 表現によって発生す(5) 3D Grape Bunch Model Reconstruction from 2D Images

るアニメーション前後の対応関係を求める root-finding 問

Yan San Woo, Shun Tamura, Prawit Buayai, Xiaoyang Mao

題が実時間アニメーションへのボトルネックとなってい

University of Yamanashi

た．3DGS では単純なスキニング処理によってアニメー

A crucial step in the production of table grapes is berry

ション前後の対応関係を容易に導くことが可能であるた

thinning. This is because the market value of table grape

め，メッシュベースアプローチと同様の計算コストでア

production is significantly influenced by bunch compactness,

ニメーションを実現できる．

bunch form and berry size, all of which are primarily regulated

実験では Linear Blend Skinning (LBS)と Dual Quaternion

by this task. Grape farmers must count the number of berries in

Skinning (DQS)によるアニメーションを行い，LBS では

the working bunch and decide which berry should be eliminated200 fps 以上のアニメーション及びレンダリングを可能と

during thinning, a process requiring extensive viticultural

し，DQS でも 50 fps を超える実時間での結果を実現した．

knowledge. However, the use of 2D pictures for automatic berry
counting and identifying the berries to be removed has limitations,as the number of visible berries might vary greatly depending on
the direction of view. In addition, it is extremely important tounderstand the 3D structure of a bunch when considering future
automation via robotics. For the reasons stated, obtaining a fieldapplicable 3D grape bunch model is needed. Thus, thecontribution of this study is a novel technology for reconstructing
a 3D model of a grape bunch with uniquely identified berries
図 1 提案手法概要図

from 2D images captured in the real grape field environment.

43

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

今後の課題として，さらなるクオリティ向上に向けた変(8) Physics Informed Voxel Radiance Field in Smoke
Reconstruction

形処理を検討している．

CHEN Yizhang, Takashi Kanai(7) 時刻非同期の動画を入力とした Dynamic NeRF の検討

東京大学大学院

佐々木 馨†，佐藤 和仁†，山口 周悟†，武田 司†，

Our research is on the application of physics-informed voxel

森島 繁生††,

radiance field for smoke reconstruction. We discuss the†早稲田大学，††早稲田大学理工学術院総合研究所

significant roles of fluid phenomena simulation and its physics

近年，撮影時と異なる視点からの映像生成，自由視点映

models in such areas as weather forecasting, vehicle

像生成が注目を浴びている．自由視点映像生成の研究は，

manufacturing, medical research and visual effects. The

Neural Radiance Fields（NeRF）を基盤とし，時刻情報を組

limitations of current smoke reconstruction techniques are

み込んだ Dynamic NeRF の研究が積極的に行われている．

discussed, with a focus on the problems of the lack of

既存の多視点動画を入力とする Dynamic NeRF は，視点間

intuitiveness for humans to use specialized devices. Some neural

で時刻同期されている動画を用いることを前提としていnetwork (NN) approaches using sparse RGB image input have

る．しかし，音楽ライブ動画など SNS 上に多数アップロー

been introduced. But those methods need to store information and

ドされている同じシーンを撮影した動画は視点間で時刻

inference on NN, which consume large amount time to train.

非同期の動画となる. そこで，本研究では，視点間で非同We purpose a new voxel radiance field method to reconstruct a

期の多視点動画から Dynamic NeRF を用いた自由視点映像

scene within smoke-like fluids in the presentation. We use a生成を行う手法の検討を行った．

density volume and a feature volume to store the scene then using

本研究では，まず時刻非同期の動画となることで生じる

a shallow Multilayer perceptron (MLP) to infer color from the

視点間の時刻ずれ（オフセット）が，生成画像に与える影

feature. Our method uses bilinear interpolation on time axis and響について調査を行った．この調査のため，NeRF を時刻

trilinear interpolation on 3D space to keep the spatio-temporal

方向に拡張したモデル（NeRF-T）を用いて時刻同期動画にcontinuity of the dynamic radiance field.

相当する時刻ずれ【なし】と時刻非同期動画に相当する時

Then we use volume rendering technique to visualize our result.

刻ずれ【あり】の二つのデータセットを作成し，学習を行

Besides,

い，画像を生成，比較し評価を行った．

reconstruction. The new approach adds another MLP to obtain

we’ve

designed

another

approach

for

smoke

図 1 に NeRF-T を用いて生成した時刻間の補間画像を示

some physics quetenites like velocity. The velocity field can be

す．この結果，学習に含まれない時刻では，時刻非同期動

used to advect density and feature field at new moment rather

画を用いることで，動きのある箇所の形状の崩壊を大きく

than using time interpolation. We believe that the introduction of

抑制することが可能となることが明らかとなった．

physical constraints simultaneously makes the radiancereconstruction results more plausible and detailed.

したがって，Dynamic NeRF を用いてフレームレートを上げた自由視点映像を生成する際，時刻非同期の動画を用いることが有効であることが分かった．今回の調査実験では，視点間の時刻ずれを既知として実験を行った．
今後は，その時刻ずれの推定に取り組むことで時刻非同期の動画を入力とした Dynamic NeRF の提案を目指す．

Fig.1

Overview of our approach.

(9) 特徴ベクトルからの破壊形状の予測に関する研究
黄 宇航，金井 崇
東京大学
図1 時刻間の補間画像の比較

脆性破壊シミュレーションを用いた物体の衝突による44

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

脆性破壊の発生と，それに基づく破壊アニメーションの生経路誘導法は推定された輝度分布を利用することで経成に関する研究は多く存在する．しかし，深層学習を利用

路追跡法を高速化している．しかし，輝度分布の事前計算

して衝突条件から直接的に最終的な破壊形状を予測するは難しく，初期段階では誘導が困難である. 本研究では光というタスクはこれまでに定義されていない．この予測を路数に基づく経路誘導法を提案する. 光路数とはレイが光実現するためには，衝突条件を深層学習が処理可能なデー源に到達するまでの最小反射回数である. 光路数の少ない

タにエンコードし，深層学習が取り扱える特徴表現に変換

サンプル点の方向にレイの反射方向を偏らせることで経する必要がある．

路誘導を実現する. 本研究では初期段階からの経路誘導に

本研究では，衝突条件から破壊形状を予測するために，

より，レンダリングを高速化することを目的とする.

特徴ベクトルを潜在ベクトルに変換し，それから 3 次元の本手法の事前計算では，空間サンプリングとサンプル点

破壊形状を予測する手法を提案した．

同士の可視性の判定を行う．その後，各サンプル点の可視図 1 で示した通り，衝突条件は位置，方向，大きさに抽性判定の結果から反射方向確率密度を作成する．空間サン

象化され，特徴ベクトルが設計される．本発表では，深層プリングでは，座標軸に平行な方向から等間隔に３次元ス学習が扱える潜在ベクトルの設計について議論し，さらに，

キャンラインを発し，スキャンラインと物体表面との交点それに対応するネットワークのアーキテクチャや学習方をサンプル点とする．サンプル点の全ての組み合わせにつ法についても議論した．

いて可視性の判定を行い，各サンプル点の光路数を求める．

その結果，図 2 で示した通り，正規分布 Shape Code をまた，可視性判定の結果から半球状の角度方向を表す反射

衝突条件と結合して特徴ベクトルを作成し，ランタイム時

方向確率密度を作成する．反射方向確率密度は円筒座標系にランダムなノイズで置き換えることによって，3 次元のによる半球状の角度範囲が表されたテーブルである．テー

破壊形状を安定に予測することができることがわかった．

ブルは一様に分割しており，各マスの確率密度は可視のサンプル点に光路数別の重みをつけた 2 次元ガウス関数を用
いて求められる．
レンダリング時はレイの交点に最も近いサンプル点を探索し，サンプル点が持つ確率密度テーブルに基づきレイの反射方向を確率的に決定する．ただし，作成した確率密度テーブルのみを利用すると物体の反射特性が考慮されない．そのため本手法では，レイの反射方向を決める際に反射特性と確率密度テーブルを確率的に選択している．
実験では，コーネルボックスと kitchen の二つのシーンを利用し本手法と経路追跡法との比較を行った．各手法の図1 衝突条件の設計及び学習データの提案

レンダリング画像と正解画像との誤差および画像評価指標の数値を求めた．同一時間でレンダリングした画像の画質を比較したところ，いずれのシーンでも経路追跡法のほうが正解画像に近い結果であった．一方で同じ spp（Sample
per Pixel）の場合では，コーネルボックスにおいて本手法のほうが優れている結果であった．
(11) 多人数空間共有に適した分散レンダリングにおけるフレームレート管理
山田 朝陽, Yang Wenxiang, 齋藤 豪

図2 学習データとランタイム時の予測

東京工業大学情報理工学院(10) 光路数の事前計算に基づく経路誘導法
多人数で共有する仮想空間の需要が高まっている．多数

野際 一矢†，盧 承鐸††，柿本 正憲††の多種多様なモデルの描画には相応の GPU リソースを必†東京工科大学大学院，††東京工科大学／プロメテック CG

要とするが，これがユーザの仮想空間への参加の障壁にな

リサーチ

45

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

る．本発表では多数の多種多様なモデルが自由に動き回る
ような仮想空間に対するクラウド上の多数の描画ノード
による分散レンダリング手法 1) において，モデル描画サー
バにおける描画頻度制御と合成サーバにおける部分 Gbuffer の最新のカメラ情報に従った変形，合成によるフレーム落ちや遅延の隠蔽の導入について述べた．以下にそれらの概要を記す．
モデル描画サーバにおける描画頻度制御は，モデルを視界にとらえる視点に優先度を付け，一部の優先度の低い視点の描画頻度を減らすことで，優先度の高い視点の描画頻
度を一定の水準で安定化させることを目的とする．視点の評価には視点とモデルのユークリッド距離を採用する．これは次に示す部分 G-buffer の変形手法が視点とモデルの距離が近いほど近似の誤差が大きくなることに由来する．動的に変化する閾値を定義し，それより近い視点を優先する視点として，それ以外の視点の描画頻度を一定数下げる．
合成サーバにおける部分 G-buffer の変形には，ネイルボ
ード 2) を採用する．本手法では，合成サーバで最新の視点
情報とモデルの位置情報を取得し，その情報を基準にしてモデル描画サーバから受け取る部分 G-buffer を変形して合成する．部分 G-buffer の変形投影による見切れを抑制するためモデル描画サーバでは合成サーバより広い画角の視錐台を使用して部分 G-buffer を生成する．
これらの提案手法を実装して簡単なシーンに適応したデモ動画を示し議論を行った．今後は部分 G-buffer の変形手法における改良，描画頻度の制御精度と品質の評価を行っていきたい．
1)

Yang Wenxiang, 山田朝陽, 齋藤豪. 分散レンダリン
グにおける大域照明の表現法とグリッドサーバでの実装実験. 情報処理学会研究報告, Vol. 2023-CG-192,
No. 47, pp. 1–6, 2023.

2)

G. Schaufler. Nailboards: A rendering primitive for image
caching in dynamic scenes. In Rendering Techniques ’97,
pp. 151–162, 1997.

46

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

千葉大学 久保研究室
久保 尋之（正会員）
千葉大学

Kubo Lab.， Chiba University
Hiroyuki KUBO (Member)
Chiba University

1.

はじめに

的には，物体を計測するスキャンラインと，物体を照明する
スキャンラインとの間にあえてギャップを挿入する．このギ

千葉大学は，約 150 年前に設立された千葉師範学校や共立

ャップの距離を様々に変化させることで，異なる経路を辿る病院などを前身としており，1949 年に新制国立総合大学とし

表面下散乱光を獲得し，これによって被写体内部の異なる奥て発足して以来，2024 年で創立 75 周年を迎える．学部は国行きの映像を多波長で観測することを実現した．実際に果物

際教養学部，文学部，法政経学部，教育学部，理学部，工学の内部および皮下の血管を可視化した結果を図 1 に示す．本部，園芸学部，医学部，薬学部，看護学部からなる総合大学

手法は，農作物の生育状態のモニタリングや医療分野など，

であり，2024 年度からは情報・データサイエンス学部の新設が予定されている．当研究室は，2022 年 2 月に開設された，
まだ新しい研究室であり，工学部 総合工学科 情報工学コー

幅広い応用が考えられる．

2.2 深層学習によるアニメ線画の着色工程の効率化 2)スおよび大学院 融合理工学府 創成工学専攻 イメージング

次に，映像作品の制作を高効率化する取り組みについて紹科学コースに所属し，西千葉キャンパス（千葉市稲毛区）に介する．アニメ作品の制作工程における線画の着色作業は，位置している． 2023 年度現在で准教授 1 名，修士課程 3 名，

非常に手間のかかることが知られている．
そこで本研究では，学部 4 年生 4 名，
技術補佐員 1 名の合計 9 名が在籍している．

線画の着色作業の効率化を目的として，部分的に着色された

本稿では，当研究室の研究内容を簡単に紹介する．

アニメ線画に対する機械学習ベースの着色システムを開発し，

2.

全体的な着色精度の向上を実現するシステムを提案している．

研究内容

事前に部分的な着色作業が必要となる一方，着色された領域

筆者はこれまで一貫して画像情報処理分野，なかでもコンの情報を有効活用し，未着色の領域に対する着色精度を向上

ピュータビジョン，コンピュータグラフィクスおよびコンピさせることにより，総合的な制作コストの削減を期待するこュテーショナルフォトグラフィに関する研究に従事してきた． とができる（図 2）．
特に最近では，被写体に当てた光の伝搬を計測・解析することで，人の目では見えないような物や現象を可視化する技術の開発に注力している．さらに，アニメ映像作品の制作をサポートするための技術開発や舞台演出に関する研究，CG による質感再現の研究など，幅広い分野で研究活動を行っている．以下では，当研究室における最近の研究成果をいくつか
紹介する．

2.1

表面下散乱光の多波長計測 1)

まず，半透明な材質の被写体で生じる表面下散乱光においてマルチスペクトルで光伝搬を観測することにより，直接は目に見えない映像を可視化する技術を紹介する．表面下散乱
光は物体の内部を経由するため，被写体の内部の性質が反映される．そこで，本研究ではラインスキャン方式のハイパースペクトルカメラで表面下散乱光の分光分布を計測し，解析

図 1 キウイ（上）と腕（下）の内部状態を可視化した様子 1)することにより物体の内部構造の可視化に取り組んだ．具体

Fig. 1 Internal visualization of kiwi (top) and arm (bottom) 1)

47

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

図 2 提案する着色システムのパイプライン 2)
Fig. 2 Proposed colorization pipeline 2)(a) Reference(b) Baseline Method

spp=1024, time:735.79s(c) Our Method(d) Our Method with Interpolation

spp=4, time:2.32s, MSE:35.355 spp=4, time:2.33s, MSE:2.631

spp=4, time:2.41s, MSE:1.719

図 3 金属切削面の質感を再現した CG レンダリング結果 3)
Fig. 3 Rendering results of metallic surfaces 3)

2.3

参考文献

金属切削面の CG による質感再現 3)

最後に，製造業における CG を用いたデジタルツインによ1) 矢野 海結, 岩口 尭史, 川崎 洋, 久保 尋之:“スキャンライン式分る質感再現の取り組みを紹介する．コンピュータ数値制御

光カメラと平行なライン照明を用いた表面下散乱光の計測と解（NC）によって切削加工により金属製品を製作すると，切削析”, 情報処理学会 研究報告コンピュータビジョンとイメージメ

による特有の外観が現れるため，加工製品の外観を切削前にディア（CVIM）, Vol. 2023-CVIM-234, No. 36, pp.1–7 (2023).

評価することが望まれている．そこで，本研究では切削加工

2) T. Watanabe, S. Shinagawa, T. Funatomi, A. Maejima, Y. Mukaigawa, S.

された金属の質感を再現するため，プレフィルタリング近似

Nakamura, H. Kubo: “Improved Automatic Colorization by Optimalを用いた事前計算によるレンダリングの効率化を行った.本Pre-colorization”, ACM SIGGRAPH 2023 Posters (SIGGRAPH '23),

手法では，少数の代表的な法線方向に応じた環境マップのプ

Article 31, 1–2 (2023).

レフィルタリングを行うことで，歪みを抑えつつ任意の視点

3) S. Motegi, T. Funatomi, Y. Mukaigawa, A. Takayanagi, H. Kikuta, H.

方向，異方性法線分布に対応可能とした．結果的に従来のKubo: “Efficient Rendering of Glossy Materials by Interpolatingnaïve なプレフィルタリングによる手法と比較し，リアルタイ

Prefiltered Environment Maps based on Primary Normals”, ACM

ム性への影響なく精度を向上させ得ることを確認した（図 3）.

SIGGRAPH 2023 Posters (SIGGRAPH '23), Article 45, 1–2 (2023).

3.

4) 千葉大学 久保研究室, URL: https://qlab2022.github.io/index-jp.html

おわりに

本稿では，当研究室の最近の取り組みを紹介した．これ以

久保 尋之（正会員）

外にも，ホームページ 4)では常に最新の研究成果やニュース

2006 年 早稲田大学 理工学部 卒業．2008 年
同大学大学院理工学研究科 修士課程修了．
2011 年 同大学大学院 先進理工学研究科 博士
後期課程 単位取得退学，2012 年 博士（工学）取得．2012 年からキヤノン株式会社，2014 年から奈良先端科学技術大学院大学，2020 年から東海大学．2022 年から千葉大学に勤務し現在に至る．一貫して画像情報処理に関する研究に従事．本学会総務理事．画像電子学会，ACM，IEEE，電子情報通信学会，情報処理学会，映像情報メディア学科 各会員．

を掲載しているので，アクセス頂ければ幸いである．なお，
当研究室では他機関との連携を積極的に行っており，奈良先端科学技術大学院大学，早稲田大学，一橋大学，九州大学，
東海大学，アリゾナ州立大学，三菱電機，オー・エル・エム・

デジタル，IMAGICA GROUP，NTT コンピュータ＆データ
サイエンス研究所をはじめとする多くの皆様のご協力のもとに研究活動を行っている．この場を借りて関係する皆様に厚く御礼申し上げる．

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

画像処理技術を用いた養蜂支援システムの開発
長谷川 まどか（フェロー）
宇都宮大学

Development of Beekeeping Support System Using Image Processing
Madoka HASEGAWA (Fellow)
Utsunomiya University
像解析の相談をいただいて以来，画像処理に基づく各種支援

1. まえがき
筆者の勤務先である宇都宮大学の所在地である栃木県は，
いちごの生産量（収穫量）が 1968 年産から 2021 年産まで 54

システムの研究開発を行っている．現在はおもに， (1)ミツバチに寄生するミツバチヘギイタダニ（学名 Varroa destructor）の自動検出，(2)蜂巣の育房状態の自動分類，(3)ミツバチ成虫

年連続で全国 1 位を誇っており，作付面積でも 2001 年産からの計数，の 3 つのプロジェクトに取り組んでいる．
本稿では，2021 年産まで 21 年連続で全国 1 位のいちご王国である 1)．

これらの取り組みの概要をご紹介する．

こう書くと，「2022 年度は首位を陥落したのか？」と思われる方があるかもしれないが，例年 12 月末で締めており結果公表まで 1 年くらいかかるので，
タイムラグがあるためである．
さて，このいちごの受粉で重要な役割を担っているのが，

2. 各プロジェクトの概要
2.1 ミツバチヘギイタダニの自動検出

本稿の主役セイヨウミツバチ（学名 Apis mellifera）である．

ミツバチヘギイタダニは，大きさ 1mm ほどの赤褐色をしミツバチが蜜を吸ったり花粉を集めたりしながら花の上をぐた楕円形の生物である．ミツバチヘギイタダニが寄生したミ

るぐると動き回ることで，花粉が雌しべの先端に付着し，受ツバチの成虫やさなぎの例を図 1 に示す．このダニは，ミツ粉が行われ，綺麗な円錐形のいちごが結実する．受粉が不十バチの育房に入り込んで産卵する．生まれた幼ダニは，ハチ分であると，果実がいびつになる．また，ミツバチによる受の幼虫やさなぎの体液を吸って成長する．このため，このダ

粉はいちごだけでなく，スイカやトマトなどの温室栽培されニに寄生されると，ハチに体格不良や翅の縮れが生じて寿命る作物でも幅広く利用されている．
しかし，ミツバチの供給不足がたびたび問題となっている．
ミツバチ不足は複合的要因で生じているが，主に以下のような要因が含まれると考えられている 2), 3)．






ダニの寄生やダニが媒介するウィルス
農薬散布
森林伐採等による蜜源・花粉源植物の減少
集中豪雨などの自然災害による被害(a) ハチ成虫への寄生

豪雨災害のニュースを見ていると，沢山の巣箱が川に流されていく映像を目にすることがあり，なんとも居たたまれない気持ちになる．
さて，ミツバチの成育状況を把握し，生育不良などの原因を究明するには，ミツバチや蜂巣のモニタリングが有用である．しかし，対象が生物であり，かつ，刺されるリスクもあるうえ，養蜂場は山林内にあることから，なかなか一筋縄ではいかないことも多い．

(b) ハチさなぎへの寄生当研究室では，10 年ほど前に本学農学部の村井保教授（現

図 1 ミツバチヘギイタダニの寄生例(株)アグリクリニック研究所代表）より，ミツバチ巣板の画49

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

図 4 巣板撮影の様子

図 2 蜂巣の内検作業

図 3 自然落下ダニ検査時の巣箱底の様子(a) 幼虫(b) さなぎ(c) 蜜(無蓋)(d) 蜜(有蓋)(e) 花粉(f) 空洞図 5 育房状態の例

が短くなる傾向があり，成虫まで育ったとしても上手く飛ぶことができず，巣の付近をウロウロするばかりで，次世代のハチの養育に必要な花蜜や花粉の収集の仕事ができない働きバチになってしまう．この対策が遅れると巣箱内の蜂群を崩壊させることもあるため，定期的に巣箱の内検を行い，寄生状況に応じてダニ駆除剤の投与を行う必要がある．内検作業の様子を図 2 に示す．微小なダニを，防護服のネット越しに目視で探すため，なかなか大変な作業である．
そこで，ヘギイタダニ検出プロジェクトでは，まず比較的(a)原画像撮影が容易な自然落下ダニ検査を支援する画像処理手法の検(b)分類結果

図 6 原画像とその分類結果の一部

討と Android アプリケーション開発を行った 4)．このアプリ（赤がさなぎ，青が幼虫，水色が空洞を表す）

は，ダニ駆除剤投与後に，巣箱底に落下したダニの計数を行

セイヨウミツバチの養蜂用巣箱には 6 枚程度の巣板が入っうものである．図 3 に示すように，落下物には，ダニのほかており，１枚の巣板の大きさは約 40×20cm である．ミツバに，蜜，花粉，巣屑，ハチの死骸なども含まれるため，ダニ

チは，ミツロウを分泌して巣板の両面に六角形の育房（巣房の特徴をもとに，これらと区別する必要がある．本アプリでとも呼ばれる）を形成し，ハニカム構造の巣ができる．女王は，スマートフォンのカメラで巣箱底を撮影した画像から約

バチは，各育房に 1 つずつ卵を産卵する．卵から孵った幼虫

85％の精度でダニ計数が可能である．現在は，より難度の高は，働きバチに世話をされながら大きくなり，
さなぎを経て，い，巣板上のハチ成虫に寄生するダニの検出法の検討を進め成虫になり育房の外へ出る．なお，さなぎの間は，育房に蓋ている．

がされる．また，育房は，蜜や花粉の貯蓄にも使用される．

2.2 蜂巣の育房状態の自動分類

蜜の育房は，水分量が多い花蜜の段階では蓋が無いが，蜜が濃縮され糖度が上がると蓋がされる．

蜂巣の育房状態の自動分類プロジェクトでは，巣板を図 4のような環境でワンショット撮影した画像を用い，各育房の育房の状態から，女王バチの産卵頻度や，ハチの食料備蓄状態を幼虫，さなぎ，蜜(無蓋)，蜜(有蓋)，花粉，空洞の 6 ク

状況が把握でき，そのコロニーが強群であるのか，弱体化しラスに自動分類する手法の検討を進めている．育房状態の例ているのか，などを判断できる．
我々の研究室では，育房状態を自動分類するため，検出とを図 5 に示す．

50

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

分類を同時に行える物体検出モデルである SSD (Single Shot
multibox Detector)5)を利用した方法や，PSPNet6)などのセマン
ティックセグメンテーションを利用した方法の検討を進めている．前者の実行例を図 6 に示す．SSD を利用した方法は，
画像にもよるが 80～90％の精度で分類可能である．しかし，幼虫クラスは，幼虫のサイズが孵化直後の 1mm 程度の極めて小さいものから，蛹化直前の 1cm 程度のものまで多様であること，育房壁に幼虫が半分隠れて写る場合があることなどから，誤分類が多い傾向がある．また，セマンティックセグ
メンテーションベースの手法では，一つの育房内に属する画素が相異なるクラスに分類される場合がある．現在，両手法を融合させたマルチタスク学習を利用し，分類精度の改善に取り組んでいるところである．
図7

2.3 ミツバチ成虫の計数

ミツバチ成虫の計数時に撮影される画像例

ミツバチ成虫の計数プロジェクトでは，図 7 のように，巣板上に多数のハチが存在する画像から，成虫の数を計数する
方法を検討している．このような画像は，農薬散布など巣箱
外界の環境変化が成虫に与える影響を調査する際などに撮影され，環境変化前後に個体数に大きな変化があるか否かを調査する．ただし，巣板を箱から出すと，飛び立っていくハチや，外から飛んできて巣板にとまるハチもいる．また，撮影間隔は 1 週間程度あるため，その間に蛹から羽化するものもいれば，環境変化とは別の理由で寿命を迎えるものもいる．
このため，個体数はおおよその目安である．現状，養蜂家は写真を印刷し，目視で成虫を数えていることが多い．
個体数を知りたいのであれば，まず巣箱にハチが入っている状態で重量を計測し，次にハチをすべて出して計測した重量との差分を，ハチ 1 匹の重量で除算すればよいと考える方

図8

腹部アノテーションによる検出結果もおられるかもしれない．しかし，箱内の数千匹のハチをすべて出す作業は手間がかかるうえ，サナギを保温する役目をノテーション法の効果が高いことが分かった．検出結果の例

果たしている働きバチが一時的とはいえすべて不在となるこを図 8 に示す．しかし，これでもなお検出できない場合があとは，巣の温度が低下して好ましくない．また，万一この作ることから，他の部位のアノテーションと組み合わせる方法

業で，女王バチが行方知れずになってしまうと，次の女王がやスケルトンベースのアノテーション法の検討を進めている．

生まれるまでの間，無王群になり，群勢が衰えるリスクがあ3. むすびる．女王バチは，巣箱に 1 匹だけ存在し，産卵という大切なミツバチは社会性昆虫と言われ，役割分担をして集団を維役目を担っている．以上のことから，重量差分による計測は持しているなど，人間社会と似た点があり，大変興味深い生あまり行われていない．
さて，図 7 に示すように，ハチは密集して巣板に存在し，蜂児がいる育房を温めたりしていることから，写真を撮るとき物である．ミツバチの育房分類や育房領域計測，モニタリ
ングに関する研究は，海外でも盛んに行われている 8) -14)．しかし，生物を扱う研究であり，土地ごとに環境や養蜂技術の

個々のハチが重なり合いオクルージョンが生じる．SSD を用違いもあるため，日本でも研究を行うことに意義があると考いて計数する場合，成虫全体をアノテーションして学習をえている．

行ったのでは，陰になる個体を正しく検出できない．
そこで，ミツバチの卵やヘギイタダニは非常に小さいことから，4K

当研究室では，人流計測の研究において，ヒトの頭部のみをスチルカメラを用いても，巣板全体のワンショット撮影ではアノテーションすることで精度が向上したという Qi らの研

見えない場合があり，より高解像度でリーズナブルな価格帯

究 7)に着想を得て，ハチの腹部のみをアノテーションして検のカメラの登場に期待を寄せている．また，内部にハチのさ討を行った．その結果，密集度の高い画像において，このア

なぎがいる有蓋育房には，ヘギイタダニも数多く隠れている

51

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.53 No.1 （2024）

ことから，その状況をモニタリングしたいという需要があり，Recognition, pp. 4185–4193 (2018).
DOI: 10.1109/CVPR.2018.00440.

X 線撮影装置などの利用を検討しているが，小さすぎて写らない，工業用の装置では線量が高すぎるなどの問題があり，

11) K. Bjerge, C. E. Frigaard, P. H. Mikkelsen, T. H. Nielsen, M.

研究が進んでいないのが現状である．もし，情報処理技術のMisbih, P. Kryger: “A computer vision system to monitor the

活用の視点から，ミツバチの共同研究に興味をお持ちの方がinfestation level of Varroa destructor in a honeybee colony”,
Computers and Electronics in Agriculture, Vol. 16 (2019).

いらっしゃいましたら，是非お声がけください．

12) T. S. Alves, M. A. Pinto, P. Ventura, C. J. Neves, D. G. Biron,

謝辞

A. C. Junior, P. L. De Paula Filho, P. J. Rodrigues:

研究の進行にあたり，日頃より実験用画像の撮影にご協力“Automatic detection and classification of honey bee comb

いただいております株式会社アグリクリニック研究所 村井

cells using deep learning”, Computers and Electronics inAgriculture, Vol. 170 (Mar. 2020).

保 氏，
宮田 恵佑 氏，
八方ヶ原西洋蜜蜂倶楽部協議会会長 柏13) S. K. Berkaya, E. S. Gunal, S. Gunal: “Deep learning-based

雅美 氏に深く感謝いたします．

classification models for beehive monitoring”, Ecological

参考文献
1)

Informatics, Vol. 64 (2021).

栃木県ホームページ：全国のいちご生産割合，
https://www.pref.tochigi.lg.jp/g61/ichigo-seisanjokyo/ichigo-s
eisanryou.html (Access 2023-11-18)

2)農林水産省農産局：“施設園芸における花粉交配をめぐる情勢,” (Feb. 2022).

3)

日本養蜂協会： “蜜源の減少と対策,”

14) G. Voudiotis, A. Moraiti, S. Kontogiannis: “Deep Learning
Beehive Monitoring System for Early Detection of the Varroa
Mite”, Signals, Vol. 3, No. 3, pp. 506–523 (2022).

（フェロー）
長谷川 まどか1999 年 宇都宮大学大学院工学研究科博士後期課程修了．同年 宇都宮大学工学部助手．現
在 同大学工学部教授．画像符号化，画像信号処理，電子透かし，画像のセキュリティシス
テムへの応用に関する研究などに従事．博士(工学)．電子情報通信学会，映像情報メディア
学会，情報処理学会，IEEE 各会員．

https://www.beekeeping.or.jp/circumstances/steps(Access 2023-11-28)
4)髙山翼, 長谷川まどか：“画像処理を用いたミツバチへギ
イタダニの計数 Android アプリの実装と評価”，画像電子学会誌, Vol.52, No.2, pp.319–328 (Apr. 2023).

5)

W. Liu, D. Anguelov, D. Erhan, et al.: “SSD: Single Shot
MultiBox Detector”, arXiv preprint arXiv:1512.02325, 29 (Dec.
2016).

6)

H. Zhao, J. Shi, X. Qi, X. Wang, J. Jia: “Pyramid scene
parsing network”, Proc. of the IEEE conference on computer
vision and pattern recognition, (CVPR2017) pp. 2881–2890

7)(2017).
Z. Qi, M. Zhou, G. Zhu, Y. Xue, “Multiple Pedestrian
Tracking in Dense Crowds Combined with Head Tracking,”
Applied Sciences, Vol. 13, No. 1, p. 440, (Dec. 2022).
[Online]. Available: http://dx.doi.org/10.3390/app13010440.

8)

L. Jeker, L. Schmid, T. Meschberger, M. Candolfi, S. Pudenz,
J. P. Magyar : “Computer-assisted digital image analysis andevaluation of brood development in honey bee combs,”
Journal of Apicultural Research, Vol. 51, Issue 1, pp.63–73(2012). DOI: 10.3896/IBRA.1.51.1.08.

9)

J. Bruce, W. G. Meikle, A. B. Barron: “The development ofhoney bee colonies assessed using a new semi-automatedbrood counting method: CombCount”, PLoS ONE, 13(10)(2018).

10) K. Bozek, L. Hebert, A. S. Mikheyev, G. J. Stephens:“Towards Dense Object Tracking in a 2D Honeybee Hive”,
2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern52

コラム「来し方行く末」の創設について
編集委員会
画像電子学会誌ではこの度，新たなコラム「来し方行く末」を創設することといたしました．その狙いはコラム名の意味するように，任意のテーマに関しこれまでの歩みやこれからの方向に想いを馳せていただき，過去の知られざる背景や実状，将来に向けての発展の可能性などについて自由に記述していただこうというものです．
画像電子学会の主たる対象である工学や技術の分野は，時代による進歩や変貌が極めて目覚ましい世界です．かつては夢物語とされていたアイディアがいつのまにか当たり前となり，さらに社会になくてはならない存在になる例が多々あります．一方で，注目を浴びた新製品があっという間に陳腐になってしまったり，長年期待されていた応用が結局花開かないまま，本来の役目を失って消え去ることもよくみられます．本コラムではこのような話題を想定しつつ，その対象を工学に限定せず，広く人間社会全般に広げ，忌憚のないご意見を披瀝していただくことを期待しております．
このため，分量も 2 段組み 2 頁程度と「随想」の例より増やし，思いのたけをできるだ
け気ままにご執筆いただけるようにしてまいりたいと考えています．なお，第 1 回の掲載
は 2024 年 1 月号とし，当面は掲載号を年始または年度初めに限定し，一号に複数の記事を併載する予定です．執筆者に関しましては自薦，他薦のいずれも歓迎します．どうぞ宜し
くお願い申し上げます．

53

多次元画像研究会（MDI）の活動終了について
会長 小林直樹
セミナー委員長 平山 亮

画像電子学会の第 2 種研究委員会「多次元画像研究会（MDI）」については 2023 年 12 月
末日をもって活動を終了することが同年 12 月 22 日の理事会で承認されました．
標記研究会は 1998 年に設立された，「3D 画像調査専門委員会」を母胎としており 2001
年に現在の名称に改称しました．その折活動の趣旨を「日本における 3 次元画像を扱う研究者に討論の場を提供し､3 次元画像処理・通信・表示・DB/作成等の研究を推進することを目的とし，産業界への発展を促進させる」としています．
これまでの活動成果としては技術解説の学会誌への掲載，3 次元画像用語事典の出版，年次大会企画セッションの開催，3 次元画像コンファレンスの開催（本学会を含む複数の主管学会の中で主担当学会を年度別持ち回り）などがありますが，2007 年以降は 3 次元画像コンファレンスの開催のみにとどまっておりました．
この度「3 次元画像コンファレンス」が 2023 年 7 月をもって終了となり，現在の委員会の資源では他のアクティビティを再開するための体制を構築することが難しいため，今般，委員会の活動の終了を決定するに至りました．
標記研究会のテーマが社会にとって極めて緊要な役目を担っていることは設立時から変わっておりませんし，むしろその重要性は高まっているともいえますが．今後本学会としては第一種研究会や年次大会，IEVC などでの一般テーマとしてとりあげていく予定です．
最後になりましたがこれまで「多次元画像研究会（MDI）」の活動にご尽力，ご貢献を賜った現委員長の高田英明氏（長崎大学）をはじめとする歴代委員長，並びに関係各位に深甚なる謝意を表します．

54

安全な暮らしのための情報技術研究会（SSC）の活動終了について
会長 小林直樹
セミナー委員長 平山 亮

画像電子学会の第 2 種研究会「安全な暮らしのための情報技術研究会（SSC）」について
は 2023 年 12 月末日をもって活動を終了することが同年 12 月 22 日の理事会で承認されました．
標記研究会は 2007 年に設立され，「情報技術の不適切な利用を防ぎ，社会の安全を確保するために必要な画像情報技術，及び関連する法的規制を研究する」ことをテーマとして精力的に活動を展開してまいりました．しかしながら 2017 年の年次大会での企画セッショ
ンを最後に実質的な活動を休止しており，今後も活動再開の体制を構築することが難しいため，このたび活動の終了を決定するに至りました．
標記研究会のテーマが社会にとって極めて緊要な役目を担っていることは設立時から変わっておりませんし，むしろその重要性は高まっているともいえます．一方で第 2 種研究会の他の委員会においても「安全・安心」は共通の課題として位置づけられておりますた
め，今後画像電子学会としては「安全・安心」に関しそれぞれの研究委員会で個別の技術要素に沿って研究を進めていく予定です．
最後になりましたがこれまで「安全な暮らしのための情報技術研究会（SSC）」の活動にご尽力，ご貢献を賜った歴代委員長をはじめとする関係各位に深甚なる謝意を表します．

55

＜お知らせ＞
会員各位
画像電子学会2024 年度会費自動引落しについて
2024 年度会費の自動引落しは、4 月 23 日(火)となりますので、ご承知おきください。

会費自動引落しご協力のお願い
画像電子学会
現在、年会費等を郵便払込にてお振込み頂いている会員の方にお知らせ致します。
当学会では、2000 年度より「会費自動引き落とし」を実施しております。
下記の通り、会員に皆様にとってたいへんメリットがありますので、ぜひ会員の皆様のご理解を賜り｢口座引落｣にご協力をお願い致します。
会員のメリット等（1）振込のために金融機関へ出向く必要がありません。
…全国 3,700 の金融機関と提携しておりますので、会員の皆様の口座をご指定頂けます。
（2）郵便振替の手数料負担が無くなります。
（3）通帳等に記録が残ります。
…引落口座の通帳に「MFS（ガゾウデンシ）」と記録され、後日の参考になります。
（但し、一部の金融機関では上記の印字と異なる場合があります。）
お申込み／お問い合せ先
一般社団法人 画像電子学会〒116－0002
東京都荒川区荒川 3-35-6 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

56

理事会だより
第 337 回 理事会
1 ⽇時 2023年7⽉14⽇18時30 分〜
2 場所 オンライン（ZOOM）で開催
3 出席者：理事24名
総出席者 32 名【副会⻑】 ⾼村、内⽥、岩崎、⼭本【編集】池⽥、⼩池 【企画】 ⾼⽥、謝、⾺場、佐野、菅野【財務】 中村、⽥中、⻄村 、渡部【総務】 志⽔、⼭内、茂⽊【技術専⾨】 丸⼭、杉⽥、北原、濱⽥ 【地⽅】甲斐、横⼭【幹事】深⾒、⾦盛<セミナー委員⻑> 平⼭<年次⼤会実⾏委員⻑> ⾕⼝<IEVC2024実⾏委員⻑> ⽵島<オブザーバ>⼩野元会⻑、⾦⽥<事務局>浮ケ⾕
⼩林会⻑急務⽋席のため定款第２５条 3 項の定めにより⾼村副会⻑を会⻑代⾏として議⻑に選任し議事を進⾏
４ 議題（議題１，２は⼩林会⻑急務⽋席のため次回理事会の議題とした。）（１） 議題 1： 2023 年度活動⽅針とスケジュール ＜⼩林会⻑＞

337-002-01（２） 議題 2： 理事会役職の基本的役割について＜⼩林会⻑＞

337-003-01（３） 議題 3： AIS2023 実施報告

＜丸⼭技術専⾨理事＞

337-004-01（４） 議題 4： 第 5１回年次⼤会進捗＜⾕⼝委員⻑＞

337-005-01（５） 議題5： IEVC2024進捗＜⽵島委員⻑＞

337-006-01（６） 報告 1： 企画委員会報告＜謝企画理事＞

337-007-01（７） 報告 2： セミナー委員会報告＜平⼭セミナー委員⻑＞

337-008-01（８） 報告3： 理事会開催年間予定＜事務局＞

337-009-01

報告

５．議事 (司会：⾼村副会⻑, 議事録：志⽔総務理事)

第 337S1 回理事会執⾏部会
１．⽇時：2023 年 8 ⽉ 28 ⽇（⽉）11：00−12：30
２．場所：富⼭県⺠会館

バンケットルーム

３．出席者：理事 24 名
総出席者 30 名
【会⻑】

⼩林

【副会⻑】

内⽥、⼭本

【企画】

佐野、窪⽥

【財務】

⽥中

【技術専⾨】丸⼭、北原

【地⽅】

横⼭

【オブザーバ】⽥中前会⻑、⽵島 IECV2024 実⾏委員⻑、⾦⽥＜事務局＞ 浮ケ⾕事務局⻑
４．議題
１、2023 年度活動⽅針とスケジュール
２、理事会役職の基本的役割について
３、ワーキンググループとその体制について（案：担当者の了承はまだこれからです。）
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3-1 学会運営・財務適正化 WG（管理運営⼒強化、透明会計、業務効率化等） （体制） 会⻑、副会⻑
（内⽥）、副会⻑（岩崎）、編集委員⻑（内⽥）、企画委員⻑（⾼⽥）、
セミナー委員⻑（平⼭）、財政担当理事（⽥中、渡辺）、総務理事（志⽔、久保）、事務局⻑
（WG 開催スケジュール）
第１回 ９⽉１５⽇ 理事会前
第２回 １１⽉１７⽇ 執⾏部会 実⾏計画作成 執⾏部会で議論
第３回 １⽉１９⽇ 今年度進捗および来年度への具体化（重点項⽬）【企画関連】
・年次⼤会・ＩＥＶＣ 参加費管理（ｐｅａｔｉｘ） （担当） 年次⼤会・ＩＥＶＣ ⼤会⻑
・研究会などイベント⾒直し。（担当） 企画委員⻑
・２種研究会での事務処理⾒直し。（担当） 平⼭および各２種研究会委員⻑
【編集関連】
・事務局業務⾒直し（担当） 編集委員⻑
【総務関連】
・年会費徴収の外部委託可能性についての調査。 （担当）事務局⻑
・広報（ＨＰ）などによる透明性確保（担当） 志⽔、久保
3-2 学会活動強化 WG（会員開拓、学会魅⼒度・求⼼⼒向上施策、他学会等との連携）（体制） 会⻑、副会⻑（⾼村）、副会⻑（⼭本）、編集委員⻑（内⽥）、企画委員⻑（⾼⽥）、
セミナー委員⻑（平⼭）、企画理事（佐野、菅野）、編集理事（池⽥、⼩池）、
技術専⾨理事（北原、杉⽥）、事務局⻑
（開催スケジュール）
第１回 １０⽉２７⽇ 理事会前 項⽬の洗い出し
第２回 １１⽉１７⽇ 執⾏部会 実⾏計画作成 執⾏部会で議論
第３回 １⽉１９⽇ 今年度進捗および来年度への具体化（重点項⽬）【編集関係】
１． IEVC Proceeding の Indexing 化（J-Stage 登録） ⼿続き 担当（⾼村、池⽥）→今年度⽬標： 年度内の承認
２． 論⽂誌 IF 取得 条件調査・実績獲得策。 担当（内⽥、⼭本、⼩池）→今年度⽬標： 条件の明確化、今後の⽬標明⽰【企画・セミナー関連】
３． 新たな研究領域への取組み、若⼿研究者の獲得 担当（佐野、杉⽥）→今年度⽬標： 具体策の項⽬明記
４． 企業の参画促進の取組み（賛助会員） 担当（北原、菅野）→今年度⽬標： 具体策の項⽬明記
議事：
⼩林会⻑よりワーキンググループ設置について趣旨説明
出席者⾃⼰紹介
フリーディスカッション

第 338 回理事会

１．⽇時：2023 年 9 ⽉ 15 ⽇(⾦)18:30-20:00
２．場所：会場（京橋区⺠館）およびオンライン(ZOOM)で併催
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３．出席者：理事 22 名
総出席者 27 名【会⻑】⼩林【副会⻑】 ⾼村、内⽥、岩崎、⼭本【編集】吉川、⼩池 【企画】 ⾼⽥、佐野、窪⽥、菅野【財務】 中村、⽥中、⻄村 、渡部【総務】 志⽔、久保【技術専⾨】 丸⼭、北原、濱⽥ 【地⽅】甲斐、横⼭【幹事】深⾒、⾦盛<IEVC2024実⾏委員⻑> ⽵島<オブザーバ>⼩野元会⻑
<事務局>浮ケ⾕
4．議事 (司会：岩崎副会⻑, 議事録：久保総務理事)
5．議題・資料
議題(1) 議題 1: 51 回年次⼤会速報＜⽥中財務理事＞

338-001-01(2) 画像関連学会第 9 回春季⼤会について＜事務局＞

338-002-01(3) 議題 3:52 回年次⼤会実⾏委員⻑候補について＜⼩林会⻑＞

338-003-01(4) 議題 4: IEVC2024 準備状況

<⽵島委員⻑>338-004-01(5) 報告 1：第 337S1 理事会執⾏部会報告＜⼩林会⻑＞

338-005-01(6) 報告 2：編集委員会報告＜内⽥副会⻑＞

338-006-01(7) 報告 3: 企画委員会報告＜⾼⽥委員⻑＞

338-007-01(8) 報告 4: セミナー委員会報告＜事務局代⾏＞

338-008-01

報告(9) 報告 5: フェロー候補，アレキサンダー・ベイン賞，技術賞の募集について＜事務局＞

338-009-01(10) 報告 6: 理事会開催年間予定

338-010-01

第 339 回

＜事務局＞

理事会

１．⽇時：2023 年 10 ⽉ 27 ⽇(⾦)18:30-20:00
２．場所：オンライン(ZOOM)で併催
３．出席者：理事 20 名
総出席者 25 名【会⻑】 ⼩林 【副会⻑】 内⽥、岩崎、⼭本【編集】 池⽥、吉川、⼩池 【企画】 ⾼⽥、⾺場、佐野【財務】 ⽥中、渡部、⻄村 【総務】 志⽔、⼭内【技術専⾨】北原、杉⽥、濱⽥ 【地⽅】 甲斐、横⼭【監事】 深⾒＜51 回年次⼤会＞ ⾕⼝＜IEVC2024＞ ⽵島＜オブザーバ＞ ⼩野元会⻑
＜事務局＞ 浮ケ⾕事務局⻑
4. 議題(1)前々回、前回議事録確認339-001-01 1＜⼭本副会⻑＞(2)議題 1: 画像関連学会 第 9 回秋季⼤会について＜事務局＞

339-002-01 4(3)議題 2: 2023 年度中間決算状況について＜事務局＞

339-003-01 13

59

(4)議題 3: 次年度年次⼤会について ＜⼩林会⻑＞ 資料なし
339-004-01 15(5)議題 4: IEVC2024 準備状況 ＜⽵島委員⻑＞(6)議題 5: 第 51 回 年次⼤会 優秀研究賞、研究奨励賞 受賞候補者の選考について ＜⾕⼝委員⻑＞
339-005-01 16(7)議題 6: IEEE CTSoc(Consumer Technology Society)との Sister Society 契約について＜⼩林会⻑＞ 資料なし

報告事項
(8) 報告１：編集委員会報告 ＜内⽥副会⻑＞ 339-006-01 19(9) 報告２：改選理事・監事の推薦依頼 ＜事務局＞ 339-007-01 21(10) 報告３：フェロー、ベイン賞、技術賞 募集依頼 ＜事務局＞ 339-008-01 22(11) 報告 4：学会活動強化 WG 報告 ＜佐野企画理事＞ 資料なし
(12) 報告 5：理事会開催年間予定 ＜事務局＞ 339-009-01 29
５．議事 (司会：⼭本副会⻑, 議事録：⼭内総務理事)

第 339S1 回理事会執⾏部会
１．⽇時：2023 年 11 ⽉ 17 ⽇（⾦） 18:30-20:00
２．場所：オンライン（Zoom）開催
３．出席者：理事 14 名
総出席者 19 名
⼩林会⻑
内⽥副会⻑ 、⼭本副会⻑
吉川編集理事、⼩池編集理事
⾼⽥企画委員⻑、 ⾺場企画理事、佐野企画理事
中村財務理事、⽥中財務理事、渡部財務理事 、⻄村財務理事
志⽔総務理事丸⼭技術専⾨理事
深⾒監事
セミナー委員⻑：平⼭亮
オブザーバー：松本元会⻑

⼩野元会⻑

事務局：浮ケ⾕
４．議題
５．〇学会運営・財務適正化 WG（管理運営⼒強化、透明会計、業務効率化等）
第２回 １１⽉１７⽇ 執⾏部会 実⾏計画作成 執⾏部会で議論（第３回 １⽉１９⽇ 今年度進捗および来年度への具体化）〇学会活動強化 WG（会員開拓、学会魅⼒度・求⼼⼒向上施策、他学会等との連携）
第２回 １１⽉１７⽇ 執⾏部会 実⾏計画作成 執⾏部会で議論（第３回 １⽉１９⽇ 今年度進捗および来年度への具体化）
・各研究会の集約について検討
・総務関連の会員管理外部委託業者の調査状況

60

2023 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

第307回研究会

2月26日(月)・27日 北陸先端科学技術大学院大学 小ホール（火）

画像一般

発表申込締切済
原稿締切：1/31（水）第52回VMA研究会/第18回
視覚・聴覚支援システム研究会

2月28日(⽔)

専修大学・神田キャンパス
10号館 6階

アクセシビリティ
に関する最新動向

参加申込締切：2/26（月）

画像電子学会 第7回 デジタル
ミュージアム・人文学(DMH)
研究会

3⽉1⽇(⾦)奈良女子大学

デジタルコンテンツ
作成と展示技術

発表申込締切：2/2（金 ）原稿締切：2/19（月）第308回研究会-映像表現・芸術 3月5⽇（⽕）
科学フォーラム2024

東京工科大学 八王子キャン
パス

発表申込締切済

IEVC2024

台湾 台南 成功大学

参加申込開始3月11日（月）～14日（木）

第52回 画像電子学会 年次大会 8月26日（月）～Media Computing Conference
28日（水）
2024*研究会の場合，いずれも「画像一般」を含む

長崎大学
文教キャンパス*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

https://www.iieej.org/
https://www.facebook.com/IIEEJ

61

記事

共催

First Call for Papers
2024 年度 第 52 回 画像電子学会 年次大会
Media Computing Conference 2024
長崎大学 文教キャンパス（長崎県長崎市）
2024 年度 画像電子学会 年次大会（Media Computing Conference 2024）を，2024 年 8 月 26 日～8 月 28 日に長崎大学にて開催いたします．一般セッション，学生セッション，企画セッションのほか，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： 2024 年 8 月 26 日（月）～8 月 28 日（水）場所： 長崎大学文教キャンパス （〒852-8521 長崎県長崎市文教町 1-14）【オンライン併用のハイブリッド開催】
2. 講演・参加申込み方法、参加費
3 月上旬までに、画像電子学会 HP にて詳細をご案内いたします。
3. 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，DNA 記憶，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）
4. 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

62

画像電⼦学会 第 307 回研究会 in ⽯川 開催案内
標記研究会を下記のとおり開催いたします．奮ってご参加下さい．
・⽇時：2024 年 2 ⽉ 26 ⽇（⽉）13:30〜17:15，2 ⽉ 27 ⽇（⽕） 9:30〜16:10
・場所：北陸先端科学技術⼤学院⼤学・⼩ホール＋オンラインのハイブリッド開催
https://www.jaist.ac.jp/top/access/index.html
・テーマ：画像⼀般
・参加費：2,000 円(PDF 予稿集付)
・参加申込フォーム：https://forms.gle/oFrM3cCCYEurVwbw6（申込締切：2/21（⽔），ZOOM 参加 URL 送付⽇：2/22（⽊）予定）
・共

催：北陸先端科学技術⼤学院⼤学＊資料は研究会開催⽇の 1 週間前からダウンロードできます。詳細は参加申し込みいただ
いた⽅にメールでお知らせいたします。
【プログラム】
2 ⽉ 26 ⽇（⽉）
13:30-13:40 開会の挨拶

⾼⽥ 英明（⻑崎⼤学／画像電⼦学会企画委員⻑）13:40-15:20 セッション 1(活動⽀援)

座⻑：佐野 睦夫（⼤阪⼯業⼤学）

1．作業パターンの変化に対応した作業認識モデルの⾃動切替
佐⽻内雅⼈・清⽔尚吾・草野勝⼤・⼩平孝之（三菱電機株式会社）
２．遺構図作成のための輪郭線抽出法の分岐を考慮した拡張に関する検討
⼩川晴永・⾦⼦彰悟（信州⼤学）
・岩切宗利（防衛⼤学校情報⼯学科）
・⽥中清（信州⼤学）
３．視覚障がい者の化粧⽀援のための QR コード作成
濵⽥明莉・平⼭亮（⼤阪⼯業⼤学）
４．模写における描画領域の⼤きさがビジュアルディティールに与える影響
中野和久・Chen Daiyannan・Wan Guoyong・Wang Jize（北陸先端科学技術⼤学院⼤学）・
Huang Zhengyu(The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou))・福⾥司（早稲⽥⼤学）・宮⽥⼀乘・謝浩然 (北陸先端科学技術⼤学院⼤学)
5. 視聴⾏為者率からの利⽤者⾏動推定法の⼀考察
⼭根翔太・児⽟明（広島⼤学）

63

15:30-17:10 セッション 2（画像解析）

座⻑：平⼭ 亮（⼤阪⼯業⼤学）

6．マルチタスク学習による蜂巣の画像解析に関する研究
永⽊圭太・⻑⾕川まどか・鶴⽥直也(宇都宮⼤学)
7．Gait image analysis by the voting method on the body parts feature
PATTANAPISONT Thanyamon・SIRITANAWAN Prarinya・KOTANI Kazunori(Japan
Advanced Institute of Science and Technology)
8．Fine-detailed Clothing Image Generation Method from Sketch using Diffusion GAN張永銘・謝浩然（北陸先端科学技術⼤学院⼤学）
9．低重複点群レジストレーションのための加重制約関数の導⼊
國武千⼈（信州⼤学）・岩切宗利（防衛⼤学校）
・⽥中清（信州⼤学）
10．遷移域を有する階段関数による DWT 係数量⼦化とその圧縮画像への影響⼭本昂汰（東京理科⼤学）
・芦澤恵太 (静岡理⼯科⼤学)・鈴⽊俊夫・⽯渡恵美⼦（東京理科⼤学）

17:10-17:15

謝 浩然(JAIST／画像電⼦学会企画理事）

1 ⽇⽬閉会挨拶

2 ⽉ 27 ⽇（⽕）
9:30-10:50 セッション３（医⽤画像）

座⻑：⾼⽥ 英明（⻑崎⼤学）

11．超⾳波断層画像を⽤いたオプティカルフロー解析による⼼不全推定
井上翔・Prarinya Siritanawan・⼩⾕⼀孔（北陸先端科学技術⼤学院⼤学）
・井澤純⼦（公⽴
⼩松⼤学）
12．深層学習を⽤いた⽩内障⼿術における瞳孔トラッキングの検討
⼭⽥隼⼤・⽥中清（信州⼤学）・⽥中芳樹（中京眼科）・横⼭翔（中京病院）・常磐聖司・市
川⼀夫（中京眼科）
13．⽩内障の定量的評価を⽬的とする⽔晶体画像処理に関する基礎検討
安澤幸輔・⽥中清(信州⼤学)・⽥中芳樹(中京眼科)・横⼭翔

⼀夫(中京眼科)64(中京病院)・市川慶・市川

14．YOLO を⽤いた乳房病変検出のためのデータ拡張
千葉裕太・⻑⾕川まどか・鶴⽥直也（宇都宮⼤学）
11:00-12:20 セッション 4（仮想現実）

座⻑：⾺場 雅志（広島市⽴⼤学）

15．VR 空間におけるマルチ操作インタフェースの提案と試作
⻩柏⾶・楠⽊幹也・謝浩然（北陸先端科学技術⼤学院⼤学）
16．移動可能な多視点ブロックを⽤いた「影絵」時計⽣成システムの提案
吉川楽・An Siji・Cheng Chi・Yu Xinfeng・宮⽥⼀乘・謝浩然(北陸先端科学技術⼤学院⼤学)・兼松美⽻・尼岡利崇(明星⼤学)
17．ハンドセグメンテーションに基づく代替現実における現実感向上
⻄川総⽣介・河合紀彦(⼤阪⼯業⼤学)
18．Web 会議における参加者の顔向きに基づく集中度フィードバックシステム
松⽥薫・阿倍博信（東京電機⼤学）
13:30-14:30【招待講演】

座⻑：謝 浩然（JAIST）

19．（タイトル調整中）
宮⽥⼀乘 (北陸先端科学技術⼤学院⼤学)
14:40-16:00 セッション 5（画像⽣成）

座⻑:謝 浩然（JAIST）

20．ディープラーニングを⽤いた視覚ベースの侵⼊者検知システムに関する研究
Cho Nilar Phyo・Thi Thi Zin・Pyke Tin (University of Miyazaki)
21．3 次元を考慮した 1 枚の⾵景画像の構図変換
菅沼祐耶・河合紀彦(⼤阪⼯業⼤学)
22．Redefining Adversarial Patch Defense: Exploring Partial Patch Masking Approaches
CHUNHACHATCHAWHANKHUN Kasidit ・ SIRITANAWAN Prarinya ・ KOTANIKazunori (Japan Advanced Institute of Science and Technology)
23．広島城の写真への深層学習による画像補完技術適⽤の検討
⾼井美春・⾺場雅志（広島市⽴⼤学）
16:00-16:10 閉会挨拶

⼩林 直樹(埼⽟医科⼤学/画像電⼦学会会⻑)65

画像電⼦学会第 52 回 VMA 研究会（アクセシビリティに関する最新動向）
開催のご案内VMA 研究会は、主として画像の撮影・合成・加⼯・処理、それらの応⽤、およびそれらの実現形態として⽣じる Visual Appliance について論じ、その議論の中から今後の画像電⼦学会で扱うべきトピック
スを⾒出すとともに、さらにその調査・検討に向けた情報交換の場の提供を⽬的としています。
これまでその時々の話題（デジカメ最新技術、ユニバーサルデザインの動向、VMA の近接領域など）を取り上げ、年 2 回程度の研究会を実施してきました。第 52 回 VMA 研究会では”アクセシビリティに関する最新動向”というテーマを設け、先進的な取り組みをしている最新技術・サービスを展開する企業
や⼤学の⽅々を中⼼に話題を提供していただくことになりました。
＊障害のある⽅で情報保障を希望の⽅は 2 週間前までにお申し込み下さい、事前にテキストデータをお渡しするようにします。
⽇時：2024 年 2 ⽉ 28 ⽇（⽔)9 時 55 分-17 時 10 分
場所：専修⼤学・神⽥キャンパス 10 号館 6 階 10062 教室＆オンライン（ZOOM)
https://www.senshu-u.ac.jp/about/campus/
協賛：画像関連学会連合会(FIS)
共催：画像電⼦学会・視覚・聴覚⽀援技術（VHIS）研究会（第 18 回）
テーマ：アクセシビリティに関する最新動向
参加費：事前登録制
会員：1,000 円，⾮会員：2,000 円（画像電⼦学会のアソシエイトになって頂きますと、⼊会・年会費（1,000 円）を含む計 2,000 円で参加できます。）
学⽣：無料
研究会運営のため、講演者も含め参加費をお願いしていますが、研究会委員⻑の承認を得た場合は無料となります。
参加申込フォーム：https://forms.gle/XEW1sr1Tbu1zDqsz5【プログラム】
9:55-10:00（第 1 部）開会挨拶 画像電⼦学会・VMA 研究会委員⻑(深⾒拓史）
10:00-10:20 1．博物館におけるバーチャルツアー開催の現状〜⼀都三県の登録博物館・指定施設を対象としたアンケート調査から〜
⽯渡桃夏（専修⼤学），野⼝武悟（専修⼤学）
10:20-10:40 2．LGBTQ の⽣徒に対する学校の⽀援〜Ａ市から⾒る現状〜
桶野円花（専修⼤学），野⼝武悟（専修⼤学）
10:40-10:50 （休憩）
10:50-11:10 3．アクセシビリティをテーマに雑誌作り（仮題）植村ゼミ 3 年⽣（専修⼤学），植村⼋潮（専修⼤学）
11:10-11:30 4．学術研究団体 WEB ページにおけるアクセシビリティ-24 年 4 ⽉ 1 ⽇に向けて（仮題）飯塚直也（専修⼤学），植村⼋潮（専修⼤学）
11:30-12:30 （昼⾷休憩）

12:30-12:35 （第 2 部）開会挨拶 画像電⼦学会・VHIS 研究会委員⻑(平⼭亮）66

12:35-13:05

5．図書館における認知症バリアフリーの動向（仮題）
野⼝武悟（専修⼤学）

13:05-13:35

6．画像表⽰⽤ピンディスプレイの最新動向

岩下恭⼠（毎⽇新聞社），⾦（DOT 社）
13:35-13:45 （休憩）13:45-14:15 7．読書システムにおける，レイアウト解析及び LLM を⽤いた機能開発⼩林⼤晟（上智⼤学，想隆社）
14:15-14:45 8．視覚障害者の⽀援技術と研究（仮題）宮城愛美（筑波技術⼤学）
14:45-14:55 （休憩）
14:55-15:25 9．ろう・難聴者の⽀援技術と実践（仮題）塩野⽬剛亮（帝京⼤学）
15:25-15:55 10．直観的 UI をスクリーンリーダーで利⽤する場合のユーザーの学習コストについて―オンライン会議ツールを中⼼に
植村要（中央⼤学社会科学研究所）
15:55-16:05 （休憩）16:05-16:35 11．画像電⼦学会における情報保障運⽤の現状とルール作り
平⼭亮（⼤阪⼯業⼤学），佐野睦夫（⼤阪⼯業⼤学）
16:35-17:05 12．フリー討論
17:05-17:10 閉会挨拶 画像電⼦学会・VMA 研究会委員⻑(深⾒拓史）（上記の講師、講演標題は、変更される可能性があります。）

67画像電子学会 第 7 回 デジタルミュージアム・人文学(DMH)研究会「デジタルコンテンツ作成と展示技術」(2024/3/1(金)） 講演募集

テーマ：デジタルコンテンツ作成と展示技術
デジタルミュージアム・人文学(DMH)研究会では、バーチャルミュージアムの実装、博物館のデジタル展示技術、国文学コンテンツの作成、文化財のデジタルアーカイブとデータベースのメタデータなど、デジタルミュージアム、デジタル人文学に関連する領域の研究会を行ってきました。
第 6 回の研究会では、「デジタル人文学と新技術」をテーマに、自然言語の文章や語彙を深層学
習で統計的に体系付けた大規模言語モデルをベースとする生成系 AI の研究と、文書資料などの言語的な資源を中心に講演が組まれています。第 7 回の研究会では、前回に引き続き生成系 AIなどの新技術を含めた展示技術やコンテンツ作成を想定し、特に、デジタルミュージアムの美術展示品など視覚的コンテンツのに焦点を当てていきます。
「デジタルコンテンツ作成と展示技術」とその関連領域、及びデジタルミュージアム・人文学一般の研究発表を募集します。いわゆる研究成果発表でなくとも、事例紹介、研究紹介、調査報
告、意見発表などでも構いません。また卒業研究、修士研究に関連した発表も歓迎です。多数の皆様のご発表、ご参加をお待ちしております。
なお、会場参加と Zoom によるオンライン参加を併用した開催形式となります。

－記－
第 7 回 デジタルミュージアム・人文学(DMH)研究会

講演募集

テーマ：デジタルコンテンツ作成と展示技術
日時：2024 年 3 月 1 日(金) 13:00～17:00（予定）場所：奈良女子大学 https://www.nara-wu.ac.jp＋Zoom によるオンライン開催

共催（予定）：奈良女子大学生活環境学部
協賛：画像関連学会連合会(FIS)
参加費：1,000 円（PDF 予稿集付）
講演形式:質疑応答を含めて 30 分程度の口頭発表ですが，発表件数により時間調整します。使用言語は原則として日本語とします。これ以外の発表形式(展示発表，ポスター発表，他言語での発表など)をご希望される場合は，事前にご相談ください。障害者への情報保障のために，事前に発表資料を電子媒体でご提供していただく場合もありますのでご協力お願いします。

68

予稿形式：原則として学会所定の研究会予稿形式にてご執筆ください。分量は 4～8 ページ程度が標準です。
研究会原稿用テンプレート：https://www.iieej.org/trans/kenkyukai/template/file3_template_8R.doc
申込方法：2024 年 2 月 2 日(金)までに，以下の講演申込フォームよりお申し込みください。
講演申込フォーム：https://forms.gle/XsyVzQUAZuMU6jso7
予稿〆切：2024 年 2 月 19 日(月)（厳守）までに学会事務局(kikaku@iieej.org)へ E-mail によ
りご提出ください。
予稿原稿の公開：発表内容・予稿原稿は後日研究会ウェブページにて公開されます。非公開・一部非公開をご希望の方はお知らせください。
情報保障：視覚、聴覚、その他の障害により、字幕、手話通訳、予稿テキスト事前配布などの情報保障を必要とされる方は事前にご相談ください。個別に対応します。
ご質問・ご相談等:学会事務局(kikaku@iieej.org)までお願いします。
以上69

ビジュアルコンピューティング論文特集号

論文募集
画像電子学会編集委員会

ビジョンとグラフィックスの統合を目指したビジュアルコンピューティング研究委員会は 1993 年に発足し、シンポジウムおよびワークショップを通して活発な活動を行ってきております。そこで本年度も、表記の論文
特集号を下記の要領により企画いたしました。採録論文は本学会論文賞，および，西田賞の対象にもなりますので、奮って御応募下さい。

1. キーワード グラフィックスの基礎（レンダリング，モデリング，形状モデル，シミュレーション）
 グラフィックスシステム（入出力デバイス，GPU，Web／モバイルシステム） グラフィックスの応用（マルチメディア，アニメーション，可視化，医療応用，地理情報処理） デジタルファブリケーション（3D プリンタ，建築応用，デジタルエンジニアリング）
 エンタテインメント（ゲーム，エージェント・人工知能応用，インタラクション応用)
 VR 基礎・応用（複合／拡張現実，五感インタフェース，視覚心理・認知モデル）
 画像処理（画像の表示・計測・認識等，ビジョンとグラフィックスの融合技術）
 コンテンツ処理（形状・素材データの検索／編集，異種媒体での表示）
これらに少しでも関連をもつ、より新しいまたより広い分野からの研究成果の投稿を期待しています。
2. 論文の種類と取扱い「論文」「ショートペーパー」を受け付けます。他の種目については、編集幹事が内容を確認した上で、受け付けるかどうかを決定します。
取り扱いは通常の論文投稿と同一です。なお採録決定が特集号に間に合わなかった場合には、通常の投稿として扱います。
3. 特集号発行

画像電子学会誌 2024 年 10 月号予定（電子版）

4. 論文投稿締切日

2024 年 3 月８日(金) 必着

5. 論文の投稿方法
論文投稿システムよりご投稿ください。
http://www.editorialmanager.com/iieej/
論文投稿にあたっては、下記の論文投稿の手引きをご一読ください。
https://www.iieej.org/call-for-papers/guide-paper-submission/
６．問い合わせ先
画像電子学会事務局〒116-0002 東京都荒川区荒川 3-35-6 ライオンズマンション三河島第二 101 号
TEL: 03-5615-2893
FAX: 03-615-2894
事務局 福島 hensyu@iieej.org
http://www.iieej.org/（電子投稿）
ゲスト編集委員長 金井 崇（東京大）ゲスト編集幹事
石川 知一（東洋大） 井尻 敬（芝浦工大） 佐藤 周平（法政大）

70

2025年4月号・英文誌6月号 論文特集号 論文募集
―VR/ARにおける画像電子関連技術特集－
画像電子学会 編集委員会
人工現実感（VR）および拡張現実（AR）は，エンターテインメントから医療，教育，訓練，製造業，リモートワーク，そしてアートや環境保護まで，多岐にわたる分野で革新をもたらしています．特に，現実世界とデジタル情報とのシームレスな統合を可能にするAR技術は，情報ア
クセスの即時性とコンテキストの理解を強化し，私たちの日常のタスクを効率化します．また，
VRは，完全に仮想化された環境を提供し，ユーザーを異なる世界や経験へと導きます．
一方でVR/AR技術が人間の五感や心理に長期的にどのような影響を与えるかという点も大きな関心を呼んでおり，今後人類がVR/ARとどのように共存していくかも大きな課題といえます．
本特集では，これらのVR/AR技術を実現するための研究成果や，それらの技術を実際に応用した結果の評価に関し，論文，システム論文，実践論文等を広く募集いたします．ぜひ奮ってご投稿ください．
1. 対象分野(キーワード)
・VR，AR，MR，XR
・ユーザーインタフェース，HCI・コンピュータグラフィックス，画像処理，インタラクション
・コンピュータビジョン，パターン認識，機械学習・メタバース・コラボレーション，教育
2. 投稿論文種別（著者に学会員を含む等の掲載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） 2025 年4月号，英文論文誌 2025 年 6月号
5. 論文投稿締切日
2024年10月31日（木）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 101 号室
TEL： 03-5615-2893， FAX： 03-5615-2894， E-mail：hensyu@iieej.org

71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。

72

(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。

73

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

74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75

論文賞候補論文推薦のお願い
来年度は第21 回の論文賞表彰を行いますので，
下記の要領で授賞候補論文をご推薦頂きたく，
お願いいたします．

推薦対象と推薦数

学会誌第 51 巻 第 1 号（通巻 259 号）~ 第 52 巻 第 4 号（通巻 266 号）：2022 年 1 月~
2023 年 10 月 英文論文誌（T-IEVC）第 10 巻 第 1 号 ~ 第 11 巻 第 2 号：2022 年

6 月~ 2023 年 12 月
（招待論文，資料論文，ショートペーパーを含む）のなかから優れたもの 2 編以内
推薦資格

本学会正会員，学生会員および名誉会員

推薦方法

下欄の推薦用紙に記入の上，郵送，FAX くださるかまたは必要事項を記載の上
E メールでお送りください．
（FAX：03-5615-2894，E メール：hensyu@iieej.org ）締 切 日2024 年 1 月 29 日（月）⇒ 2 月 9 日（金） （締切を延長しました）

表彰規定等

論文賞表彰規定参照（次ページ）

そ の 他

推薦された論文（招待論文，資料論文，ショートペーパーを含む）を基に選定して第 53 回通常総会もしくは年次大会で行う予定です．表彰は賞牌．

----------------------------------------------きりとり----------------------------------------------

論文賞候補論文推薦用紙

受付番号
論文・資料題名
著者名
掲載番号

巻

号（通巻

号）*

巻

号（通巻

号）*

推薦理由
推薦者

氏名

会員番号

住所
*

英文論文誌の場合，通巻番号のご記入は不要です。

76

論文賞表彰規定
第１条（目的）
論文賞は，本会定款第２章第５条による表彰で，本会発行の会誌および英文論文誌に発表された論文（招待論文，資料
論文，ショートペーパーを含む，以下同じ）のうち，とくに優秀なもの２編以内を最優秀論文賞として選び，その著者に贈呈する。
第２条（対象）表彰は隔年とし，原則として前々年および前年発行の会誌に掲載された論文を対象とする。
第３条（選定）論文賞の選定は，別途定める「論文賞授賞候補選定手続規定」に従い，選定委員会で行われた評価結果に基づき，上位の論文２編以内を最優秀論文授賞候補論文として，理事会で決定するものとする。
ただし，第１条および本条前記の規定に拘らず，理事会が必要と認めた場合は，上記の定数を超えて選出し，決定することができる。なお，最優秀論文以外の論文の中から優秀論文を選出することができる。ただし，優秀論文の総数は第 2 条における全表彰対象論文数の 5%を超えないものとし，最優秀論文賞が 2 編を超えた場合はそれに応じて減らすものとし，
2 編未満の場合はそれに応じて増やすことができる。
第４条（表彰）
最優秀論文賞は賞牌とし，優秀論文賞は表彰状とし，通常総会（隔年）で表彰する。著者が共著の場合には著者全員を表彰し，また同一著者に重ねて授賞しても差し支えない。なお，表彰時点においても著者のうち少なくとも１名は会員（正会員，学生会員および名誉会員）であることを条件とする。

論文賞授賞候補選定手続規定
１．選定委員会の編成
会長は，下記の構成により委員長，幹事，委員を委嘱し，選定委員会を発足させる。
委員長
編集委員長
副委員長
副編集委員長
幹 事
編集理事，企画理事，総務理事
委 員
編集委員，企画委員
２．委員長は副委員長・幹事と協議し、会誌の発行状況により対象とする会誌の範囲，候補推薦および授賞候補選出の日程を決める。
３．候補推薦用紙の配布
学会事務局は候補推薦用紙を作成し，会誌とじ込みで会員に配布する。なお，推薦資格は正会員，学生会員および名誉会員とし，推薦は２編以内，記名式とする。候補の推薦は会誌とじ込み用紙以外でも受け付ける。
４．推薦論文一覧表の作成
幹事は候補推薦締切日以後ただちに推薦論文一覧表を作成し，委員長に報告する。選定委員会は，投稿時の査読
評価結果等，選定委員会で定める基準を満たす論文を推薦論文一覧表に加えることができる。
５．授賞候補選定手続き
ａ．委員長は授賞候補選出のため，推薦論文一覧表を添えて選定委員会委員に締切日までの投票を依頼する。なお，
投票資格は委員長・副委員長・幹事・委員とし，投票編数は 2 編以内，記名式とする。得票数を評価得点とする。
ｂ．上記ａ．の規定に拘らず，委員長は選定委員会の承認を得て，選定委員会の構成委員の中から論文評価委員（10名以上）を選定し，締切日までに評価点の提出を委嘱し，その評価得点を選定の基準とすることができる。
６．授賞候補選出評価結果の集計
幹事は，授賞候補選出評価提出締切日以後ただちに評価得点を集計し，順位一覧表を作成して委員長に報告する。
７．評価上位の資格審査委員長は副委員長・幹事を招集し，評価順位一覧表の上位論文について授賞候補としての資格審査を行う。
８．授賞候補の選定
委員長は選定委員会を開催し，授賞候補選出評価結果および上位論文の資格審査結果を報告し，最優秀論文授賞候補２編以内を選定し，理事会に答申する。ただし，選定委員会が必要と認めた場合は，本定数を超えて候
補論文を選出し，理事会に答申することができる。また，必要に応じ最優秀論文候補論文以外の論文の中から規定数以内の優秀論文候補論文を選出し，理事会に答申する。
77

西田賞候補論文推薦のお願い
来年度は第 10 回西田賞の選考を行いますので，下記の要領で授賞候補論文をご推薦頂きたく，お願い致します．

推薦対象と推薦数

学会誌第 51 巻 第 1 号（通巻 259 号）~ 第 52 巻 第 4 号（通巻 266 号）：2022 年 1 月~
2023 年 10 月 英文論文誌（T-IEVC）第 10 巻 第 1 号 ~ 第 11 巻 第 2 号：2022 年

6 月~ 2023 年 12 月
（招待論文，資料論文，ショートペーパーを含む）のなかから優れたもの 2 編以内
推薦資格
推薦方法

本学会正会員，学生会員および名誉会員
下欄の推薦用紙に記入の上，郵送，FAX くださるかまたは必要事項を記載の上
E メールでお送りください．
（ FAX：03-5615-2894，E メール：hensyu@iieej.org ）締 切 日2024 年 2 月 5 日（月）表彰規定等

西田賞表彰規定参照（次ページ）

そ の 他

推薦された論文（招待論文，資料論文,ショートペーパーを含む）を基に西田賞選定
委員会において選考を行い，第 53 回通常総会もしくは年次大会で行う予定です．
表彰は賞牌．

----------------------------------------------きりとり----------------------------------------------

西田賞候補論文推薦用紙

受付番号
論文・資料題名
著者名
掲載番号

巻

号（通巻

号）*

巻

号（通巻

号）*

推薦理由
推薦者

氏名

会員番号

住所
*英文論文誌の場合，通巻番号のご記入は不要です。

78

西田賞表彰規定
平成 18 年 3 月 17 日制定

平成 19 年 11 月 2 日改定

第 1 条（目的）
西田賞は，本会定款第 2 章第 5 条による表彰で，本会発行の会誌および英文論文誌に発表されたビジュア
ルコンピューティング関連の論文（招待論文，資料，ショートペーパーを含む，以下同じ）のうち，とくに優秀なもの 1 編以内を選び，その第一著者に贈呈する。
第 2 条（対象）
表彰は隔年とし，原則として前々年および前年発行の会誌に掲載されたビジュアルコンピューティング関連の論文を対象とする。
第 3 条（選定）
西田賞の選定は，別途定める「西田賞授賞候補選定手続規定」に従って，会員（正会員，学生会員および名誉会員，以下同じ）推薦による推薦論文を対象に選定委員会で投票を行い，得票上位の論文 1 編以内を授賞候補論文として選定し，理事会で決定するものとする。
ただし，第 1 条および本条前記の規定に拘らず，理事会が必要と認めた場合は，上記の定数を超えて選出
し，決定することができる。
第 4 条（表彰）
西田賞は賞牌とし，通常総会（隔年）で表彰する。著者が共著の場合には第一著者を表彰する.なお，第一著者は会員であること。

西田賞授賞候補選定手続規定
1. 選定委員会の編成
会長は，下記の構成により委員長，副委員長，幹事，委員を委嘱し，選定委員会を発足させる。
委員長
VC 委員長
副委員長
VC 副委員長
幹事
編集理事および VC 委員より 2 名委員
編集理事および VC 委員より 10 名程度，
2. 選定対象と日程
委員長は幹事と協議し、会誌の発行状況により対象とする会誌の範囲，候補推薦および授賞候補選出の日程を決める。
3. 候補推薦用紙の作成
幹事は候補推薦用紙を作成し，会員に提供する。なお，推薦資格は正会員，学生会員および名誉会員，
推薦は 2 編以内，記名式とする。
4. 推薦論文一覧表の作成
幹事は候補推薦締切日以後ただちに推薦論文一覧表を作成し，委員長に報告する。
5. 授賞候補選出投票用紙の配布
委員長は授賞候補選出のための投票用紙を作成し， 推薦論文一覧表とともに選定委員会委員に配布する。なお，投票資格は委員長，幹事および委員，投票は表彰予定編数以内，記名式とする。
6. 授賞候補選出投票結果の集計
幹事は，授賞候補選出投票締切日以後ただちに投票結果を集計し，得票順位一覧表を作成して委員長に報告する。
7. 得票上位の資格審査
委員長は幹事を招集し，得票順位一覧表の得票上位について授賞候補としての資格審査を行う。
8. 授賞候補の選定
委員長は選定委員会を開催し，授賞候補選出投票結果および得票上位の資格審査結果を報告し，授賞
候補 1 編以内を選定，理事会に報告する。ただし，選定委員会が必要と認めた場合は，本定数を超えて候補論文を選出し，理事会に報告することができる。
79

アレキサンダー・ベイン賞候補推薦募集
2023 年 10 月 27 日
一般社団法人画像電子学会
会 長 小林 直樹
本学会では，画像工学の学術の進展に対して卓越した業績のあった会員，または産業界の発展に特別の功労がありその功績が顕著であった会員へのアレキサンダ
ー・ベイン賞推薦候補を募集します．
別紙の候補者推薦書にご記入の上，2024 年 2 月 16 日（金）必着で学会事務局までにメール添付で送付ください（推薦書の電子ファイルは上記学会ホームページ（http://www.iieej.org/）からダウンロードできます）．
アレキサンダー・ベイン賞規程（抜粋）第１条 本会定款第４条に基づく画像工学に関する学術に関し卓越した業績のあった者，または産業界や本学会関連事業に関し特別の功績があった者に対し，本規程による表彰を行う．
第７条 本賞は，10 年を超えて本学会会員である者を受賞対象とし，過去に本賞を受賞していない者のうちから，原則として毎年若干名以内を選定し贈呈する．
第８条 各年度に適切な該当者がいない場合は，該当者なしとする．
第９条 本賞として，賞状および記念メダルを贈呈する．
アレキサンダー・ベイン賞選定手続き規程（抜粋）第２章 選定委員会選定細則
第５条 アレキサンダー・ベイン賞の一般推薦の推薦状フォーム並びに推薦締め切
り期日については期日前にフェロー会員に周知する．
２．推薦状にはフェロー会員 2 名の推薦を必要とする．
３．推薦状フォームは本規程別紙に掲げるものを使用する［贈呈式］
2024年の総会もしくは年次大会で行う予定です．
上記，アレキサンダー・ベイン賞規程等の詳細は当学会ホームページ（https://www.iieej.org/admission/arexande/）を参照してください．
以上

80

別紙
アレキサンダー・ベイン賞受賞候補者名

氏名
会員番号， 在籍年数
所属， 住所，
電話番号，
メールアドレス

受賞候補者経歴

学歴，職歴：

候補者推薦書本学会での活動歴：

学術的業績，産業的貢献，社会的貢献：

推薦理由（サイテーション）
主たる功績（いずれか，または複数に○印）（１）学術的業績（２）産業的貢献（３）社会的貢献（４）学会活動

推薦理由

受賞候補者の推薦者
氏名（フェロー認定
年）

（１）
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画像電 子技術 賞候補の 推薦の お願い
画像電子学会では，画像電子に関する極めて優れた製品，システム，デバイスを開発した個人またはグループを毎年若干件選出して画像電子技術賞として表彰します．つきましては，本技術賞に相応しいと思われる候補（個人もしくはグループ）を下記要領に従って，推薦下さるようお願い致します．なお，選定は画像電子技術賞選定委員会で行います．
記・推薦者の資格：本学会正会員であること（一人１件に限る）．
・候補者の資格：表彰時において，本学会会員であること．
・推 薦 方 法 ：次頁の推薦用紙またはこれをコピーしたものに，（１）推薦する個人もしくはグループ全員の氏名，所属（連絡先）（２）推薦する製品名，システム名，デバイス名（３）推薦理由（４）推薦者の氏名，所属，住所，電話／ＦＡＸ番号，e-mailを記入の上，学会あてＦＡＸ，郵便またはe-mailでお送り下さい．
尚，推薦理由を裏付ける資料があれば，その案内（論文の場合であれば，題目，発表機関，ＶＯＬ．ＮＯなど）を推薦理由欄に付記して下さい．
・推薦の締切：2024年2月16日 (金）
・送 付 先：〒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
画像電子学会〈TEL〉03-5615-2893〈FAX〉03-5615-2894〈E-mail〉hyoujun@iieej.org
・表彰内容：楯及び表彰状を贈呈します．
・表彰方法：通常総会もしくは年次大会の席で表彰するとともに，学会誌に解説を掲載します．
・技術展示：受賞技術は，2024年の年次大会にて技術展示をお願いします。
・画像電子技術賞授賞リスト（最近の例）
受賞年度 受賞技術名もしくは製品・システム名＜受賞者所属先＞
2021年：３次元データ空間の歪み検出・補正およびスケール付与システム＜青木 勝彦(株式会社AB.do）他＞
2020年：非エピポーラ光伝搬の計測と解析に基づく皮下血管のリアルタイムイメージング＜久保尋之（東海大学）他＞
2019年：非接触式血中酸素飽和度測定装置＜長尾嘉満（早稲田大学）＞
2018年：羽虫の群れの動き生成システム＜北海道大学大学院情報科学研究科＞（2件） 展示会見学体験向上を目的とするユニバーサルオブジェクト認識技術を用いたMICEアプリの提供＜NTTサービスエボリューション研究所＞
2017年：アクティブ照明と多視点カメラ入力による実時間インテグラル立体表示（2件）＜名古屋大学大学院工学研究科/日本放送協会＞
視覚の知覚メカニズムを活用した視点移動対応裸眼3D映像スクリーン技術＜日本電信電話株式会社/東北大学＞
2016年：24時間連続稼動全天球ライブストリーミングカメラ RICOH R Development Kit＜㈱リコー 技術経営センター＞
2015年：メガネなしテーブル型3Dディスプレイ技術 fVisiOn＜ﾕﾆﾊﾞｰｻﾙｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝ研究所/NICT＞
画像電子技術賞表彰規定

2015年9月4日改訂

第1条（目的）
画像電子技術賞は，画像電子に関する極めて顕著な新しい技術，製品，システムを開発した個人またはグル－プを毎年若干件選出して表彰するものである．
第2条（選定）画像電子技術賞は，別途定める「画像電子技術賞候補選定手続規定」に従って候補を選出し，理事会で決定するものとする．但し，過去に受賞した個人または
グル－プは候補から除く．
第3条（表彰）
画像電子技術賞は，楯および表彰状とし，毎年通常総会もしくは年次大会で表彰するとともに，学会誌上で紹介する．なお，年次大会にて技術展示を依頼する．
82

画像電子技術賞候補推薦用紙＜技術・製品または，システム名＞＜受賞候補者＞（複数の場合は全員ご記入ください）
氏

名

所 属

TEL／FAX／e-mail

＜推薦者＞
氏名：
所属：
TEL：
FAX：

83

以下の各項目にご記入ください。
・画像電子分野との関連性

・新規性

・有効性

・販売，採用などの実績

・参考となる資料

842023年度フェロー候補推薦募集
2023年10月27日
一般社団法人画像学会
会

長

小林

直樹

本学会では，学術上の業績，学会活動の活性化，教育・社会活動への取り組み，標準化活動などにおいて，特に貢献のあった会員に対しフェローの称号を授与する制度を設けています．フェロー称号認定につきましては以下の通り実施致しますので，フェロー候補の推薦をお願いします．なお，本情報は学会ホームページからも参照できます．
［推薦募集要領］
別紙のフェロー候補推薦書にご記入の上，2024年2月16日（金）必着で学会事務局までにメー
ル添付で送付ください（推薦書の電子ファイルは学会ホームページからダウンロードできます）．選定委員会で審査の上，理事会で決定されます．
なお，条件，資格等はフェロー制度規程[pdf] 学会ホームページ（https://www.iieej.org/admission/fellow/）に記載されていますので参照して下さい．また，候補者１名に対し推薦者は 2 名必要ですが，その内少なくとも一人は候補者と同一の機関に属されない方といたします．
［称号授与］
フェロー称号授与式は2024年の総会もしくは年次大会で行う予定です．
以上

85画像電子学会フェロー候補推薦書
フェロー候補者

氏名会員番号， 在籍年数
所属， 住所，
電話番号，
メールアドレス

候補者略歴

学歴，職歴：

本学会での活動歴：

業績；（特に，本学会分野での業績）

功績内容（サイテーション）（２２文字以内）
主たる功績（いずれか，または複数に○印）（１）工学的・科学的先駆者（２）学会活動推進者（３）技術開発指導者

（４）教

育者
（５）標準化・社会活動

推薦理由

フェロー候補の推薦者
氏名（会員番号）
（注）

（１）
（２）

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)㊞

記入スペースが不足する場合はそのまま行数を増やして書いてください．複数ページでも結構です．

86

代議員候補推薦のお願い
一般社団法人 画像電子学会
代議員選挙管理委員長

画像電子学会では，2024年度の代議員改選を行います．
下記の要領で代議員のご推薦をお願いします．
1)代議員とは
毎年１回6月に開催される総会に出席し，予算，決算，役員，事業計画など学会の重要事項につき審議する役割の人です．以前の総会には正会員なら誰でも出席し審議に参加出来たのですが，代議員制では正会員及び名誉会員を代表する形で代議員が総会に出席することになります．
総会は，学会の最高議決機関ですのでそれに正会員及び名誉会員を代表して出席する重要な役割を担うことになります．
2)代議員の人数と任期は30人ぐらいで，任期は2年で（2024年選出の方は，2024.6.総会日～2026.6.総会前日），
2期程度とします．
3)選出する方法は立候補及び学会の正会員，名誉会員などからの推薦により候補を定め，正会員，名誉会員の選挙によって選出します．
4)どのような人が代議員になれるのか
代議員は正会員，名誉会員から選出されます．但し役員（理事，監事）に就いている人は代議員になれません．
5）推薦決定及び選挙方法はご推薦頂いた方を代議員選挙管理委員会にて資格審査し信任方法で選挙を行います．
学会の発展のためにお尽力頂ける意欲的な方をご推薦下さい．
勿論自薦でもかまいません．よろしくお願いします．
・推薦及び送付方法：添付の推薦書に必要事項を記入しメール又はFAXで事務局 浮ヶ谷宛にお送り下さい．
・送り先：FAX；03-5615-2894 E-mail；hyoujun@iieej.org
・締め切り日：2024.2.16(金)・推薦の場合は，被推薦者の了解を得ておいてください．（非会員の場合は推薦後正会員に入会頂きます）

氏 名
所属・役職
住所
TEL・FAXe-mail

推薦者＜参考＞ 代議員選挙規程（必要な方は，事務局へお申し込み下さい．メールでお送りします）

87日本画像学会誌

第 62 巻第6号

目次(通巻 266 号)

2023 年

論文
Evaporation Analysis of a Water‑Based Multi‑Component Droplet on a Hydrophilic Substrate for Inkjet
Printing㌀
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㌀Achmad Roﬁ IRSYAD, Kazuyoshi FUSHINOBU, and Masami KADONAGA…568( 2 )Special Topic「Computer Vision Technique」
Introduction
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Motoi IWATA, Hiroyuki ARAI, Shuichi MAEDA, and Nobuyuki NAKAYAMA…578( 12 )Semantic Images Editing by Operations on Latent Space of Deep Generative Models
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㌀Takehiro AOSHIMA and Takashi MATSUBARA…579( 13 )Anticipation Captioning with Commonsense Knowledge
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Duc Minh VO, Quoc‑An LUONG, Akihiro SUGIMOTO, and Hideki NAKAYAMA…588( 22 )Societal Bias in Vision‑and‑Language Datasets and Models
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㌀Yuta NAKASHIMA, Yusuke HIROTA, Yankun WU, and Noa GARCIA…599( 33 )Spatial‑Temporal Concept‑based Explanation of 3D CNNs and Its Application
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Ying JI, Yu WANG, and Jien KATO…610( 44 )Deformable Mesh Transformer for 3D Human Mesh Recovery
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Yusuke YOSHIYASU and Louise ALLAIN…622( 56 )Teleidoscopic Imaging System for Microscale 3D Shape Reconstruction
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Ryo KAWAHARA, Meng‑Yu Jennifer KUO, and Shohei NOBUHARA…633( 67 )Imaging Highlight
ファッションビジネス学会デジタルテキスタイル研究部会活動について㌀
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城田

衣…640( 74 )教育講座
マイクロカプセル調製と応用展開（V） ㌀
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田中眞人…646( 80 )研究室訪問
砂見研究室 東海大学 工学部 機械システム工学科㌀
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日本写真学会誌の目次 ㌀
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676(110)
日本印刷学会誌の目次 ㌀
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677(111)
画像電子学会誌の目次 ㌀
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678(112)
Journal of Imaging Science and Technology の目次
画像閑話

令和五年編集委員
編集委員長
宮 本 栄 一（京セラドキュメントソリューションズ)
編集副委員長 名 越 応 昇（三 菱 製 紙)
北 野 賀 久（富士フイルムビジネスイノベーション)
編集委員
新
石
石
岩
梅
加
岸
北

井
田
塚
田
津
藤
野

啓
稔
一

之 (日本工業大学)
尚 ( シ ャ ー プ )輝 (コニカミノルタ)
基 (大阪府立大学)
信二郎 ( 早 稲 田 大 学 )
知 之 (東芝テック)
由美子 ( リ コ ー )
賀 久 (富士フイルムビジネスイノベーション)

木
黒
竹
次
椿
朝
内
中

村
沢
内
田
武
藤
村

正
俊
達
将
頼
裕
一

編集幹事
編集副幹事

利 (元富士ゼロックス)
晴 ( 千 葉 大 学 )夫 (元キヤノン)
大 ( 東 海 大 学 )尚 ( シ ャ ー プ )敦 (コニカミノルタ)
義 (大阪公立大学)
希 ( 千 葉 大 学 )
88

石
中

塚
村

一
一

輝（コニカミノルタ)
希（千 葉 大 学)

中 山 信 行 (東京工芸大学)
名 越 応 昇 ( 三 菱 製 紙 )前 田 秀 一 ( 東 海 大 学 )宮 本 栄 一 (京セラドキュメントソリューションズ)
山 口 大 地 ( リ コ ー )山 﨑
弘 (元コニカミノルタ)
横 山 優 樹 (富士フイルムビジネスイノベーション)

日本写真学会誌

86 Ⅳ
巻号（2023 年/令和 5 年）

口絵・口絵解説339「画像からくり」
第 63 回 八方睨みの亀と追い越していく顔
桑山 哲郎

私の写真史
341

光・眼・色〜千葉大学最終講義から〜 / 矢口博久

349

会 告

学会創立 100 周年記念特集：「語り継がれる写真産業史」

特集

356

日本画像学会誌・日本印刷学会誌・画像電子学会誌

学会創立 100 周年記念特集「語り継がれる写真産業史」特集の趣旨

解説

高田

358

俊二

リコーイメージングにおけるカメラ産業史

解説

川内

366

拓

富士フイルムにおけるカメラ産業史

解説

浜田

寿

東京工芸大学創立 100 周年記念関連イベント
375

江の島国際芸術祭 2023：サムエル・コッキングと杉浦六右衛門の深い関わり―「日本における写真と印刷のルーツ」の展示について―

解説

内田

孝幸

解説
383

静止画撮影用カメラと感性工学に関する基礎的考察
後藤

392

哲朗

カメラの自動化技術の歴史（第三報）
豊田堅二

技術レポート397

原子核乳剤フィルムの現像時に生じる表面銀粒子の化学的溶解除去
久下謙一，早川大樹，有賀昭貴，奥井一暁，奥村虎之介，金井403

画像関連学会連合会 第 9 回秋季大会 講演要旨

435

会 報

巧，三浦真登，野中元哉，藤森春陽，宮本隼

理事会抄録，入会のおすすめ

編集委員：山田 勝実，久下 謙一，稲垣 由夫，岩崎仁，桑山 哲郎，岩崎 徹也，水口89

淳，西垣 仁美，宮本 成悟，白石 幸英

日 本 印 刷 学 会 誌

目次

第 60 巻

第 5 号（2023 年 10 月）

巻頭言第 150 回の研究発表会を迎えて.
─コロナ後の学会活動のあり方を考える─ . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 面谷 信
総説 特集「印刷物の価値を高める技術」
CCS（Computer Color Search）によるインキ調色の DX 化とその効果. . . . . 鈴木聖矢
圧着トナーが拓くデジタル印刷の可能性. .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 永井丈晴・北川聡一郎・鎌形 明
ラグジュアリーボックスの製造における革新的なオンデマンド型貼箱パッケージ.
製造装置と最新デジタル加飾技術. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 有木康高
情報コミュニケーションとデザインを両立する次世代加飾パネル . .  .  .  .  .  .  .  .  . 西田知則
論文
消費者の紙の出版物，電子出版物への意識と行動の分析と利用促進策.
─テキストでの回答の分析を中心として─ . .  .  .  .  .  .  .  . 渡部和雄・梅原英一・岩崎邦彦
印象記2023 年度スクリーン印刷技術研究会セミナー.
「スクリーン印刷基礎講座『基本編』」. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 吉田旦人
2023 年度技術委員会フレキソ研究会第 22 回研究例会 印象記.
. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 神田博正
2023 年日本印刷学会夏期セミナー印象記.
「もっとスマートに 印刷の最新技術紹介」. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 仁田良智
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）					 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））			 勝俣謙二（（独）国立印刷局）			 久世康典（東レ（株））
細井 功（東洋インキ（株））				 伊藤 学（TOPPAN ホールディングス（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

90

283
284
288
293
300

305

314
315
316
318
320
322

日 本 印 刷 学 会 誌

目次

第 60 巻

第 6 号（2023 年 12 月）

巻頭言『日本印刷学会誌』の編集長として思うこと. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 矢口博之 331
総説 1 特集「人にやさしい社会と印刷」
日本のパッケージのユニバーサルデザインと TOPPAN の取り組み. .  .  .  .  .  .  . 松澤由紀子 332
個別最適な読字体験を目指す「じぶんフォント」プロジェクト：.
社会基盤としての書体の実践と研究の中で . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 朱 心茹・金子真由美 337
ピクトグラムの新解釈 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 大黒大悟 345
3D プリント自助具のデザインから考える福祉機器開発に必要な視点. .  .  .  .  .  .  . 硯川 潤 350
総説 2 特集「アジアシンポジウム」
DNP’s Eco-Friendly Technologies Contribute to Realizing Carbon Neutrality.
. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . Ryuji HASHIMOTO, Kenya NISHIHIRA and Tsuyoshi HOTTA 355
Waste Management in Printing Houses by producing Activated Carbon .
from wastepaper to treat wastewaters.
. .  .  .  .  .  .  .  .  .  . Krairop Charoensopa, Takaaki WAJIMA and Aran Hansuebsai 360
Application of ZnO Nanoparticles for Printing Ink and Plastic Packaging.
. .  .  .  .  .  .  .  .  .  . Nguyen Thanh Phuong, Nguyen Long Giang and Le Cong Danh 365
Comparison of Different Printing Ink in Deinking from Plastic Films .
Using Surfactants and Sodium Hydroxide Solution.
Motana Srisuttho, Suchapa Netpradit, .
Pornnapa Reaungpanit and Juntira Komasatith 371
Relationship between Lightness of Foreground and Background and Short-term
Memory . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . Katanyu CHAIBANDIT and Uravis TANGKIJVIWAT 376
技術報文
シリンジ押出式 3D フードプリンタの線幅におよぼすダイスウェル効果の影響.
髙野貴文・柴谷正也・袴田ありさ・髙橋稀沙羅・菅野さくら・澤目澪佳・三浦 靖 380
国際会議報告The 13th Asian Symposium on Printing Technology (ASPT2023).
— Sustainability and Green Printing Practices — . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 東 吉彦 387
印象記
西部支部 2023 年秋季セミナー「今さら聞けない～印刷の魅力」. .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 高見秀充 389
2023 年度スクリーン印刷技術研究会セミナー スクリーン印刷基礎講座「応用編」.
. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 吉田旦人 391
2023 年日本印刷学会秋期セミナー印象記. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 瀧田宏明 392
Abstract . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
394
文献紹介. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
397
資料. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
399
401
総目次 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
学会だより . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
403

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）					 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））			 勝俣謙二（（独）国立印刷局）			 久世康典（東レ（株））
細井 功（東洋インキ（株））				 伊藤 学（TOPPAN ホールディングス（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

91

新年，あけましておめでとうございます．本年も画像電子学会をよろしくお願いいたします．
2024 年（第 53 巻）第 1 号（1 月号）は，「年次大会 Journal
Track」特集号です．2023 年第 51 回画像電子学会年次大会のJournal Track に投稿頂いた論文 2 件とショートペーパー1 件を掲載しており，さらに一般ショートペーパー1 件も掲載しております．また本号からの新規企画として，「来し方行く末」がスタートしました．
「来し方行く末」はコラムで，経験豊富な先生方・諸先輩に，分野を問わず特定のテーマで過去の背景から将来の展望まで様々なご意見を頂くという趣旨になっています．詳細は p.53 の『コラム「来し方行く末」の創設について』をご確認頂けると幸いです．今回は 3 名の先生方に執筆頂きましたので，是非ご覧頂ければと思います．当面は
年 1 回の予定ですが今後の掲載にもご期待ください．他にも本号には，
報告「Visual Computing ワークショップ 2023 報告」，
グループ紹介「千葉大学 久保研究室」，スキャニング「画像処理技術を用いた養蜂支援システムの開発」といった興味深い記事を掲載しております．
今年 2024 年は，元日に震度 7 を記録して大きな被害をもたらした能登半島地震が発生し，翌 2 日には救援物資を輸送す
る海上保安庁機と JAL 機の羽田空港での痛ましい震災関連事
故が起こりました．震災に際して，被害に遭われた方にお見舞いを申し上げるとともに，残念ながらお亡くなりになられた方にお悔やみを申し上げます．年次大会の会場となった富山市と 2 月の研究会が行われる予定の石川県能美市も震源に近い立地で，被害は少なからずあったようですが，研究会は予定通り開催できますので，安心してご参加ください．
前回，編集後記を私が担当したのはちょうど 1 年前で，新型コロナウイルス感染症（COVID-19）について，世の中の状
況がコロナ禍以前に戻りつつあり，新型コロナウイルス感染症を 5 類に引き下げる方針を政府が検討しているという話題を挙げました．実際，2023 年 5 月 8 日に移行しましたが，皆様の周りの状況はいかがでしょうか．季節性インフルエンザの流行もあり，なかなかマスクが外せないという方もいらっしゃいますが，普通の生活が徐々に戻ってきている実感もあるように思います．学会のイベントでは昨年 8 月末に開催した年次大会でのマスク着用を個人の判断に委ねましたが，問題となる事態は発生しませんでした．今後もできるだけ日常に戻ったイベントが開催できればと思います．
画像電子学会では，2024 年度も年次大会，研究会，AIS セ
ミナーをはじめとするイベントの開催を予定しています．年
次大会は夏の開催（8 月 26 日〜28 日）として準備を進めています．開催場所は長崎です．また今回も Journal Track での発表募集も計画しておりますので，こちらへの投稿もよろしく
お願いします．たくさんの皆様のご発表とご参加を心よりお待ちいたしております．今年 3 月に，台湾・台南市の成功大学にて開催します IEVC2024 もいよいよ近づいてまいりました．現地出席のみになりますが，奮って参加いただき盛況となることを期待しています．他にも会員の皆様の研究活動に役立つよう今後も様々なイベントや企画を実施して参りますので，引き続きよろしくお願いします．
（編集委員 大妻女子大学 田中 清）○新入会員紹介（2023 年 12 月 31 日）
正会員
辻 広生
後藤 尚弘（東洋大学）
吉川 浩（日本大学）
上村 健二（長岡工業高等専門学校）
福沢 栄治（朝日新聞社）
学生会員
板谷 英典（中部大学）
○会員現況
名誉会員
正会員
学生会員
賛助会員
特殊会員

18 名
484 名
44 名
20 社 29 口
31 件

92画像電子学会誌総目次（2023年）
著者名
随 想

題名

内田 理

新年挨拶

田中 賢一

巻-号 ページ 掲載月52-1

1

2023.1

画像電子学会誌における編集裏話

52-2

295

2023.4岩崎 慶

副会長就任挨拶

52-3

395

2023.7山本 奏

リアルとサイバーをつなぐメディア技術

52-4

497

2023.10村山 登 フェローを偲んで －画像関連技術の稀代の発明家－

52-3

396

2023.7

西田友是名誉会員の 瑞宝中綬章 受章を祝して

52-4

498

2023.10

名誉会員推戴・アレキサンダー･ベイン賞 ・フェロー・研究奨励賞・優秀研究賞・研究会若手奨励賞 贈呈

52-3

397

2023.72023年度画像電子学会役員

52-3

401

2023.7

ランダムな半径の円を敷き詰める高速サンプリング法とその絵画風画像
生成への応用52-1

2282023.1

青紫色光源を用いたホログラフィ再生像の空間投影法の検討

52-3

405

2023.7

筆跡の各部位の筆者内・間変動と筆者識別に重要な部位

52-4

539

2023.10

画像処理を用いたミツバチへギイタダニの計数 Android アプリの実装と評価

52-2

319

2023.4

空撮画像を対象としたInformed-Filters に基づく人検出のC++ AMPを用いたリアルタイ
ム実装

52-2

329

2023.4

多数決処理とRS符号を併用したランダム誤り耐性を持つ円形カラー2次元シンボル

52-2

339

2023.4

高堅牢Hybrid型電子透かしシステムの開発

52-3

413

2023.7

加速度データと座標データを用いたマルチモーダル情報による手話動作認識

52-2

348

2023.452-2

357

2023.452-1

1422023.152-1

1432023.1－画像電子学会の次の50年に向けて−

追悼文
野水泰之
祝 辞
近藤邦雄
各種表彰・学会役員

論文 資料論文［一般論文］

ショートペーパー

山邉悠太
小玉周平
森谷友昭
高橋時市郎
高野邦彦
大岩徹志
福嶋 駿
梶村一太
小野治親
髙崎和之
若林良二
圓道知博
佐藤甲癸
浅井紀久夫
岩下晋治
常盤公德
福江潔也
長 幸平
［システム開発論文］
髙山 翼
長谷川まどか
津山雅彦
薛 俊峰
森岡隼也
大木琢郎
宮本龍介
寺浦信之
越前 功
岩村惠市
趙 マイケル嘉
河村 尚登
姜 玄浩
岩村 恵市
［ショートペーパー］
若尾 吏
川喜田佑介
西村広光
田中 博
三次 仁

佐野将太
川喜田佑介
スペクトログラム画像を用いた転移学習の適用による室内音識別
宮崎 剛
田中 博
【年次大会 2022 Journal Track 論文特集】
年次大会 2022 Journal Track 論文特集 に寄せて
編集委員会
［論文］
河合紀彦
野田隆成

撮影者が写らない全方位画像生成のための撮影と合成

93

菅井和明
金田北洋
岩村惠市

物理的複製困難な印刷コードを用いた高速真贋判定システムの産業応用

52-1

152

2023.1

電線ケーブル3 次元X線CT画像からの素線検出と追跡による3 次元構造
推定

52-1

164

2023.1

遊色効果再現のための三次元ボロノイ分割を用いたオパールのモデリング

52-1

174

2023.1

左心室の膨張と収縮を考慮した心臓内圧力変化シミュレーション

52-1

183

2023.1

杉田俊平
藤代一成

GPUを用いた多光源大域照明レンダリングにおける経路誘導の効率化

52-1

193

2023.1

渡邊友花
山崎 恭

スマートデバイスへの実装を考慮した継続認証手法に関する一検討

52-1

205

2023.1［実践論文］
岩瀬隆志
岩切宗利
田中 清

3 次元自然形状に適した輪郭追跡法と遺構図作成支援への応用

52-1

214

2023.1

松原洋一

深度カメラを用いたアスパラガス収穫機の開発

52-1

221

2023.1

上田 栞
藤井 亮
斎藤英雄
星名 豊
横田壮真
杉田俊平
藤代一成
髙山康汰
夏目拓也
張 英夏
向井信彦

【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特集】
編集委員会

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特集に寄せて

52-2

296

2023.4

［論文］
中島萌子
五十嵐悠紀

ディップフラワーの制作初心者に向けたデザイン支援システム及び制作支援手法の提
案

52-2

297

2023.4［ショートペーパー］
杉田純一
清沢尭礼

MRI 画像から抽出した頭部と脳の単色3D プリンタを用いた2 色印刷法

52-2

315

2023.4

ビジュアルコンピューティング論文特集号に寄せて

52-4

499

2023.10並列計算に適したメッシュレス破壊シミュレーション手法

52-4

500

2023.10

表面粗さを考慮した薄膜干渉のスペクトラルレンダリング

52-4

507

2023.10

自己注意機構を用いた3 次元点群の回転不変な解析

52-4

516

2023.10

プルーニングと行列分解によるVision Transformer モデルの軽量化

52-4

527

2023.10

魚自動選別のための点群を用いたアジとサバの認識

52-4

531

2023.10

渡邊 修

Vrije Universiteit Brussels 滞在記

52-1

241

2023.1

竹島由里子

台南へ行こう!

52-4

548

2023.10飯塚里志

深層学習による画像編集技術の発展

52-1

287

2023.1

宮崎大輔

コンピュータビジョンにおける偏光の活用

52-3

422

2023.7

鳴海 拓志

アバタを活用した人間拡張における物語的転回

52-4

552

2023.10Visual Computing ワークショップ2022 (VCWS 2022)報告

52-2

244

2023.1

ベイン賞選定委員会

第7回アレキサンダー・ベイン賞 授賞報告

52-4

558

2023.10田中 清

2023 年度 第51 回 画像電子学会年次大会報告

52-4

561

2023.10【ビジュアルコンピューティング論文特集号】
金井 崇
［論文］
鈴木 龍
藤澤 誠
三河正彦
上中喜生
檜垣 徹
Bisser RAYTCHEV
金田和文
刈込喜大
古屋貴彦
大渕竜太郎
［ショートペーパー］
西野駿佑
数藤恭子
南里絢花
志久 修
手島裕詞
兼田一幸
海外だより

講

座

報 告
画像電子学会VisualComputing 研究会

94

年

報

編集委員会

画像電子年報特集号の発行にあたって

52-1

2

2023.1児玉

1. 編集委員会の活動

52-1

3

2023.1明

2. 各種大会・イベントの取り組み
吉田 典正
児玉 明
内田 理

2‒1

年次大会

52-1

7

2023.1

深見拓史

2‒2

セミナー

52-1

13

2023.1

内田 理

2‒3

IEVC

52-1

16

2023.12‒4

画像関連学会連合会傘下イベント

平山 亮

2‒4‒1

FIS秋季大会

52-1

19

2023.1谷口行信

3. 第1種研究会の取り組み

52-1

22

2023.152-1

252023.1

4. 第2種研究会の取り組み
深見拓史

4-1 第2種研究会の位置付けと概要
4‒2

ビジュアルコンピューティング分野

金井 崇

4‒2‒1

ビジュアルコンピューティング（VC）研究会

52-1

29

2023.1

高田英明

4‒2‒2

多次元画像（MDI）研究会

52-1

31

2023.1

4‒3
深見拓史
平山 亮

メディア応用分野

4‒3‒1

VMA（Versatile Media Appliance）研究会

52-1

33

2023.1

4‒3‒2

デジタルミュージアム・人文学(DMH)研究会

52-1

37

2023.152-1

392023.14‒4小野文孝

標準化関連分野

4‒4‒1

静止画符号化標準化（SIC）研究会

4‒5

生活支援分野

中西 浩

4‒5‒1

安全な暮らしのための情報技術（SSC）研究会

52-1

41

2023.1

平山 亮

4‒5‒2

視覚・聴覚支援システム（VHIS）研究会

52-1

44

2023.1

デジタルサイネージとインタラクション（DSG）研究会

52-1

46

2023.1

スマートディスプレイ（SDP）研究会

52-1

48

2023.1

4‒6

表示技術分野

大野邦夫

4‒6‒1

松本充司
渡部智樹

4‒6‒2
4‒7

共通領域

長尾嘉満
長谷川克也
小林利壽

4‒7‒1

建築と画像電子の共通領域（AIM）研究会

52-1

50

2023.1

長谷川 克也
長尾 嘉満

4‒7‒2

ドローン（DRC）研究会

52-1

54

2023.1

5.

標準化動向

山口雅浩
山本秀樹

5‒1

国際照明委員会第8部会―画像技術―

52-1

58

2023.1

5‒2

ITU-T SG16（マルチメディアとデジタルサービス）̶ 第1 回会合報告 —

52-1

61

2023.1

中尾康二
濵田信明

5‒3

ISO/IEC JTC 1/SC 27 ―セキュリティ技術―

52-1

66

2023.1

5‒4 ISO/IEC JTC 1/SC 28 ―オフィス機器―

52-1

72

2023.1渡邊 修

5‒5 ISO/IEC JTC 1/SC 29 ―マルチメディア符号化―

52-1

76

2023.1永田 徹

5‒6

ISO/TC42/WG18, 20, 23, 26 ―ディジタル写真分野―

52-1

80

2023.1

寺崎 智
佐藤利文

5‒7

IEC TC 100 ―オーディオ・ビデオ・マルチメディアのシステムおよび機器―

52-1

82

2023.1

5‒8

ISO/TC130 ―印刷技術―

52-1

84

2023.1

平川秀治
杉浦博明

5‒9

IEC SyC Smart Cities

52-1

87

2023.152-1

902023.1

5-10 IEC SyC AAL ―自立生活支援―
6.

装置動向

小野文孝

6‒1

デジタルカメラ52-1

922023.1小川勝久

6‒2 デジタルビデオカメラ
6‒3 ディスプレイ・表示装置

52-1

95

2023.152-1

972023.1

坂本静生
児玉 明

6‒4

52-1

102

2023.1

6‒5 ウェアラブル機器

52-1

104

2023.1児玉 明

6‒6 スマートフォン

52-1

108

2023.1陶山史郎

6‒7

3Dディスプレイ

52-1

112

2023.1

山本賢治
安井芳昭
岡田佑樹
八田拓也

6‒8

ファクシミリ52-1

1152023.1吉田 健

6‒9

複写機及び複合機

52-1

118

2023.1

松木 眞
今給黎 隆

6‒10

ノン・インパクト・プリンタ

52-1

121

2023.1

河村尚登

3Dスキャナ（3D入力装置）

6‒11 ゲーム機・ゲームソフト

52-1

124

2023.1

鈴木洋佑
明石一希

6‒12

BDレコーダ・プレーヤ

52-1

127

2023.1児玉 明

6‒13

タブレット端末

52-1

1302023.195

電子書籍端末

52-1

134

2023.16‒15 ドローン（無人航空機）
6‒16 各種装置の市場推移

52-1

137

2023.152-1

1402023.1

五十嵐 悠紀お茶の水女子大学 理学部 情報科学科 五十嵐研究室

52-1

254

2023.1

謝 浩然

北陸先端科学技術大学院大学・創造社会デザイン領域 謝研究室

52-2

364

2023.4丸山 充

神奈川工科大学 情報学部 情報ネットワーク・コミュニケーション学科
ネットワークコンピューティング研究室

52-3

426

2023.7小池崇文

法政大学 情報科学部 ディジタルメディア学科 小池研究室

52-4

566

2023.10

高田英明

新たな立体知覚現象に基づく裸眼3D 表示システムの研究開発

52-1

258

2023.1

大野邦夫

オブジェクト指向雑記（その1） —データ構造とアルゴリズムからモノと感性によるプログラミング
へ—

52-2

368

2023.4

大野邦夫

オブジェクト指向雑記（その2） —プログラミング言語から分散オブジェクト・複合文書の世界へ— 52-3

429

2023.7

大野邦夫

オブジェクト指向雑記（その3 ） —データ型・マルチメディアから分析設計・オントロジの世界へ— 52-4

569

2023.1052-2

373

2023.4

Arithmetic Codes for Image Coding : Their Advantages and the Effort to Make Them Practical

11-1

1

2023.6

ECA-Resunet: Lung Segmentation of CT Images Based on an Efficient Channel Attention
Mechanism Deep Residual-Unet

11-1

13

2023.6

Upon the Special Issue on Journal Track Papers in IIEEJ Annual Conference 2023

11-2

29

2023.12

ModalityFormer for Preoperative Early Recurrence Prediction of Hepatocellular Carcinoma
Using Multimodality MRI or CT and Clinical Data

11-2

30

2023.12

Image Quality Evaluation of Computer-Generated Hologram to Compare Various Calculation
Methods

11-2

382023.12

植村八潮
長谷川克也
編集委員会

6‒14

グループ紹介スキャニング

図書紹介
田中 賢一

はじめてのパターン認識ディープラーニング編

IIEEJ Transactions on
Image Electronics and Visual Computing (2023)
Papers［Invited Paper］
Fumitaka ONO［Contributed Paper］
Jincheng PENG
Ruigang GE
Guoyue CHEN
Kazuki SARUTA
Yuki TERATA【Special Issue on Journal Track Papers in IIEEJ Annual Conference 2023】［Contributed Papers］
Gan ZHAN
Fang WANG
Yinhao LI
Weibin WANG
Qingqing CHEN
Lanfen LIN
Hongjie HU
Yen-Wei CHEN
【Regular Section】［Short Paper］
Hiroshi YOSHIKAWA
Takeshi YAMAGUCHI

96

画 像 電 子 学 会 誌
発行所 一般社団法人 画像電子学会
第 53巻 第 1 号 （通巻 267号）
2024（ 令 和 6 ） 年 1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）©2024 画像電子学会
E-mail ： hensyu@iieej.org
編集 ・ 発行者 内田 理
http://www.iieej.org/

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