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266【ビジュアルコンピューティング論文特集号】◆【特集論文】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◆【特集論文】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◆【特集論文】自己注意機構を用いた3 次元点群の回転不変な解析◆【特集ショートペーパー】プルーニングと行列分解によるVision Transformer モデルの軽量化◆【特集ショートペーパー】魚自動選別のための点群を用いたアジとサバの認識◆【論 文】筆跡の各部位の筆者内・間変動と筆者識別に重要な部位◆【講 座】アバタを活用した人間拡張における物語的転回

一般社団法人Vol.52 No.42023

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 9 月 30 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52巻 第4号

通巻266号 （2023年10月）

目

次

随 想
497

リアルとサイバーをつなぐメディア技術

山本 奏

祝 辞
498

近藤邦雄

⻄⽥友是名誉会員の 瑞宝中綬章 受章を祝してビジュアルコンピューティング論文特集号
499

ビジュアルコンピューティング論文特集号に寄せて

500

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

鈴木 龍，藤澤 誠， 三河正彦

507

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

上中喜生， 檜垣 徹，Bisser RAYTCHEV，金田和文

516

自己注意機構を用いた3 次元点群の回転不変な解析

刈込喜大，古屋貴彦，大渕竜太郎

論

金井 崇

文

ショートペーパー
527

プルーニングと行列分解によるVision Transformer モデルの軽量化

西野駿佑， 数藤恭子

531

魚自動選別のための点群を用いたアジとサバの認識

南里絢花， 志久 修，手島裕詞，兼田一幸

一般論文
539

筆跡の各部位の筆者内・間変動と筆者識別に重要な部位

岩下晋治，常盤公德，福江潔也，長 幸平

海外だより
548

竹島由里子

台南へ行こう!

講 座
552

アバタを活用した人間拡張における物語的転回

鳴海 拓志

報 告
558

第7回アレキサンダー・ベイン賞 授賞報告

ベイン賞選定委員会

561

2023 年度 第51 回 画像電子学会年次大会報告

田中 清

グループ紹介566

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

小池崇文

スキャニング569

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—

576
577
579
581
582
583
584
588

画像電子学会研究会等予定

会

大野邦夫

告・ニュース

高臨場感ディスプレイフォーラム2023開催案内
画像電子学会 第307回研究会 In 石川 発表募集
IEVC2024 in Tainan City, Taiwan Mar.11-14, 2024 Call for Papers
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
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

590
592
594
597
599
600
604
604

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

The Journal of
the Institute of Image Electronics Engineers of Japan
Vo1.52 No.4 October 2023

CONTENTS

Foreword
497

Media Technology Connecting Real and Cyber World

Susumu YAMAMOTO

Congratulatory Message
498

Congratulatory Message to Dr.Tomoyuki NISHITA on his Receipt of The
Order of the Sacred Treasure, Gold Rays with Neck Ribbon

Kunio KONDO

Special Issue on Visual Computing
499

Introduction to the Special Issue on Visual Computing

Takashi KANAI

Contributed Papers
500

Meshless Fracture Simulation Method Suitable for Parallel Computing

Ryu SUZUKI , Makoto FUJISAWA, Masahiko MIKAWA

507

Spectral Rendering of Thin-film Interference on Rough Surface

Yoshiki KAMINAKA, Toru HIGAKI, Bisser RAYTCHEV,
Kazufumi KANEDA

516

Rotation-Invariant Analysis of 3D Point Set Using Self-Attention

Yoshihiro KARIKOMI, Takahiko FURUYA, Ryutarou OHBUCHI

Short Papers
527

Reduction of Fully Connected Parameters by Pruning and Matrix
Factorization

Shunsuke NISHINO, Kyoko SUDO

531

Recognition of Horse Mackerel and Mackerel Using Point Clouds for
Automatic Fish Sorting

Ayaka NANRI, Osamu SHIKU, Yuji TESHIMA, Kazuyuki KANEDA

Regular Section
Contributed Paper
539

Intra/Inter-Writer Variation on Each Part in Handwriting and Significant
Parts for Writer Identification

Shinji IWASHITA, Kiminori TOKIWA, Kiyonari FUKUE, Kohei CHO

From Overseas
548

Let’s Go to Tainan!

Yuriko TAKESHIMA

Tutorial
552

Narrative Turn in Human Augmentation with Avatars

Takuji NARUMI

Reports
558

The Report of the Seventh Ceremony of Alexander Bain Award

Alexander Bain Award Committee

561

The Report of IIEEJ Media Computing Conference 2023

Kiyoshi TANAKA

Research Group Introduction
566

Computational Reality Laboratory (Koike Lab.), Department of DigitalMedia,Faculty of Computer and Information Sciences, Hosei University

Takafumi KOIKE

Scanning
569

Various Memories of Object-Oriented Technologies (Part 3): From Data
Type and Multimedia to the World of Analysis/Design and Ontology

Kunio OHNO

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.52 No.4 （2023）

リアルとサイバーをつなぐメディア技術
山本 奏（副会長，日本電信電話株式会社）Media Technology Connecting Real and Cyber World
Susumu YAMAMOTO（Vice President of IIEEJ, NTT）
私と画像研究との関わりは NTT 研究所に入社し画像や映像に異なる情報を隠蔽する電子透かしの研究チームに所属したところから始まりました．当初こそコンテンツに識別子を埋め込み，著作権の管理や不正利用の抑止をめざしていましたが，じきにそれだけではビジネスにならないことがわかり，ポスターやテレビ CM などの画像や映像を携帯端末で撮影することでインターネット上のコンテンツに誘導する，広告やエンターテインメントへの活用に向けて舵を切りました．テレビに映る映像に同期して 3D の AR コンテンツが飛び出して視聴できる新しい体験を実現した「Visual
SyncAR」という応用事例では本学会の画像電子技術賞を頂きました．これは技術的には映像に埋め込んだ情報を携帯端末上で高速に読み取れる動画透かし技術と，当時注目され始めたスマートフォン向け AR 技術を組み合わせたものでしたが，私自身のモチベーションは，リアルの世界とテレビの中の世界とをつなぎたい，さらにはネット上のさまざまなサービスまでつないでいく入り口（きっかけ）を提供して世の中の方々に使って頂きたいという強い思いでした．
時は流れ現在，手前味噌ながら NTT では「IOWN（Innovative Optical and Wireless Network）」の研究開発を推進しています．IOWN は，光を中心とした革新的技術を活用した高速大容量通信，膨大な計算リソース等を提供可能な，端末を含むネットワーク・情報処理基盤であり，通信分野に留まらず，多岐に渡る分野で多彩なサービスと新しい価値を創出し，豊かな社会の実現に貢献することをめざしています．IOWN はリアル世界とサイバー世界をつなぐ基盤となります
が，世の中に真に価値をもたらすためには，ただネットワーク基盤を構築するだけでは不十分です．リアルの人々との関わりの中で，どのように人や社会に役立つサービスを実現するかが鍵になります．それは，リアル世界の人々とサイバー空間で演算・処理されるデータの世界をどうつなぐか，どのように情報を入力し，どのようにフィードバックを行うかが何よりも重要といえる問題です．
リアルとサイバーをつなぐ上で大切な役割を果たすのが，本学会が対象としている画像をはじめとするメディアです．
今や画像や映像だけではなく，音声や言語はもちろん，気象など自然環境や人のバイタルなど生体の状態までセンシングする技術が日々進化しています．また，最近注目を集めている生成系 AI では，画像や文章の生成の枠を超えてマルチモーダルな情報を相互に理解し，操作する能力まで扱えるようになってきました．人へのフィードバックに用いられる VR 機器も，映像や音声だけでなく，触覚や感情といった多様なモーダルまでリアルと融合させた多次元的な体験を提供するなど，技術は大きく進展しています．それら多様なメディアを通じて，人間には直接感知できない事象まで含めてリアル世界の状態を捉え，観る・聴く・触れるなど，人それぞれに最適な形でフィードバックすることにより，リアルに生活しているさまざまな人々がそれを意識することなく直感的にサイバー世界とつながり，技術の恩恵を享受できるようになることが期待されています．つまり，我々が追求すべきは，人々がサイバー空間と自然な形でつながり，
それが日常的な経験となるような世界の創出です．
このようなビジョンを実現するうえで，画像技術の研究はますます重要な位置を占めるでしょう．マルチモーダルな世界においても引き続き視覚は人間の認識の最も主要なチャネルであり，人間の世界理解の多くは視覚情報を通じて得られます．高度な画像認識や解析技術，画像生成技術は，リアル世界とサイバー空間とをシームレスにつなぐための鍵となるでしょう．また，学術的にはこれまで別々の分野として扱われてきた音声や触覚など他のモダリティの研究も，
サイバー空間との自然なインタラクションのために重要ですし，人の感情や心理状態まで扱う技術は人とサイバー空間との接点をより深く，より人間中心なものにする可能性を秘めています．
本学会の果たしてきた活動実績は，人々が技術の恩恵を自然かつ直感的に享受できる世界の創出に一役買うことができるものと確信しています．我々が取り組む画像の技術に加え，音声，触覚，生体情報など，多様なメディアを理解し，それをあらゆる人々にわかりやすくフィードバックするという技術連携も必要です．ここには大きなチャレンジが存在しますが，それぞれの分野の研究者が結集し，知見を共有し，技術を統合することで，我々はこの大きな課題を解決することができると信じています．
最後になりますが，本年 6 月より本学会副会長を務めることとなりました．本学会に参加されている皆様による，こうした価値の創造に，微力ながら貢献していけたらと存じております．どうぞよろしくお願い申し上げます．

497

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

祝 辞
西田友是名誉会員の 瑞宝中綬章 受章を祝して名誉会員 近藤 邦雄（東京工科大学 名誉教授）
本学会第 16 代会長である西田友是先生が 2023 年春の褒章において瑞宝中綬章を受章されました．先生の長年にわたる卓越したご業績が称えられてのご受章を心より祝福申し上げます．
西田先生は 1971 年に広島大学工学部を卒業し，続いて 1973 年に同大学工学研究科を修了された後，マツダ株式会社，
福山大学を経て，1998 年 10 月に東京大学大学院理学系研究科情報科学専攻・理学部情報学科の教授に就任され，翌年には同大学院新領域創成科学研究科の教授にも就任されました．2013 年に定年退職後，東京大学より名誉教授の称号を受け，広島修道大学において教授に就任されると同時に，株式会社 UEI の研究所である UEI リサーチを設立し，所長に就任されました．その後，ドワンゴ CG リサーチ所長を経て，現在はプロメティック CG リサーチ所長およびデジタル
ハリウッド大学の卓越教授として，研究と教育に尽力されています．
西田先生は世界の学会から数多くの賞を受賞されています．特に 2005 年に ACM SIGGRAPH から授与されたクーンズ賞（The Steven A. Coons Award）の受賞[1]は特筆に値し，CG 研究分野においてその名を刻む受賞になりました．なお，
このクーンズ賞受賞を記念して，本学会では 2005 年に「西田賞」を設置し，学会誌に掲載された CG 関係の論文の中から 2 年に一度最優秀論文を選び，その第一著者に授与しています．また，西田先生は画像電子学会フェロー，情報処理学会フェローの称号を認定され，2017 年には紫綬褒章を授与されています[2]．先生の長年にわたるコンピュータグラフ
ィックス研究への卓越したご貢献はこれらの栄誉からも顕著であり，今回の瑞宝中綬章の授与につながりました．
西田先生は，コンピュータを用いた作図や画像の描画に関する研究の黎明期から，三次元物体の陰影表示や隠線消去法に関する研究に取り組まれ，その成果を継続的に発表して来られました．具体的には，1972 年に隠線消去の研究[3]を，1974 年に陰影表示の研究[4]を，それぞれ中前栄八郎先生との共著で発表されています．その後も，1985 年には
SIGGRAPH において「ラジオシティ法」として知られる相互反射手法[5]を提案し，1990 年には「ベジエクリッピング法」を発表されました．また，西田先生は独自の視点から興味深い研究に取り組まれています．例えば，「空はなぜ青いのか」などという素朴な疑問に対する追求心を大事にされ，その解の探求結果を研究に活かす姿勢が際立っておられます．その結果，自然現象のシミュレーション分野における新たな展開を見せ，CG 技術のトップコンファレンスにおいて数々の研究論文が発表されています．西田先生の高い発想力と粘り強い研究者魂が生み出した類まれな業績は，CG 分
野において不動の位置を形成しており，学会や研究コミュニティに多大な影響を与えて来たといえます．
また研究活動だけでなく，CG 教育分野においても献身的なご尽力により大きな貢献をされています．その中で特筆すべきものとして，CG-ARTS が主催する CG 検定試験問題の作成，多くの大学や専門学校で採用され，標準ともいえる
CG 教科書の執筆が挙げられます．さらに，国内の CG 研究者と連携して CG 教育の重要性を広く啓蒙し，CG 教育とその社会的実用化にも多大な貢献を果たされています．また，1998 年には他の CG 研究者と共に，CG アルゴリズムを学習するための体験型教材を発表し，公開されました．そして独自に Web 上で体験できる CG プログラミング教材[6]を制作され，情報処理学会において「優秀教材賞」受賞の栄に輝くという高い評価を得ておられます．これらの教育活動は，学生や研究者に対し革新的で実践的な知識を提供すると共に，CG 教育分野自体の確立と発展にも寄与しています．
さらに，西田先生には学会活動での卓越した貢献があります．本学会においてはビジュアルコンピューティング（VC）
研究委員会の委員長として研究活動のリーダーシップを取り，研究分野の拡大や活動の発展に寄与され，1997 年には情報処理学会との共催で VC/GCAD 合同シンポジウムを創設されました．また，2009 年度には画像電子学会の会長を務
め，学会の発展に向けて積極的な活動を展開されました．国際的な面でも，数々のトップカンファレンスにおいて委員
長や委員を歴任し，特に長年 SIGGRAPH のプログラム委員を務め，その運営に貢献するだけではなく，この活動を通じて得た知識をもとに国内外の若手研究者の育成に尽力して来られました．このように研究教育活動や人材育成に強い信念と高い使命感を持って取り組んで来られた西田先生のご努力が，今回の瑞宝中綬章の受章に結実したものと存じます．
最後に，西田先生の「瑞宝中綬章」の受章を，改めて衷心よりお祝い申し上げますとともに，今後のさらなるご活躍を心より祈念申し上げます．そして，CG 研究と教育分野の一層の進展と，本学会の発展に向け，引き続き変わらぬご指導を賜るようお願い申し上げ，お祝いの言葉とさせていただきます．
，画像電子学会誌, 第 34 巻
[1] 近藤邦雄：「西田友是東京大学教授の ACM SIGGRAPH The Steven A. Coons Award 受賞を祝して」
第 5 号 (2005.9)[2] 柿本正憲：「西田友是名誉会員の「紫綬褒章」受章を祝して」，画像電子学会誌第 47 巻 第 1 号 (2018)[3] 中前，西田：「多面体の隠線消去の一手法」，情報処理，Vol. 13，No.4，pp.239-246 (1972.4)[4] 西田，中前：「三次元物体の陰影表示の一方法」，情報処理，Vol.15，No.1，pp.18-25 (1974.1)[5] T. Nishita and E. Nakamae: "Continuous Tone Representation of Three-Dimensional Objects Taking Account of Shadows andInterreflection," Computer Graphics, Vol.19, No.3, pp.23-30 (1985.7)[6] 西田友是, 情報処理学会 優秀教材賞受賞 (2002)

498

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

ビジュアルコンピューティング論文特集号に寄せてゲスト編集委員長
ビジュアルコンピューティング研究会委員長 金井崇2023 年度のビジュアルコンピューティング（VC）論文特集号をお届けします．VC 特集号は，本学会 VC 研究会のメンバーが中心となり，コンピュータグラフィックスやコンピュータビジョン，画像処理，可視化領域を核とす
る視覚計算融合領域に広く関わる論文の募集・査読・編集を行うもので，本号で 29 回目を迎えます．
今年度の VC 特集号への投稿件数は 12 件でした．昨年度が 9 件ですので少し増加となりました．ちょうど投稿時の 3 月は学会シーズンでもあり，ご多忙の中投稿していただいた方々に感謝の意を表します．
今年度の投稿 12 件の中から，厳正な審査の結果，一般論文 3 件，ショートペーパー2 件の計 5 件を採択し掲載しました．採択論文のうち，昨年に引き続き深層学習に関する一般論文が 1 件あり，具体的には自己注意機構を用いた 3 次元点群の回転不変な解析に関する研究で，3D 点群解析の主流である DNN (Deep Neural Network)を用いた最新の研究となっております．一般論文は他に，シャボン玉などで観察される薄膜干渉の表面粗さを考慮したスペクト
ラルレンダリングに関する研究，および，GPU による並列計算に適した応力ベースの弾性体破壊シミュレーションに関する研究となっております．ショートペーパーについては，一つが，現在注目されている Vision Transformer モ
デルの軽量化に関する研究，もう一つが，点群の分類モデルである PointNet を用いた魚の自動選別に関する研究となっており，いずれも深層学習に関する分野です．全体を通してみると，深層学習に関する研究が 3 件となっており，近年の深層学習の CG 応用というテーマに沿ったものが過半数を占めております．なお，今回残念ながら返戻と判定されました論文についても，優れた要素が少なからず含まれており，査読コメントを参考に研究を継続され，是非とも再投稿されますようお待ち申し上げております．
VC 論文特集号は，日本国内の論文誌としては数少ない，主にビジュアルコンピューティング技術にフォーカスした特集を毎年行っております．しかも，査読は国内の一流の研究者を選定してしっかりと行っておりますので，掲載される論文はその品質が保証されたものとなっております．また従来から，博士課程の学生が学位取得の対象となる論文となるよう，出版時期が設定されております．さらに，VC 特集号に掲載された論文は，西田賞，および当然ですが画像電子学会の論文賞の選定対象となります．なかでも西田賞は，画像電子学会誌に掲載される論文のうち，ビジュアルコンピューティング関係の論文のみを対象に隔年で選出される，表彰の機会となっております．このように，論文が掲載されることによる特典が非常に多いので，今後もお気軽にご投稿いただければ幸いです．
VC 研究会の活動としては，他にビジュアルコンピューティングワークショップがあります．これは 1 泊 2 日の合宿形式で議論が中心となる会議です．昨年は約 3 年ぶりに 11 月末に諏訪湖にて開催しましたが，今年も 12 月 9～10日に神奈川県の葉山湘南国際村で，昨年同様感染対策を十分にして開催する予定です．講演申込締切を本特集号の発刊後の 11 月 14 日に設定しており，本号をご覧になってからでも充分間に合いますのでぜひご参加ください．対面で皆さまにお会いし，ビジュアルコンピューティングの未来について議論できることを楽しみにしております．
最後になりましたが，本論文特集号の発行にあたり，ゲスト編集幹事や編集理事・委員の先生方には，論文の査読に関する作業や校正・編集作業等で献身的にご尽力いただきました．また，学会事務局の皆様にも，論文の募集，編集，校正の過程でたいへんお世話になりました．この場をお借りして心から御礼申し上げます．
ゲスト編集委員長：金井 崇（東京大学）
ゲスト編集幹事：石川 知一（東洋大学），井尻 敬（芝浦工業大学），佐藤 周平（法政大学）

499

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）
IIEEJ

☠ᄚ

-- ビジュアルコンピューティング特集--

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
鈴

木

龍†

誠†（正会員）

藤 澤

三 河 正

彦†

† 筑波大学

Meshless Fracture Simulation Method Suitable for Parallel Computing
Ryu SUZUKI† , Makoto FUJISAWA† (Member) , Masahiko MIKAWA†† University of Tsukuba〈あらまし〉 本論文では，GPU による並列計算に適した応力ベースの弾性体破壊シミュレーション手法を提案する．
弾性体のシミュレーションを行うための位置ベース法 (Position Based Dynamics)，メッシュレスな応力計算手法，
サーフェルと亀裂先端モデルによる亀裂進展及び破断面生成手法の 3 つを統合することで，動的かつ柔軟な破断面の生成を高速に処理することができる．これにより，従来の破壊シミュレーションが持つ，計算コストと亀裂形状の表
現力のトレードオフの関係を解決する．また，提案手法を Compute Shader を用いて実装し，GPU を用いた実験により，詳細な破断面表現とリアルタイム処理の両立が可能であることを検証した．
キーワード：物理シミュレーション, 破壊, 位置ベース法, 並列計算

<Summary> This paper proposes a stress-based elastic body fracture simulation method suitable forparallel computing using GPUs. By integrating three techniques: Position Based Dynamics for simulating
elastic bodies, a meshless stress calculation method, and a crack propagation and fracture surface generation
method using surfels and crack tip models, dynamic and ﬂexible fracture surface generation can be eﬃciently
processed. This resolves the trade-oﬀ relationship between computational cost and crack shape representation ability that conventional fracture simulations have. In addition, the proposed method is implemented
using Compute Shader, and experiments using GPUs conﬁrm that it is possible to achieve both detailed
fracture surface representation and real-time processing.
Keywords: physics simulation, fracture, position based dynamics, parallel computing

学的手法と力学的手法は，計算コストと亀裂形状の表現力の1. 研究背景と目的

トレードオフの関係を持っている．

物体の破壊現象は，すべての固体でみられる身近な物理現象であり，破壊に伴う物体の大変形，破断及び破断によって生じるすべての破片の挙動を手動で設定して CG アニメーショ
ンを作ることは非常に複雑で難しい．そのため，物理ベース
シミュレーションの応用先として，需要が大きいもののひとつである．
破壊のシミュレーション手法は，幾何学的手法と力学的手法の 2 つに大別される．幾何学的手法は，破壊後の形状モデ
ルを事前に用意し破壊時にモデルを置き換える手法や，ボロノイ図などに基づいた破壊パターンを適用する手法1)が存在
し，力学的手法としては，物体を空間的に離散化し，有限要素法 (FEM) により離散要素ごとに破断計算のための物理量を計算する O’Brien らの手法2)が代表的である．これら幾何500

本論文では，物体内部の応力分布に則った亀裂形状を高速に生成する破壊シミュレーション手法を提案する．提案手法では，
弾性体シミュレーションを行う位置ベース法 (PBD:Position

Based Dynamics)3)に Shape Matching 法を応用したメッ
シュレスな応力計算手法を組み込むことで，高速性とサンプ
リング解像度に対するスケーラビリティを両立する．物体表
面は，サーフェル (Surfels) と呼ばれる接続情報を持たない円盤で表現し，動的かつ柔軟な破断面の生成を可能とする．また，提案手法は全体を通して GPU による並列化が可能であり，本研究では Compute Shader による並列化を実装することで高速なシミュレーションを実現する．そして，様々なシーンで性能分析を行うことで提案手法の有効性を評価する．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

2. 関 連 研 究
力学的な破壊シミュレーション手法として，有限要素法を応用した手法が代表的である．O’brien ら4)は，有限要素法
でシミュレーションされる弾塑性体に破壊を組み込んだ．彼
らの手法は，有限要素法により応力計算を高い精度で実現し，

図 1 提案手法の流れ
Fig. 1 Flow of the proposed method

リメッシングを行うことで破断面の品質を向上させている．
しかし，それらの処理は計算コストが大きくリアルタイムでの処理は難しい．
リアルタイム処理可能な破壊シミュレーションとして，

Müller らの手法1)が挙げられる．彼らの手法は，任意位置にボロノイ図から生成した破砕パターンを適用し，物体を分割することで破壊を表現する．コンピュータゲームにおける破壊シミュレーションとして一般的な手法は，事前に破壊後のモデルを用意し破壊時に置き換えるものであるのに対し，彼らの手法では物体の分割を実行時に行うため，物体に対して何度も破壊を適用すること，局所的な破壊を行うことが可能になる．ただし，亀裂進展を表現することはできず，応力を考慮していない幾何学的手法であるため，亀裂形状の表現力には制限が存在する．

図 2 モデルの模式図
Fig. 2 Model overview

位置ベース法の拡張手法による破壊シミュレーションの研究も行われている．Jones ら5)は，計算点に対して重複した複数のクラスタを設定し，各クラスタに Shape Matching 法を適用することでより柔軟な変形を可能にした Clustered Shape節)，応力計算 (3.3 節)，亀裂進展モデルに基づく破断面生成(3.5 節) の 3 つを順に処理する．

Matching 法に延性破壊を組み込んだ．彼らの手法は，各クラスタで Shape Matching 法の計算によって得られる歪みか

3.1 入力モデル
3.1.1 ノード

ら固有値解析で最大応力を求め，その最大応力が閾値を超え

本論文では，物体をノード pi ∈ P の集合で離散化する (図た際にクラスタの分割をすることで破壊をシミュレーション2)．ノードは，主に PBD による弾性体シミュレーションやしている．彼らの手法は，メッシュレスであり，クラスタの応力計算で用いる．ノード pi は，初期位置 x0i ，現在位置 xi ，分割で破壊を表現できるため，実装が容易かつ高速に処理で質量 mi ，速度 v i ，近傍のノード集合 Np (pi ) を持つ．また，きる．しかし，求められるのは計算点の位置変化のみであり， 初期の近傍ノード集合 Np (pi ) は，式 (1) で定義する．
新たな表面となる破断面の表現は考えられていない．
6)

Pauly ら は，破断モデルとサーフェルによって物体表面

Np (pi ) = pj ∈ P | x0j − x0i ≤ hp

(1)と破断面の表現が可能なメッシュレス破壊シミュレーション

hp は，有効半径であり，応力分布を得るためにすべての手法を提案した．彼らの手法は，動的かつ柔軟な破断面の生ノードが十分な数の近傍ノードを持つように hp を設定する．

成を可能にしているが，力学的手法に基づいており，計算コ

3.1.2 サーフェル

ストが Jones ら5)の手法に比べて高く，リアルタイムでの処

本論文では，物体表面を Pauly ら6)と同様に Pﬁster らの理はできていない．本論文では，弾性体シミュレーションにサーフェル7)を用いて表現する．サーフェルは，単なる点でPBD を導入し，Pauly ら6)の破断モデルとサーフェルを組みはなく法線 (方向) と半径 (大きさ) を持つ円盤形状のプリミ込み，並列化による最適化を行うことで，高速な破壊シミュ

ティブである．

レーションを可能にする．

サーフェル si ∈ S は，初期位置 y 0i ，初期法線 n0i ，半径ri ，近傍のノード集合 Np (si )，どの曲面に属するかを識別す
る曲面 ID を持つ．また，初期の近傍ノード集合 Np (si ) は，本章では，提案手法全体の流れを示す．図 1 に示すように， 式 (2) で定義する．

3. 提 案 手 法

前処理として物体の初期状態としてノード情報と物体表面のサーフェル情報を入力し，物体表面を示す陰関数曲面を構成する (3.1 節)．
そして，毎ステップにおいて，弾性体シミュレーション (3.2501

Np (si ) =pj ∈ P | x0j − y 0i ≤ hs ∧ (x0j − y 0i ) · n0i < 0(2)The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

ここで hs は，サーフェルの近傍ノードを定義するための有効半径であり，ノードと同様にすべてのサーフェルにおいて十分な数の近傍ノードが存在するように hs を設定する．

ノード pi を中心としたクラスタにおける変形の回転成分p
Ri と歪み成分 Sip は，式 (5) から得られる最小自乗最適変換ppp p行列 Ai を右極分解 (Ai ＝ Ri Si ) することで得られる．

3.1.3 陰関数曲面
本手法では，前処理としてサーフェルから初期形状を表す
陰関数曲面を構築する．陰関数曲面は，制約及びノード-サーフェル間の接続の切断をする際の交差判定，亀裂進展の終了判定に用いる．表面で境界形状の連続性が保証される陰関数
曲面を交差判定，終了判定に用いることで，サーフェルを用いて直接判定する場合と比較して，亀裂進展の安定性を大幅

Api =

X



w k bk ak T  

pk ∈Np (pi )X

−1
wk ak ak T (5)

pk ∈Np (pi )ここで，ak = x0k − x̄0 ，bk = xk − x̄ は，初期位置，現在位置それぞれにおける近傍ノードの重心からの相対位置でに向上させることができる．
陰関数曲面には，曲面上のサンプリングされたサーフェル
によって表現される Kolluri ら8)の Implicit Moving Squaresある．また，ノード pi を中心としたクラスタにおける近傍
ノード pk ∈ Np (pi ) の重み wk は式 (6) と定義する．

Surface(IMLS) 関数 I(x) を用いる．ただし，破断面を表現する際，向かい合うサーフェルの一方のみを用いて陰関数曲wk = mk ωsm (x0k , x0i )(6)面を構築する．

ωsm (x, y) は，重み関数であり，x0i に近いノードの影響を大きくするように本手法では式 (7) を用いる．

3.2 弾性体シミュレーション
本論文では，弾性体シミュレーションに位置ベースの方法である PBD3)を適用する．PBD を用いることで高速かつ安定した弾性体シミュレーションが可能になる．また，本論文(
ωsm (x, y) =1 − 6r2 + 8r3 − 3r4
0

r≤1
r>1

(7)

では，ノード pi を含む複数の制約条件から位置を更新する
際，Macklin ら9)と同様に SOR 法を用いて並列化を行った．
本手法では，弾性体を表現するための制約条件としてStretch Constraint を用いる．Stretch Constraint は，ノード間の距離を一定に保つ制約であり，ノード p1 ，p2 の初期の距離が d0 であるとき，制約条件 Cstretch (x1 , x2 ) は，式(3) で表される．
Cstretch (x1 , x2 ) = ∥x1 − x2 ∥ − d0 = 0(1 − 6r2 + 8r3 − 3r4 )αs
01 p T p
1 p 2(Si ) − I =(Ai ) Ai − I
2
2

(8)

p

p

p

p

行列 Ai を右極分解して Ri と Si を求めるのではなく，Ai表す．

kstretch =ϵi =式 (8) より，通常の Shape Matching 法のように線形変換(3)

Stretch Constraint は，ノード pi とその近傍ノード pj ∈Np (pi ) に対して適用する (図 2)．このとき，Stretch Constraint で保持する距離は，初期形状におけるノード間の距離であり，d0 = x0i − x0j となる．そして，式 (3) から求められる位置修正量 ∆xi に剛性係数を掛けることで弾性体の剛性を表現する．剛性係数 kstretch は，初期形状におけるノード間の距離を有効半径で割った r = d0 /hp より式 (4) で(Sip は変形の中の歪み成分のみを取り出した変形勾配テンソルと考えることができるため，ここから式 (8) で定義されるノード pi における 2 階の Green-Lagrange 歪みテンソルϵi を計算することができる．

r≤1
r>1

から直接 Green-Lagrange 歪みテンソル ϵi を算出することができる．そして，シミュレーションする弾性体においてフックの法則が成り立つとすることで，式 (9) よりノード pi における 2 階の応力テンソル σ i が得られる．

σ i = Cϵi(9)

ここで，4 階のテンソル C は弾性係数であり，本論文では，

C = I としている．この σ i に基づいて破壊に伴う破断面を求める．σ i からの破断面の計算については，3.5 節で述べる．
(4)

3.4 サーフェルの移動・回転

ここで αs > 0 は，剛性を疑似的に制御するパラメータであり，小さい値ほど硬くなる．

本手法では，Shape Matching 法を応用し，近傍ノード集
合 Np (si ) の変形を求め，それに基づいてサーフェル si の現
在位置 y i ，現在法線 ni を更新する．これにより，物体の変3.3 応力計算形に対してサーフェルを追従させることができる．y i ，ni は，本手法では，あるノードの近傍ノードをクラスタとし，Cluspと同様にして変換行列 Ai を求め，

5)

tered Shape Matching 法
Api から直接 Green-Lagrange 歪みテンソル ϵi を計算する．

502

近傍ノード集合 Np (si ) の最小自乗最適変換行列 Asi を右極
分解 Asi = Ris Sis することで得られる回転成分 Ris ，歪み成分 Sis を用いて式 (10)，式 (11) で表される．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

y i = Ris Sis (y 0i − x̄0 ) + x̄

常に大きな計算コストを要する．本研究では，サーフェルを(10)追加したときに陰関数値をキャッシュすることで，この計算

ni = Rsi n0i

コストを低減させる．

(11)

陰関数値のキャッシュは，シミュレーション空間を等間隔
ここで x̄0 ，x̄ は，それぞれ近傍ノード集合 Np (si ) の初期に区切った格子の交点ごとに並列で求め，格子の位置に基づ

形状，現在形状における加重平均，y 0i ，n0i はサーフェルのいて定められるユニークなグリッドハッシュ値が示す場所に

si の初期位置，初期法線である．

陰関数値を格納する．そして，ある座標において，近傍の 8
つの格子の交点におけるキャッシュされた陰関数値を線形補3.5 破断面の生成
本手法では，Pauly ら の亀裂先端モデルによる亀裂進展

間することで陰関数値を近似する．基本的に，格子の間隔を及び破断面生成手法を用いる．この手法では，亀裂先端を鎖短くすればするほど陰関数値の解像度は向上するが，キャッ状に連なった点の集合としてモデル化する．この亀裂先端をシュに要する時間は長くなる．

6)

進展させ，進展位置に 2 つのサーフェルを配置することで破4.1.3 近傍探索の高速化

断面を生成する．

ノード，サーフェルは各計算に近傍ノード集合を要するが，本手法では，破断による形状の変化をノードとサーフェル

その近傍ノード集合の構築のためにすべてのノードを全探索における近傍ノード集合の更新，つまり，制約やノード-サーする場合，O(n2 ) の計算量が必要になり，膨大な計算コスト

フェル間の接続の切断によって表現する．接続の切断は，新が生じる．そのため，本研究では GPU に最適化された近傍

しく生成された破断面と Stretch Constraint による接続を探索手法10)を用いる．また，この手法には配列のソートを必示す線分が交差している場合に行う．なお，破断時適切に接要とするが，本研究では Ha ら11)の並列基数ソートを用いた．

続の切断ができず，異なる破片間で接続が残るとき，弾性体

4.1.4 ノード，サーフェルにおける近傍ノード集合のデー
タ構造

シミュレーションやサーフェルの追従に悪影響を及ぼす．この問題を解決するため，本手法では陰関数曲面を用いて交差本手法では，各ノード，サーフェルにおいて近傍ノード集合を持つ (図 2)．また，近傍ノードは亀裂進展によって動的判定を行うことで確実性を向上させる．

に変化するため，4.1.3 項の近傍探索では不十分である．よっ

4. 実

装

て，本研究では近傍ノード集合を接続の集合として捉え，ノー4.1 並列化

ドの近傍ノード集合を 2 つのノードインデックス (符号なし

4.1.1 並列化の概要

整数型) のペアの配列 pairpp ，サーフェルの近傍ノード集合

本研究では図 3 に示す流れで並列処理を行う．なお，図 3をサーフェルインデックスとノードインデックスのペアの配の青い四角で示した部分が Compute Shader で並列処理する

列 pairsp を用いて管理する．以下では，初期化，近傍ノード箇所である．各並列処理は DirectX12 の Compute Shader

集合更新時の処理，近傍ノード集合取得時の処理について述によって実装した．ノード及び近傍ノード集合の情報は，ユー

べる．

ザによるノードの追加やノード位置の更新が存在する場合にまず，配列初期化時はすべての要素を接続情報がないこと

のみ GPU へ転送する．GPU で処理される PBD，応力計を示す符号なし整数型の最大値で埋める．そして，新たな接算の計算結果は，毎ステップ CPU へ転送する．また，サー続を追加する場合は，配列の後ろからインデックスのペアを

フェル及び近傍サーフェル集合の情報は，サーフェルの追加， 挿入する．ただし，配列 pairpp にノード pi ，pj の接続を追すなわち，亀裂が進展した際に GPU へ転送する．そして， 加する場合は，対になる (i, j)，(j, i) の 2 つの要素を追加すサーフェルを追加したとき，陰関数値キャッシュの更新，サーる必要がある．また，接続切断時は，配列における対象の接フェル初期位置における近傍探索グリッドの更新，交差判定

続情報を符号なし整数型の最大値で埋めることで接続情報のによる破断面の更新を GPU で処理する．サーフェルの移動

削除を行う．

及び回転，4.2.2 項のクリップパートナー探索は，毎ステッ

配列の更新処理後，配列 pairpp の片方のノードインデック

プ GPU で処理し，CPU を介することなく直接描画処理もス，配列 pairsp のサーフェルインデックスをキーとして配列行う．これにより，サーフェル情報の転送回数を抑えることのソートを行う．本研究では 4.1.3 項と同様に並列基数ソーが可能になる．

トを適用した．このソートにより，配列 pairpp は同一ノー

4.1.2 陰関数値のキャッシュによる高速化

ド，配列 pairsp は同一サーフェルの接続情報が配列内で連続

3.1.3 項で述べたように，IMLS 関数は制約及びノード-サー

するようになる．２つの配列においてキーが連続する範囲のフェル間の接続の切断をする際の交差判定，亀裂先端におけ

開始インデックスと終了インデックスのペアをそれぞれ配列る進展の終了判定に用いられる．IMLS 関数において 1 回のrangepp ，rangesp に格納する．配列 rangepp ，rangesp を用

陰関数値を求めるには，曲面を構成するすべてのサーフェルいることで，高速に近傍ノード集合を取得することが可能に

情報を参照する必要があり，これを何度も繰り返すことは非

なる．

503

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

図 3 1 ステップでの並列処理の流れ
Fig. 3 Parallel processing ﬂow in a step

4.2 レンダリング(b)(c)(d) の左は破断直前，右は破断後であり，(b)(c)(d) の4.2.1 Surface Splatting

変形方法は，それぞれ横方向への引っ張り，手前方向への引っ本研究では，サーフェルのレンダリングのために Zwicker ら張り，捻転である．図 5 に示すように変形方法による応力のを用いる．Surface Splatting は，点引張方向の違いによって破断面の形状が異なっていることが群モデルのレンダリング手法であり，サーフェルを Eliptical

わかる．しかし，破断面の凹凸が少なく，材料特性による破Weighted Average(EWA) フィルタを用いてスクリーンに描画し，その後正規化フィルタを適用させる手法である．Surface
Splatting は，隣り合うサーフェル同士の交差によるアーティ
ファクトを効率的に回避することができる．Weyrich ら13)
は，この Surface Splatting を改良し，OpenGL のようなレンダリングパイプラインへの統合を可能にし，GPU の演算

断面形状の差異を表現することができていない．これは，式能力を活用することで高速かつ効率的に処理することを可能た場合に，物体の角付近においてバリのようなアーティファにした．本手法では，この Weyrich らの手法を用いる．

クトが生じていた．これは，あるサーフェルがその近傍ノー

12)の Surface Splatting(9) の弾性係数が一定であることが原因の一つである．そのため，各ノードに弾性係数を設定し，任意位置における弾性係数を近傍ノードから補間することで材料特性を反映した亀裂進展が可能になると考えられる．
そして，図 4，図 5 両方について物体の変形が大きくなっ

4.2.2 サーフェルのクリッピング

ドの局所的な変形，特に回転を反映できていないことが原因

Surface Splatting は，隣り合うサーフェルをブレンディ

である．したがって，このアーティファクトは，サーフェル密ングすることで連続した曲面を効率よくレンダリングする手

度を増やし，サーフェルを半径を小さくすることやサーフェ法である．このため，鋭角な縁や角でアーティファクトが生ルが持つ有効半径 hs を調整することで軽減できると考える．

じる．Ivo ら14)は，鋭角な縁や角を表現するサーフェルをク

図 6 に，初期ノード 293 の物体に対して複数回の破断をリッピングすることで，この問題を解決した．Ivo らの手法行った結果を示す．2 回目の破断によって生成された亀裂先は，まず，隣接するサーフェルからクリッピングする必要が

端が物体上部の破片に影響を与えることなく収束しているこあるサーフェルの組み合わせを探す．これらをクリップパーとが確認できた．しかし，同時に複数の亀裂を進展させた場

トナーと呼び，サーフェルのラスタライズ時，クリップパー合の安定性が著しく低かった．これは，応力の精度が足りず

トナーの情報をもとにクリッピング処理を行う．Ivo らはク

適切な方向へ亀裂進展ができないこと，亀裂先端の結合を考

リップパートナーの探索を前処理としてオフラインで処理し慮していないことによる亀裂先端同士の交差が原因であるとていたが，本研究では破断によって動的にサーフェルの配置考えられる．そして，破断を繰り返すことで破片内のノードが変わるため，クリップパートナーの探索もオンラインで処数が少なくなり，適切なシミュレーションを行えない問題が理する必要がある．そのため，本研究では，クリップパート

存在する．

ナーの探索も Compute Shader を用いることで高速に処理

表 1 では，ノード密度の違いによる破断の処理時間の差異を比較した．初期ノード数以外のパラメータは固定し，配列している．

長は破断に必要最低限の長さを設定している．表 1 より初期

5. 結

果

ノード数の増加幅と比べ，各処理時間の増加幅を抑えること

本章では，提案手法を実装し複数のシーンで実験を行った
結果を示し，提案手法全体について考察を行う．また，すべてのシーンは，CPU: AMD Ryzen 7 5800X 3.80GHz，GPU:

NVIDIA GeForce GTX 1080 で実行した．
図 4 に，初期ノード数 97 の物体を捻転することで破断させた結果を示す．図 4 より，亀裂の伝播が確認できた．また，
図 5 では，初期ノード数 338 の物体の変形方法を変更した
場合の破断面の比較を行った．なお，図 5 の (a) は初期形状，

504

ができており，並列化による一定の効果を確認できた．しかし，破断面生成時の処理時間が長くボトルネックとなっていた．これは，有効半径 hp が同一のとき，ノード間の接続数
は入力ノード数のほぼ 2 乗となり，交差判定による接続切断の計算コストが膨れ上がることが原因として考えられる．なお，ノードのサンプリング解像度に応じて有効半径 hp を調整することにより，ノード間の接続数をある程度抑えることが可能であると考えている．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

図 4 捻転による破断
Fig. 4 Fracture by torsion

表 1 ノード密度の違いによる破断の平均処理時間の比較
Table 1 Comparison of average processing time for fracture at diﬀerent node densities
初期状態
平均 fpsサーフェル関連
ノード数

サーフェル数

非破断時

破断時

PBD

応力計算

移動回転

クリッピング

破断面生成

(ms)

(ms)

(ms)

(ms)

(ms)

97

1399

109.3

36.8

1.986

0.170

0.234

2.168

19.432

338

1610

68.3

18.1

5.637

0.276

0.366

2.858

42.552

750

2206

31.2

6.9

19.268

0.679

0.757

4.395

120.809

図 6 複数回の破断
Fig. 6 Multiple fractures

6.

結論と今後の課題

本論文では，位置ベース法にメッシュレスな応力計算手法

図 5 変形方法の違いによる破断面の比較
Fig. 5 Comparison of fracture surfaces by diﬀerent deformationsを組み込み，物体内部の応力分布に則った破断面をサーフェルを用いて生成する手法を提案した．本手法は，局所的な破断，破断面の動的な生成，応力分布に則った破断面形状，複また，初期ノード数にかかわらず破断面形状はおおよそ変数回の破断の再現が可能である．また，本手法の各処理は，わらなかった．よって，シーンに応じて最適なノードのサン

個々のノード，サーフェル，接続に分割できるため並列化に

プリング解像度を見つけることで処理時間を短くすることが適しており，GPU の並列演算能力を活用することで高速化可能であるといえる．そして，ノードのサンプリング解像度を可能にした．

はサーフェルの移動回転の精度にも影響する．サンプリング

しかし，シミュレーションの安定性を中心としていくつか

解像度が十分であるとき，有効半径 hｓ を小さくすることで課題が存在する．本手法では，シミュレーションの安定性に

より細かなノードの変形に追従することができる．しかし， は近傍ノードが十分に存在する必要があることが前提となっユーザがシーンに応じた最適なサンプリング解像度を予測すている．そのため，破断を繰り返し，十分にノードが存在しることは難しいという問題は残る．

ない領域が生じた場合に，シミュレーションが不安定になる．

505

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

この問題の解決策として，動的なノードのリサンプリングが挙げられる．このノードのリサンプリングは，余分なノードを取り除くという点でシミュレーションの効率を向上させる
可能性もある．また，同時に亀裂を進展させた場合にもシミュ
レーションが不安定になる．この問題は，2 つの亀裂先端が並列に進展し，ノードが存在しない薄い破片を生成してしまうことが原因であり，亀裂先端の進展方向の制御と亀裂先端の結合を行うことで解決できると考える．

pp. 371–378 (2001).
13) T. Weyrich, S. Heinzle, T. Aila, D. B. Fasnacht, S. Oetiker,
M. Botsch, C. Flaig, S. Mall, K. Rohrer, N. Felber, H. Kaeslin,
M. Gross: “A Hardware Architecture for Surface Splatting”,
ACM Trans. on Graphics, Vol. 26, No. 3, pp. 90–es (2007).
14) R. Ivo, C. Vidal, J. Cavalcante-Neto: “A New Method
for Cutting Splats of Models with Sharp Features”, Proc.
of SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images(SIBGRAPI 2011), pp. 17–24 (2011).

(2023 年 3 月 23 日 受付)

本手法では，αs によって弾性体の剛性の変更に対応したが，ヤング率やポアソン比など物理的な値を反映することはできていない．将来的な手法の拡張として，これら物理的な値をモデルに反映することや塑性体など様々な物性への対応が考えられる．また，本手法は GPU による並列化を行っているが，膨大な数の接続の交差判定は，パフォーマンス上のボト

鈴 木龍2022 年 筑波大学情報学群情報メディア創成学類卒業．現在，筑波大学大学院人間総合科学学術
院人間総合科学研究群情報学学位プログラム博
士前期課程に所属．CG における物理シミュレー
ションの研究に従事．

ルネックとなっている．したがって，亀裂進展時のパフォー
マンスを向上させるためには，交差判定回数を減らすなど更なる実装上の工夫が必要である．

藤 澤
誠 （正会員）2005 年 静岡大学大学院理工学研究科修士課程修了．2008 年 同博士課程修了．同年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科助教．2011

参考文献
1) M. Müller, N. Chentanez, T.-Y. Kim: “Real Time Dynamic
Fracture with Volumetric Approximate Convex Decompositions”, ACM Trans. on Graphics, Vol. 32, No. 4, pp. 1–10
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2) J. F. O’Brien, J. K. Hodgins: “Graphical Modeling and Animation of Brittle Fracture”, Proc. of ACM SIGGRAPH 1999,
pp. 137–146 (1999).
3) M. Müller, B. Heidelberger, M. Hennix, J. Ratcliﬀ: “Position
Based Dynamics”, The Journal of Visual Communication andImage Representation, Vol. 18, No. 2, pp. 109–118 (2007).
4) J. F. O’Brien, A. W. Bargteil, J. K. Hodgins: “GraphicalModeling and Animation of Ductile Fracture”, ACM Trans.
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5) B. Jones, A. Martin, J. A. Levine, T. Shinar, A. W. Bargteil:“Ductile Fracture for Clustered Shape Matching”, Proc. of
ACM SIGGRAPH Symposium on Interactive 3D Graphics andGames(I3D 2016), pp. 65–70 (2016).
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Guibas: “Meshless Animation of Fracturing Solids”, ACM
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7) H. Pﬁster, M. Zwicker, J. van Baar, M. Gross: “Surfels: Surface Elements as Rendering Primitives”, Proc. of the 27th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques(SIGGRAPH ’00), pp. 335–342 (2000).
8) R. Kolluri: “Provably Good Moving Least Squares”, ACM
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9) M. Macklin, M. Müller, N. Chentanez, T.-Y. Kim: “Uniﬁed
Particle Physics for Real-Time Applications”, ACM Trans. on
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10) Nvidia, Particle Simulation Using CUDA, https://developer.
download.nvidia.com/assets/cuda/files/particles.pdf(2021).
11) L. Ha, J. Krüger, C. Silva: “Fast 4-way parallel radix sortingon GPUs”, Computer Graphics Forum, Vol. 28, pp. 2368–2378(2009).
12) M. Zwicker, H. Pﬁster, J. van Baar, M. Gross: “Surface
Splatting”, Proc. of the 28th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques(SIGGRAPH ’01),

506

年 筑波大学大学院図書館情報メディア研究科助教，2021 年 同准教授，現在に至る．博士 (工学)．
CG，物理シミュレーションなどの研究に従事．
情報処理学会，画像電子学会，日本 VR 学会，
ACM, IEEE CS 各会員．

三 河 正 彦1994 年 大阪大学大学院機械工学分野修士課程修了．同年 NTT アクセス網研究所入所．2003 年
筑波大学図書館情報学系講師．2006 年 同大学院
図書館情報メディア研究科准教授，現在に至る．
博士 (工学)．日本ロボット学会，計測自動制御学会，日本知能情報ファジィ学会，IEEE 各会員．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）
IIEEJ

☠ᄚ

-- ビジュアルコンピューティング特集--

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
上 中 喜 生†檜 垣

徹†

Bisser RAYTCHEV†

金 田 和 文†（正会員）† 広島大学大学院先進理工系科学研究科

Spectral Rendering of Thin-ﬁlm Interference on Rough Surface
Yoshiki KAMINAKA† , Toru HIGAKI† , Bisser RAYTCHEV† , Kazufumi KANEDA† (Member)† Graduate School of Advanced Science and Engineering, Hiroshima University〈あらまし〉 シャボン玉などで観察される薄膜干渉は光の波としての性質により生じる光学現象で，コンピュータグ
ラフィックス (CG) で正確に表示するにはスペクトラルレンダリングと分光反射モデルが必要である．特に，幅広い材質に対応することは重要で，表面粗さを考慮した分光反射モデルが既に提案されている．しかし，既存のモデルでは微小面間で生じる多重散乱が考慮されておらず，粗い物体表面ではエネルギーの損失が生じる．本研究では，多重散乱を考慮した薄膜干渉の分光反射モデルを提案する．提案手法では物体表面が V 字型の微小面から構成されると仮定し，多重散乱を考慮した反射モデルと，干渉と光の吸収を考慮した多層膜モデルを統合することで，薄膜干渉と多重散乱の両方を考慮する．そして，提案手法では粗い物体表面に関して薄膜干渉をより物理的に正しくレンダリン
グできることを示す．
キーワード：スペクトラルレンダリング, 薄膜干渉, 表面粗さ, マイクロファセット, 多重散乱

<Summary> Thin-ﬁlm interference, as observed in soap bubbles, is an optical phenomenon caused by thenature of light waves. Spectral rendering and spectral reﬂectance models are required to accurately render thephenomenon in computer graphics (CG). In particular, it is important to be able to handle various materials
in rendering, and several spectral reﬂectance models that take into account surface roughness have alreadybeen proposed. However, existing models do not consider multiple scattering between the microsurfaces,
resulting in energy loss on the rough surfaces. In this paper, we propose a spectral reﬂectance model of thinﬁlm interference that considers multiple scattering. The proposed method assumes that the surface consistsof v-groove microsurfaces, and both the thin-ﬁlm interference and the multiple scattering are taken into
account by integrating the microfacet reﬂection model that considers multiple scattering and the multilayer
model that considers light interference and absorption. We demonstrate that the proposed method canaccurately render the interference eﬀects on rough surfaces, especially when the surface roughness increases.
Keywords: spectral rendering, thin-ﬁlm interference, surface roughness, microfacet, multiple scattering

定の波長の光が強めあったり弱めあったりする．そのため，

1. は じ め にしばしば，観察する角度や光の入射方向によって反射光の色

CG の物理ベースレンダリング技術は自動車などの工業製

合いや強度が変化する．実世界では薄膜構造を持つ物体は多品の外観デザインや，映画やコマーシャルなどの映像作品の写

く，シャボン玉や金属の酸化被膜などの自然物からレンズの実的な画像生成に応用されている．このような写実的な画像

反射防止膜や太陽光電池などの工業製品まで幅広く観察され生成において，様々な光学現象へ対応することは重要である． る．このような波長依存性の高い光学現象を CG で正確に表本研究では，光学現象として薄膜干渉に着目する．薄膜干

示するには，可視光域の波長を密にサンプリングして，波長渉は光の波としての性質により生じる光学現象で，可視光域

ごとに照明計算を行うスペクトラルレンダリングと，物体表程度の厚さの薄膜構造を持つ物体で観察される．このような面の波長ごとの反射特性を記述した分光反射モデルが必要で薄膜構造を持つ物体では，薄膜内に入射した光が，光の通過ある．そして，幅広い材質に対応するためには表面粗さ・多層経路の違いにより位相差が生じ，それらが重ね合わさり，特膜・薄膜内の光の吸収などの複数要素の考慮が不可欠である．

507

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）(a) 多重散乱を考慮, α = 1.0(b) 単散乱のみ，α = 1.0(c) 多重散乱を考慮, α = 1.5(d) 単散乱のみ，α = 1.5

図 1 チタン材質の Dragon モデルに 60nm の TiO2 薄膜をコーティングした物体を，異なる表面粗さ α でレンダリングした表示結果 (シーンは文献 2) に基づく)

Fig. 1 Dragon model of titanium material coated with 60nm TiO2 thin-ﬁlm, rendered with diﬀerent surface roughness

物理ベースレンダリングでは，物体表面の反射特性は双方向反射率分布関数 BRDF(Bidirectional Reﬂectance Distri-mnMicrosurface

bution Function) で表現される．物体表面上の任意の点 x における BRDFfr は，入射方向 i から入射する放射照度 Ei と出射方向 o へ出射する放射輝度 Lo の比により定義される．

dLo (o)dLo (o)fr (i, o) ==dEi (i)
Li (i)(i · n)di

図 2 物体表面とマイクロサーフェイスの関係 (文献 6) を基
に作成)

(1)

Fig. 2 Surface and microsurface

ここで，n は点 x での法線である．

薄膜干渉を考慮するように拡張した提案手法の表示結果を比CG 分野では実世界の外観再現のために，様々な BRDF モ
デルが開発されている．代表的なモデルは，物体表面を微小較することで，薄膜干渉の多重散乱では色合いが変化することを示す．

面の集合として構成するマイクロファセットモデルで，金属2. 関 連 研 究

材質などの実世界の質感を表現するモデルとして広く利用されている．しかし，通常のマイクロファセットモデルでは幾

本章では，実世界の物体表面の外観をモデル化したマイク

何光学を仮定しているため，波動光学に基づく光の干渉現象

ロファセットモデルについて説明する．続いて，薄膜干渉のは考慮されていない．そこで，マイクロファセットモデルを

レンダリングについて述べた後，既存手法と提案手法の相違

拡張することで，薄膜干渉を考慮したモデルが提案されてい点を述べる．

る．しかし，ほとんどのモデルが，微小面で生じる多重散乱の影響を考慮しておらず，粗い物体表面ではエネルギーの損失が生じる．そのため，これらのモデルを用いて表面粗さの大きい物体をレンダリングすると，図 1(b)(d) に示すような薄暗い表示結果になってしまう．さらに，金属材質と異なり，薄膜構造を持つ材質は光の入射方向によって反射光の色合いや強度が変化する．そのため粗い物体表面では多重散乱によ2.1 マイクロファセットモデル
マイクロファセットモデルは鏡面反射光のピークが正反射
方向から少しずれるオフスペキュラー効果を記述するモデル
として，光学分野で提案され，その後，CG 分野に導入された4),5)．マイクロファセットモデルでは，物体表面は，ランダムに分布する微小面から構成されるマイクロサーフェイス

る色合いの変化が生じると考えられるが，既存手法ではそのとしてモデル化される．図 2 に物体表面 (破線) とマイクロような効果を表示することができない．

サーフェイス (実線) の関係を示す．マイクロファセットモデ

本研究では，上述のエネルギー損失と多重散乱による色合いの変化の問題を同時に解決するために多重散乱を考慮した薄膜干渉の分光反射モデルを提案する．提案手法では物体表面が V 字型の微小面から構成されると仮定し，多重散乱をルでは，法線 n の物体表面をそれぞれ異なる法線 m を持つ
微小面の集合としてモデル化する．そして，物体表面で生じるマクロなスケールでの光の散乱は，マイクロサーフェイス
からの光の散乱の集まりとして統計的に定義される．

考慮したマイクロファセットモデル1),2)と，干渉と光の吸収

通常，マイクロファセットモデルに基づく BRDF は幾何を考慮した多層膜モデル3)を統合することで，薄膜干渉と多光学のみに基づき微小面が完全鏡面であるという仮定と単散重散乱の両方を考慮する．そして，粗い物体表面に関して，

乱のみをモデル化するという条件の下，次式で定義される6)．

提案手法と既存手法では表示結果に大きな違いがあることを示す．さらに，金属材質を対象とした多重散乱モデル1),2)と，

508

fr (i, o) =D(h)G(i, o, h)F (i, h)
4|i · n||o · n|(2)

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）
i+o
ここで，h は h = ∥i+o∥で定義されるハーフベクトルである．D はマイクロファセット法線分布関数で，ハーフベクトnmV-groove

ルで評価される．G は幾何減衰項で，各微小面によるシャドウイングとマスキングの効果を表す．F はフレネル項で，微小面の反射特性を表す．
通常のマイクロファセット BRDF では微小面での単散乱のみをモデル化しているため，粗い物体表面においてエネル

図 3 v-groove マイクロサーフェイス

Fig. 3 V-groove microsurface

ギーの損失が生じる．この問題を解決するために，近年，微小面での多重散乱を考慮したマイクロファセットモデルが研究されている．Lee ら1)と，Xie と Hanrahan2)は，物理学の分野で提案された二次元上の V 字型の微小面での多重散乱
モデル7)を三次元に拡張し，解析的に評価できる BRDF モデ

θv

ルとして CG 分野に導入した．これらの研究では，単散乱のみをモデル化した場合と多重散乱を考慮した場合で，粗い金属材質の物体表面において表示結果に大きな違いがあることを示した．一方，通常のマイクロファセット BRDF と同様に幾何光学のみに基づいており，薄膜干渉や回折などの光の図 4 v-groove での光の散乱
Fig. 4 Light scattering in v-groove

波としての性質は考慮されていない．そのため，薄膜構造を持つ微小面で生じる多重散乱による色合いの変化は表現されていない．

3. マイクロファセットの多重散乱
多重散乱による色合いの変化は，マイクロサーフェイスの2.2 薄膜干渉モデル

明示的なジオメトリを作成してモンテカルロレイトレーシン

通常，CG による画像生成では幾何光学のみに基づいてレグを適用することでシミュレーションが可能である．しかし，ンダリングを行う．そのため，薄膜干渉現象を表示するため

このアプローチはレイの交差判定の計算コストが高いため実には波動光学に基づいた分光反射モデルとスペクトラルレン

用的ではない．そこで，提案手法は解析的に評価できる多重ダリングが必要である．Hirayama らは波動光学に基づき， 散乱を考慮したマイクロファセット BRDF である Lee らの薄膜内の光の多重反射・屈折・干渉・吸収を考慮した多層膜 モデル1)に基づく．このモデルは図 3 に示すように，マイクモデルを開発した3)．さらに，マイクロファセットモデルを

ロサーフェイスが V 字型の微小面である v-groove の集合で拡張することで，物体表面の粗さに対応した BRDF モデル構成される．v-groove から構成されるマイクロサーフェイ

や照明モデルも開発されている8)〜11)．しかし，これらの手

スの頂点は同一平面上に存在し，v-groove 内部での光の散法では，薄膜内で生じる多重反射を考慮しているが，微小面乱は独立に生じ，他の微小面からの影響を受けない．図 4 にで生じる多重散乱を考慮していない．そのため，粗い物体表
面ではエネルギーの損失が生じる．多重散乱を拡散反射項に

v-groove 内での光の散乱を示す．図 4 に示すように，ミク
ロなスケールでは，入射光は各 v-groove の内部で一回以上より近似する方法もあるが，拡散反射項によるエネルギーの反射し，その後マイクロサーフェイスの外へ出射する．この損失の補填は物理的に正しいとはいえない．さらに，薄膜干ような光の経路は，v-groove 内での反射回数と法線に依存す

渉構造を持つ微小面では微小面に入射する光の方向によってる．法線 s を持つ v-groove に入射方向 i から入射して，k 回

反射光の色合いや強度が大きく変化する．そのため，微小面

反射後に出射方向 o に出射する BRDF は次式で定義される．

間で生じる反射の繰り返し (多重散乱) により，最終的な反射
光の色合いが変化する．既存の薄膜干渉モデルでは単散乱のみを考慮しているため，このような多重散乱により生じる色
合いの変化を表現できない．

fr (i, o; s, k) =sin θsk sin θh∏k

j=1 F (i, sj )|i · s|D(s)G(i, o, s)

4 cos θd |i · n||o · n|(3)

ここで，θs , θh はそれぞれ，物体表面の法線 n と v-groove の
法線 s，ハーフベクトル h がなす角で，θd は入射方向 i と h

2.3 提案手法と既存手法の相違点がなす角度である．sj は j 回目の反射での v-groove の仮想提案手法では，薄膜干渉の計算に既存手法と同様の多層膜的な法線で，v-groove が伸びる方向の軸に沿って s を j − 1

モデルを採用するが，微小面で生じる多重散乱を考慮してい回 θv ずつ繰り返し回転させることで求まる．ただし，θv はる点が既存手法と異なる．多重散乱を考慮することで，粗い

v-groove の開口角で，θv = π − |θs | で求まる．
また，図 4 に示すように，v-groove は二つの微小面を持つため，左側の微小面の法線 sl と右側の微小面の法線 sr が存在する．よって，v-groove に入射方向 i から入射して，k

物体表面でのエネルギーの損失を低減し，より鮮やかな干渉
色の表示と多重散乱による色合いの変化を表現することが可
能である．

509

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

z

m
Air

m
thin-filmvev-groo

図5

γN-j+1

rj+1
rN+1

Base

回反射後に出射方向 o に出射する光の経路は高々二通り存在

γN-j
γ0

図 6 多層膜モデル
Fig. 6 Multilayer thin-ﬁlm model

し，k 回反射後の BRDF は式 (3) を用いて次式で表される．

fr (i, o; sm , k)rj
∆ΦjFig. 5 V-groove microsurface coated with a thin-ﬁlm

∑

γN

Film

薄膜がコーティングされた v-groove マイクロサーフェ
イス (文献 11) を基に作成)

fr (i, o; k) =r1

Hirayama らのモデルでは，多層膜の境界面が完全鏡面で

(4)

m∈l,r

平行，各層が均質な等方性の媒質であるという仮定の下，次最終的な BRDF はすべての反射回数での寄与の総和となる

式に示す漸化式を初期条件 γ0 = rN +1 で逐次計算することため，最大反射回数を N とすると，次式で定義される．

で，N 層膜に入射した電磁波の反射係数 γN を計算する．

fr (i, o) =N∑

fr (i, o; k)γN −j+1 =

(5)

k=1

rj + γN −j e2i∆Φj
1 + rj γN −j e2i∆Φj(6)

ここで，i は虚数単位，rj は j 層目の境界面での反射係数，

4. 提 案 手 法∆Φj は j 層目で生じる位相差で，次式で表される．

1)

前述した Lee らのモデル は幾何光学に基づいており，波動光学の考慮が必要な薄膜干渉はモデル化されてない．その2πn̂j dj vz,j
λ

∆Φj =

(7)

ため，薄膜構造を持つ物体での多重散乱による色合いの変化

ここで，λ は真空中の光の波長，dj は j 層目の薄膜の膜厚，も表現されていない．そこで，提案手法では，第 3 章で述べ

vz,j は j 層目での光の進行方向を表す単位ベクトル vj の z
成分，n̂j は屈折率 nj と消衰係数 kj から構成される複素屈折率である (n̂j = nj + ikj )．各層の境界面が平行であると仮定しているため，vj = (vx,j , vy,j , vz,j ) は薄膜への入射角
θ0 と外側媒質 (空気) の屈折率 n0 からスネルの法則を用いてた多重散乱マイクロファセット BRDF を拡張することで，多重散乱を考慮した薄膜干渉モデルを開発する．

4.1 物体表面で生じる光の相互作用提案手法では，図 5 に示すように，薄膜がコーティングされた微小面による光の散乱を考える．このとき，微小面の分布が薄膜の膜厚に比べて十分大きく，かつ薄膜が微小面と平行であると仮定することで，ナノスケールで生じる薄膜内で導出できる．

vx,j =√
n0 sin θ02, vy,j = 0, vz,j = 1 − vx,j
n̂j

(8)

の光の相互作用と，マイクロスケールで生じる微小面間の光

j 層目の反射係数 rj は境界面での電磁波の振る舞いを表すフの相互作用を分離して考えることができる．本研究では，薄レネルの式から求まる．フレネルの式の入射面に平行な成分

膜内での光の相互作用のみ波動光学を考慮し，微小面間でのr∥j と垂直な成分 r⊥j は次式で表される．

光の相互作用は通常のマイクロファセットモデルと同様に幾
何光学に基づきモデル化を行う．すなわち，微小面の反射特性を表すフレネル項 F を，薄膜干渉を考慮してモデル化する．

−n̂

n̂ v

v

j−1 z,jr∥j = n̂jj vz,j−1
z,j−1 +n̂j−1 vz,j

n̂

v

−n̂ v

z,j−1
j z,j
r⊥j = n̂j−1
j−1 vz,j−1 +n̂j vz,j

(9)
(10)

4.2 多層膜モデル

式 (6) に，式 (9) と式 (10) をそれぞれ代入して逐次計算を行

本研究では，薄膜干渉を考慮したフレネル項 F の計算にうことで，N 層薄膜系の合成反射係数 γ∥N , γ⊥N が求まる．

Hirayama らの多層膜モデル3)を用いる．このモデルでは図6 に示す N 層薄膜系全体を一つの入出力システムと考え，入射光に対する波長ごとの合成分光反射率 R を，波動光学に基

合成反射係数は多層膜に入射した電磁波と反射した電磁波のづき解析的に導出している．そのため，計算コストの高いモとから，光の入射面に平行な成分と垂直な成分が同一の割合

ンテカルロレイトレーシングなどで薄膜内での光の経路を追で存在するとみなせる．以上より，N 層薄膜系の合成反射率

跡する必要がなく，比較的高速に計算可能である．また，薄R は次式となる．

振幅の比を表すため，絶対値の二乗をとることでエネルギー比が求まる．一般に自然光には偏光が均等に含まれているこ

膜内の多重反射・透過 (屈折)・干渉・吸収を考慮しているたR=

め干渉色を精度よく表示できる．

510|γ∥N |2 + |γ⊥N |2
2(11)

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

式 (11) の多層膜の合成反射率 R はフレネルの式から導出しおける v-groove 内での最大多重散乱回数 N は理論上は無限た反射率に相当する．そのため，各層のパラメータ n̂j , dj とになりうるが，文献 1),2) の洞察に基づき 7 回に設定した．

薄膜系への入射角余弦 cos θ0 が与えられると合成反射率 R

レンダリングシーンを構成する Dragon モデル，Crown モを求めることができる．すなわち，図 5 に示すように，マイデル，環境マップは PBRT-v3 のサンプルシーンによるもの

クロサーフェイスの各微小面が薄膜の膜厚よりも十分大きく， を使用した．
薄膜が一定の厚みで微小面と平行にコーティングされると仮定することで，式 (3) のフレネル項 F を Hirayama らの合成
分光反射率 R に置き換えることができる．これにより，物体
表面の粗さと薄膜干渉を考慮した分光反射モデルが得られる．
fr (i, o; s, k) =sin θsk sin θh∏k

j=1 R(i, sj )|i · s|D(s)G(i, o, s)

4 cos θd |i · n||o · n|

5.1 単散乱と多重散乱の比較
図 1 にチタン材質の Dragon モデルに 60nm の TiO2 薄膜をコーティングした物体を，異なる表面粗さでレンダリング
した表示結果を示す．図 1(a)(c) は提案手法によりレンダリ(12)

ングした表示結果で，多重散乱を考慮している．図 1(b)(d)4.3 計算の高速化
式 (11) に示す多層膜モデルの反射率を評価するには，式(6) を再帰的に計算する必要があるため，多重散乱の度に新たに計算を行うのは効率が悪い．そこで，本研究では，レンダリング開始時に式 (11) の分光反射率を前計算しておくことで，高速化をはかる．前計算は 0° から 90° までの入射角を 1° 間隔でサンプリングして，反射率を入射角 θ のテーブ
ルに保存する．そして，分光反射率は入射角 θ を用いてテーブルの値を線形補間することで計算する．
実際に，Intel Core i7-11700 CPU と 16GB メモリを搭載した計算機で，二層薄膜がコーティングされた表面粗さがは，それぞれ，図 1(a)(c) と同一の材質に対して，単散乱のみを考慮してレンダリングした表示結果である．既存手法を用いた図 1(b)(d) では，多重散乱を考慮していないためエネ
ルギーの損失が生じ，Dragon モデルの外観が薄暗く見える．
一方，提案手法を用いた図 1(a)(c) では，多重散乱を考慮しているためエネルギーが保存され，鮮やかな干渉色が観察される．さらに，提案手法では表面粗さ α が大きくなるほど，干渉色が鮮やかになる．これは，薄膜干渉により特定の波長領域での反射スペクトルが大きくなり，多重反射を繰り返す
ことで，薄膜干渉の入射角の違いによる色変化が結果として強調されたためであると考えられる．

5.2 膜厚の違いによる表示結果の比較
α = 1.0 の球をテーブルを用いずにレンダリングしたところ，単散乱の場合は約 5.4 倍の計算時間がかかったのに対して，
図 7 に図 1 と同一のシーンに関して，表面粗さを α = 2.0
多重散乱 (7 回散乱) では約 52.1 倍の計算時間がかかった．こ に固定し，薄膜の膜厚 D を 110nm から 170nm まで 10nmのことから多重散乱を考慮する場合では分光反射率の前計算ずつ変化させてレンダリングした結果を示す．上段は単散乱が非常に有効であることが確認できる．

のみを考慮した表示結果で，下段は多重散乱を考慮した表示結果である．上段と下段を比較すると，どの膜厚においても

5. 実験と結果
本章ではスペクトラルレンダリングに対応した物理ベース
レンダラーを使ってレンダリングした結果を示す．本研究で

図 1 と同様に，単散乱のみを考慮した場合では，Dragon モ
デルの外観が薄暗く見え，多重散乱を考慮した場合では，鮮やかな干渉色が観察される．これは微小面の多重散乱を考慮

は，C++で実装されているオープンソースの物理ベースレ

することで，エネルギーが保存されるのと，多重反射の繰り

ンダラー PBRT-v312)のプラグインを開発することで，提案返しにより特定の波長領域の干渉色が強調されるためである．

手法の実装を行った．

5.3 表面粗さの違いによる表示結果の比較

提案手法の有用性を示すために，次の実験を行った．

図 8 にシリコン材質の球に SiO2 薄膜とその上から 5nm(i) 単散乱と多重散乱での比較(ii) 膜厚を変化させた場合の比較(iii) 表面粗さを変化させた場合の比較(iv) 薄膜の有無での比較(v) 多重散乱の色合いへの影響の比較
レンダリングは 1 ピクセル当たりのサンプル数が 128 のパス
トレーシングを用いて，[400nm, 700nm) の波長範囲を 10nm

段は 500nm に設定しており，表面粗さは右に行くほど大き間隔の区間でサンプリングしたスペクトラルレンダリングを結果に大きな違いが観察されないが，表面粗さが α = 0.5 以行った．材質の屈折率と消衰係数には PBRT-v3 のサンプル上の場合は，表面粗さが大きくなるにつれて表示結果に大きシーンに付属するデータと文献 13) によるデータを使用しな違いが観察される．

のアルミニウム薄膜をコーティングした物体の表示結果を示す．SiO2 薄膜の膜厚は，上段は 300nm，中段は 400nm，下くなる．黒線で区切られた左上が提案手法による多重散乱を考慮した表示結果で，右下が単散乱のみをモデル化した既存手法による表示結果である．表面粗さが α = 0.3 までは表示

た．提案手法では任意のマイクロファセット法線分布関数 D

既存手法では表面粗さが大きくなるにつれて，表示結果がを扱うことが可能であるが，本研究では，広く使われている

薄暗くなり，干渉色の変化が小さくなる．表示結果が薄暗く

Trowbridge-Reitz(GGX) 分布を用いた．また，提案手法になる原因は，表面粗さが大きくなるにつれて，シャドウイン

511

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

D = 110

D = 120

D = 130

D = 140

D = 150

D = 160

D = 170

図 7 薄膜の膜厚を変化させた場合の単散乱のみを考慮した場合 (上段) と多重散乱を考慮した
場合 (下段) の表示結果

500nm

400nm

300nm

Fig. 7 Results of single scattering (upper panels) and multiple scattering (lower panels)varying thin-ﬁlm thickness

α = 0.01

α = 0.05

α = 0.1

α = 0.3

α = 0.5

α = 0.7

α = 1.0

図 8 物体表面の粗さ (横並び) と薄膜の膜厚 (縦並び) を変化させた場合の表示結果

Fig. 8 Results of single scattering and multiple scattering varying thin-ﬁlm thickness(column) and surface roughness (row)

グとマスキングの量が多くなるためと考えられる．干渉色のと，完全鏡面のような周囲環境の映り込みが観察される．こ変化が小さくなる原因は，表面粗さが大きくなるにつれて法の現象は Lee らのモデル1)でも発生し，Lee らは出射方向 o

線分布のランダム性が増して，法線に対して深い角度から入のマイクロファセット法線 s への投影が原因であると考察し射する光が，微小面により遮られやすくなるためであると考ており，式 (3) の sin1θh 項によって数学的に表現される．

えられる．つまり，図 8 の滑らかな球の縁で観察される深い角度からの入射による干渉色がシャドウイングとマスキング

5.4 薄膜の有無による表示結果の比較により観察されにくくなり，シャドウイングとマスキングの

図 9 に薄膜の有無による表示結果の違いを示す．図 9(a)影響を受けにくい浅い角度からの入射による干渉色が結果的

はシリコン材質の Crown モデルを多重散乱を考慮してレンに強調される．

ダリングした表示結果で，図 9(b) はその上から 300nm のイングとマスキングの影響が小さくなり，表面粗さが α = 0.5

SiO2 薄膜と 15nm の金薄膜をコーティングした物体を，提案手法でレンダリングした表示結果である．図 9(a) では多以上の粗い物体表面でも干渉色が観察される．また，多重散

重散乱を考慮しておりエネルギーが保存されているが，薄膜乱によりエネルギーも保存されるため，既存手法のように薄がコーティングされていないため干渉色が観察されない．一

暗い表示結果にはならない．しかし，表面粗さが大きくなる

方，図 9(b) では，薄膜干渉を考慮しているため，赤とオレ

一方，提案手法では多重散乱を考慮しているためシャドウ

ンジのグラデーションからなる干渉色が観察される．提案手

512

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

図 11 に各材質の分光反射率分布を示す．図 11(a)，図11(b)，図 11(c) はそれぞれ金材質，図 10 上段の薄膜干渉
材質，図 10 下段の薄膜干渉材質に対応しており，入射角度ごとの分光反射率を異なる色の線でプロットしている．図 11(a)に示す金材質の分光反射率と図 11(b),(c) に示す薄膜干渉材
質の分光反射率を比較すると，金材質では入射角が変化しても分光反射率が比較的変化しないのに対して，薄膜干渉材質
では分光反射率が入射角に大きく依存していることがわかる．
図 11(b),(c) は表面層にコーティングした金属膜の材質を変えただけであるが，分光反射率があきらかに異なっている．
そして，図 10 の上段と下段の表示結果の違いからわかると(a) シリコン材質のみ

おり，分光分布の違いが外観の色合いに大きな影響を与える．

(b) Au 薄膜+SiO2 薄膜

このように，薄膜干渉材質は金属単体の材質と異なり，薄図 9 薄膜コーティングの有無による表示結果の比較

膜材質の違いで表示結果が大きく変化する．さらに，図 10 にFig. 9 Comparison of the results with and without thinﬁlm coating

示すとおり，多重散乱を考慮することで微小面間で生じる反法では，多重散乱と薄膜干渉の両方を考慮しているため，このような色の移り変わりを任意の表面粗さで表現できる．

射の繰り返しにより色合いも大きく変化する．これらのことから，薄膜干渉材質は多重散乱の考慮がエネルギー保存による明るさの変化ということ以外にも色合いの変化という重要

5.5 多重散乱の色合いへの影響の比較な要素にも影響を与える．そして，既存の単散乱のみを考慮

金属単体の材質と異なり，表面に薄膜構造を持つ物体はしした薄膜干渉モデルや金属を対象とした多重散乱モデルでは

ばしば，観察する角度や光の入射方向によって反射光の色合

この効果を表示することができないが，提案手法では任意のいや強度が変化する．そのため，多重散乱を考慮することで， 表現粗さにおいて多重散乱による色合いの変化を物理的に正微小面間で生じる反射の繰り返しにより，最終的な反射光のしくシミュレーションすることができる．さらに，提案モデ

色合いや強度が変化する．図 10 にシリコン材質の Dragon モ

ルは解析的に分光反射率を求めることできる多重散乱 BRDF

デルに 400nm の SiO2 薄膜とその上から金属膜をコーティン

モデル1)と多層膜モデル3)を統合しているため，表面粗さをグした物体 (左側) と金材質の Dragon モデル (右側) を設置考慮した薄膜干渉材質の分光反射率を解析的に求めることがしたシーンの表示結果を示す．上段と下段の左側の Dragon

できる．そのため，複雑な光学現象である多重散乱と薄膜干モデルは SiO2 薄膜の上にコーティングした金属膜が異なっ

渉の組合せであっても確率的な計算を用いることなくレンダており，上段が 5nm のアルミニウム薄膜を下段が 10nm のリングを行うことができる．

金薄膜を用いている．図 10(a) は単散乱成分のみの表示結果，
図 10(b) は多重散乱を考慮した表示結果であり，図 10(c) は

6. ま と め

多重散乱成分のみ (すなわち，式 (5) で k = 1 を除いた成分)

本研究では，V 字型の微小面で生じる多重散乱を考慮した
マイクロファセット BRDF を多層膜モデルを用いて拡張するの表示結果である．
上段について，単散乱成分のみの図 10(a) と多重散乱を考ことで，表面粗さを考慮した多層膜干渉現象の分光反射モデ

慮した図 10(b) を比較すると，金材質 (右側) では明るさにルを開発した．微小面からの単散乱のみをモデル化している

変化はあるものの，色合いにほとんど変化がない．一方，薄既存手法と異なり，提案手法では多重散乱によりエネルギー

膜干渉材質 (左側) では特に Dragon モデルの翼や顔付近がが保存されるため，粗い物体表面であっても鮮やかな干渉色

緑色から青色に変化していることが観察される．これは，多を表示することが可能である．さらに，既存手法では表現で重散乱成分のみの図 10(c) において，金材質 (右側) では単散きない多重散乱による色合いの変化に関しても物理的に正し乱と比べて色合いにはほとんど変化がないが，薄膜干渉材質

く表現することができる．そして，薄膜干渉と多重散乱とい(左側) ではあきらかに色合いが異なっていることからも考察できる．下段についても同様に，金材質 (右側) では色合いには変化がないが，薄膜干渉材質 (左側) では多重散乱を考慮う複雑な光学現象の組み合わせであっても，提案手法は解析

すると全体的に緑色から赤みが加わった黄緑色に変化してい業製品などのビジュアルシミュレーションなどへの活用が期ることが観察される．これらの色合いの変化は，薄膜干渉材

待できる．

的に分光反射率を求めることができる．これらのことから，
本研究は，設計図などからでは予測が難しい多層膜を持つ工質の多重散乱成分が微小面間で生じる反射の繰り返しにより今後の課題としては，玉虫や貝などの自然界で観察される単散乱成分と異なる分光分布を持つ光の成分が加わったため揺らぎを考慮した干渉色 (構造色) の表示や実世界と同等のであると考えられる．

照明環境・撮影条件での実写画像とレンダリング結果の比較

513

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）(a) 単散乱のみ(b) 多重散乱を考慮(c) 多重散乱成分のみ

図 10 多重散乱による色合いの違い (左側: 多層薄膜あり，右側: 金属単体)

Fig. 10 Color diﬀerence due to multiple scattering
反射率

反射率

反射率

波長[nm](a) 金材質のみ

波長[nm](b) Al 薄膜+SiO2 薄膜+シリコン材質

波長[nm](c) Au 薄膜+SiO2 薄膜+シリコン材質

図 11 異なる材質の入射方向ごとの分光反射率分布
Fig. 11 Directional spectral reﬂectance distribution for diﬀerent materials

実験などがあげられる．また，波長の重点的サンプリングの導入や分光反射モデルを高速計算できるように改良して，前計算無しで多層膜干渉をインタラクティブに表示することも今後の重要な課題である．

謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP22K12092 の助成を受けたもの
である．

参考文献
1) J.H. Lee, A. Jarabo, D.S. Jeon, D. Gutierrez, M.H. Kim:
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9) H. Hirayama, K. Kaneda, H. Yamashita, Y. Monden: “An Accurate Illumination Model for Objects Coated with Multilayer
Films”, Computers & Graphics, Vol. 25, No. 3, pp.391–400(2001).
10) F.-K. Wu, C.-W. Zheng: “Microfacet-Based Interference Simulation for Multilayer Films”, Graphical Models, Vol. 78, pp.26–
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Theory for the Modeling of Varying Iridescence”, ACM Trans.
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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）
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Publishers Inc. (2016).
13) M.N. Polyanskiy, Refractive
refractiveindex.info (2023).

index

database,https://(2023 年 3 月 9 日 受付)(2023 年 8 月 3 日 再受付)

上 中 喜 生2022 年 広島大学情報科学部卒業．現在，同大学
院先進理工系科学研究科博士課程前期に在学中．
物理ベースレンダリングに興味を持つ．

檜 垣
徹
2011 年 広島大学大学院博士課程修了．博士（工学）．2011 年 広島大学大学院医歯薬保健学研究科特任助教，2016 年同特任准教授，2021 年 広島大学大学院先進理工系科学研究科准教授，現在に至る．医用画像処理の研究に従事．情報処
理学会，電子情報通信学会，医用画像情報学会，
映像情報メディア学会，各会員．

Bisser RAYTCHEV
2000 年 筑波大学大学院工学研究科電子情報専攻
博士課程修了．同年ＮＴＴコミュニケーション
サイエンス研究所研究員．2003 年 産業技術総合研究所情報技術研究部門博士研究員．2008 年 広
島大学・情報科学部・大学院先進理工系科学研究
科・情報科学プログラム情報工学専攻助教，2018
年 准教授，現在に至る．機械学習，コンピュー
タビジョン，医用画像解析，自然言語処理，脳型
コンピューティングの研究に従事．工博．

金 田 和 文 （正会員）
1984 年 広島大学大学院工学研究科博士課程前期修了．1986 年 広島大学工学部助手．1995 年
同大学工学部助教授．2004 年 同大大学院工学研
究科教授．2020 年 同大大学院先進理工系科学研
究科教授．この間，1991 年より 1 年間米国ブリガムヤング大学客員研究員．コンピュータグラ
フィックス，ビジュアライゼーションなどの研究に従事．工博．ACM，情報処理学会，電子情報通信学会，電気学会各会員．

515

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）-- ビジュアルコンピューティング特集 --自己注意機構を用いた 3 次元点群の回転不変な解析
刈込 喜大† 古屋 貴彦† 大渕 竜太郎†（正会員）†山梨大学

Rotation-Invariant Analysis of 3D Point Set Using Self-Attention
Yoshihiro KARIKOMI†, Takahiko FURUYA†, Ryutarou OHBUCHI† (Member)†University of Yamanashi〈あらまし〉3 次元 (3D) 点群は，3D センサや CAD モデルから得られる 3D 形状の表現である．3D 点群の高精度な解析は，3D モデルの効果的な再利用，自動運転，ロボットのナビゲーションなどのアプリケーションシナリオで要求される．これらの 3D 点群の向きは不揃いであるため，多くの現実のアプリケーションでは 3D 形状の回転 (向き)への頑強性が要求される．近年の 3D 点群解析の主流は深層ニューラルネットワーク (DNN) を用いた手法である．しかし，これら既存の DNN の多くは 3 軸周りの回転への頑強性を持たない．本研究では回転不変な 3D 形状解析 DNNを提案し評価する．この DNN は，Local Reference Frame を用いた局所形状の回転正規化により回転不変性を獲得し，自己注意機構によって入力データ適応的に特徴を抽出する．3D 点群形状の識別とセグメンテーションで評価した結果，提案手法は 3 軸周り回転の影響を受けず，かつ既存手法を上回る精度を得た．
キーワード：回転不変性, 3 次元形状識別, 3 次元形状セグメンテーション, 深層ニューラルネットワーク<Summary> Three-dimensional (3D) point set, or point cloud, is a 3D shape representation that can be captured by a 3D sensor orderived from a CAD model. Accurate analysis of 3D point sets is required for effective reuse of 3D models, or navigation andcontrol of autonomous vehicles and robots. These 3D point sets are in general not aligned rotationally. But many applications ofthese 3D point sets require robustness against rotation of 3D shapes. Recent 3D point set analysis relies on Deep Neural Networks(DNN), yet most of these DNN are not robust against rotation. In this paper, we propose and evaluate a rotation invariant 3D shapeanalysis DNN. The DNN combines rotation normalization of local geometry using local reference frame with content adaptive
feature extraction via self-attention mechanism. We evaluate the DNN on both shape classification and segmentation of 3D pointsets. The proposed method is invariant to rotation about 3 axes while outperforming existing methods in accuracy.
Keywords: rotation invariance, 3D shape recognition, 3D shape segmentation, deep neural network

1.

用シナリオでは回転頑強性が要求される．

はじめに

DNN を用いた手法で回転への頑強性獲得を目指すとき，最3 次元 (3D) 形状の表現の 1 つである 3D 点群は，形状表面

初に思いつくのは学習データの回転拡張である．しかし，3Dをサンプルして得た点の集合であり，3D センサや CAD モデ

形状の 3 軸周り回転はその自由度が高く，既存の 3D 点群解

ルから得られる．3D 点群を高精度に解析する技術は自動運転

析 DNN を回転拡張した形状データで学習しても回転頑強性

や CAD モデルの再利用などの観点から注目されている．

を獲得するのは難しい．そのため，近年，回転不変 (RI) 性を近年の 3D 点群解析では深層ニューラルネットワーク

持つ 3D 点群解析 DNN が複数提案されている．それらは RI(DNN) を用いた手法が主流で，高い精度を得ている 1)–10)．し性の獲得方法に基づき，(1) 本質的に RI な特徴を利用する手かし，これら既存の 3D 点群解析 DNN のほとんどは 3D 形状

法 11), 12), (2) 点群全体を固有ベクトルで回転正規化する手法 13)の回転への頑強性を考慮せずに設計され，評価されている．

–15)

例えば，これら手法の評価には，学習データと向きが揃ったする手法 16)–19)，に大別できる．(1) は点対の距離や角度などの

3D 点群データを用いる．しかし，現実の CAD モデルやセン

本質的に RI な特徴を抽出し，DNN への入力とする．しかし，

サから得られる点群は向きが不揃いの場合が多く，多くの実本質的な RI 特徴は入力点群の形状情報の損失があり，精度に516，(3) 局所点群を Local Reference Frame (LRF) で回転正規化

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

課題がある．(2) は入力点群全体の座標値の共分散行列を固有

LRF による回転正規化，学習による LRF の幾何調整，

値分解して得た固有ベクトルを大域的な参照座標軸として入SA 機構，局所 RI 特徴群全体の 3D 空間における配置情

力点群全体を回転正規化し，これを点群解析 DNN への入力

報，の有効性を確認．

とする．回転正規化した点群から DNN で直接特徴を抽出す

2.

るため，(1) のような形状情報の損失は起きにくい．しかし，全体形状は多様でバラつきが大きく，回転正規化は困難である．また，入力点群が解析対象物 (例：椅子) と背景 (例：床や壁) で構成されると，固有ベクトルが背景の影響を受け，回転正規化に失敗しやすい．(3) の LRF とは，注目点ごとにその近傍 (局所) 点群の幾何形状情報を基に決定する座標系のことである．LRF には，局所点群の座標値の共分散行列を固有値分解して得た固有ベクトルを用いることが多い．全体形状と比べ，局所形状は単純かつその多様性が低く，また背景の影響も限定的であるため，向きを揃えやすい．よって，(3) の LRFによる局所点群の回転正規化は (2) の点群全体の回転正規化
よりも失敗しにくく，高精度な 3D 点群解析に有効な局所 RI
特徴を抽出できる見込みがある．しかし，LRF を用いる既存
手法は，抽出した局所 RI 特徴群全体の 3D 空間における配置を考慮しない．そのため，既存手法は形状を構成する部品 (局所形状) だけに注目しており，点群全体の形状情報が得られていない．また，既存手法の LRF は，局所点群の座標値から求めた固有ベクトルなどの，局所幾何形状情報のみに依存して構築される．そのため，類似する局所形状でもその点の分布によって構築される LRF の軸の向きにばらつきが生じ，精度に悪影響を及ぼす恐れがある．さらに，既存手法の特徴集約・精製にはグラフ畳み込みが用いられており，個々の入力形状
ごとに異なる特徴間の相対的な重要度を考慮していない．
本研究では RI 性を持つ高精度な 3D 点群解析 DNN の構築を目的とし，LRF による局所点群の回転正規化に，学習による LRF の幾何調整，自己注意 (Self-Attention: SA) 機構 20)を用いた局所 RI 特徴の抽出，それら特徴群全体の 3D 空間における配置情報の抽出，を組み合わせる．提案手法では，SA 機構
により，入力形状データに適応して求まる，個々の特徴間の相対的重要度に応じた重み，により特徴の集約・精製を行う．
提案手法を 3 軸ランダム回転した 3D 点群形状の識別タス
クとセグメンテーションタスクで評価した．その結果，提案
手法は回転の影響を受けず，また，その精度は比較対象の既存手法を上回ることが分かった．さらに ablation study により，学習による LRF の幾何調整，
局所 RI 特徴群全体の配置情報，
SA 機構によるデータ適応的な特徴抽出，いずれもが 3D 点群形状の識別精度向上に有効であることを確認した．

2.1

関連研究

回転頑強性を持たない 3D 点群解析 DNN

PointNet1)は 3D 点群を直接処理する最初の 3D 点群解析
DNN である．点群を DNN で扱う上では点の入力順序への不変性を獲得する必要がある．PointNet は，まず，入力点群の各点を複数の全結合層 (FC) で高次元の特徴に変換する．そして，得られた点ごとの特徴の集合を (点の入力順を無視して)，max
pooling により統合し，点の入力順に不変な点群全体の形状特徴を得る．点ごとの特徴は 1 点のみから抽出するため，局所を成す複数点の参照が必要となる局所形状情報は抽出されな
い．PointNet はまた，T-Net と呼ばれる DNN をその一部に含む．T-Net は入力点群全体の回転やスケール等の幾何変換を学習に基づいて予測する DNN で，その出力を用いて入力点群に加えられたであろう幾何変換の正規化を試みる．
PointNet 以降，PointNet で対象とされなかった局所形状情報を抽出することで精度向上を狙う手法が複数提案された．
PointNet++2)は Farthest Point Sampling (FPS) による代表点選択と，代表点近傍に対する局所的な PointNet の適用を反復する
ことで，入力 3D 点群の階層的な局所特徴を抽出する．
PointMLP9)は PointNet++をより深い構造として精度向上を狙う．PointMLP は，多数の特徴抽出層を効果的に学習するために残差スキップ接続 21)を導入する．PointNeXt10)も，PointMLPと同様に，PointNet++をより深い構造として，残差スキップ接続を導入する．PointNeXt はさらに，局所点群のスケールが小さいと学習を難しくすることを指摘し，局所点群のスケールを人手で拡大してから特徴を抽出した．DGCNN5)は近傍特徴と注目点特徴の差分ベクトルから特徴を抽出する EdgeConvを提案，近傍特徴の情報を注目点特徴に集約する．PointCNN3)
は注目点からの相対位置に応じて近傍点群に順序付けを行い，通常の畳み込みを行う．これらの手法は PointNet で対象とされなかった局所形状情報を抽出することで PointNet を上回る精度を記録する．しかし，これらの手法の特徴抽出処理は FCと max pooling で構成されるグラフ畳み込みか，順序付けを行ってから適用する畳み込みである．これらの特徴抽出機構の重みは事前の学習データで決まり，個々の入力点群の特徴は反映されない．
PointCloudTransformer6) (PCT), PointTransformer7) (PT) は特徴

本論文の貢献は以下のとおりである．
LRF による回転正規化，学習による LRF の幾何調整，SA 機構を用いた局所 RI 特徴の抽出とそれら特徴群全体の 3D 空間における配置情報の抽出，を組み合わせたDNN を提案．
提案 DNN は 3D 点群の識別タスクとセグメンテーショ
ンタスクで既存手法を上回る精度を記録．

517の抽出に SA 機構 20)を用いる 3D 点群解析 DNN である．SA
機構は注目特徴と集約対象の特徴の間の関連度を求め，その関連度に基づいて特徴を集約する．畳み込みニューラルネッ
トワーク (CNN) の畳み込みやグラフ畳み込みで用いる重みは，学習の後，推論対象となる入力データに関わらず固定である．これに対し，SA 機構の場合，推論対象となる入力デー

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

タに適応的に重みが変わる利点がある．PCT はグラフ畳み込て回転正規化した局所点群に直接 FC と max pooling を適用

みによって入力点群の局所特徴群を抽出後，得られた局所特

し，RI 特徴を抽出する．抽出した局所 RI 特徴群は FC によっ徴群に対し大域的に SA 機構を適用，入力点群全体の特徴をて精製後，max pooling で順序不変に統合する．AECNN19)も精製する．PT は SA 機構の適用範囲を注目点近傍に限定し，

LRF によって回転正規化した局所点群から直に RI 特徴を抽

局所特徴を精製する．PCT，PT は 3D 点群解析に SA 機構を出する．AECNN では，得られた個々の局所 RI 特徴について，用いることの一定の有効性を示した．

その近傍の RI 特徴をグラフ畳み込みによって集約・精製する．

前述した手法はいずれも入力点群の座標値から直に特徴抽

その後は，精製した局所 RI 特徴群を max pooling で点の順序出を行うため，個々の特徴は入力 3D 空間における位置情報

不変に統合する．AECNN と RI-GCN は回転正規化した局所を保有する．したがって，抽出した特徴群をグローバルに max

点群から直に特徴抽出を行うため，入力点群形状の情報損失

pooling することで特徴群全体の空間的配置を考慮できる．しは抑えられている．しかし，その特徴抽出機構は局所に限定

かし，これら手法はいずれも回転頑強性を持たない．学習デしたグラフ畳み込みであり，解析しようとする入力データにータの回転拡張は DNN に一定の回転頑強性を与えるが，自適応せず，事前に学習して得た固定の重みで特徴抽出する．

由度の高い 3 軸周り回転に回転拡張のみで対応するのは難し

さらに，個々の局所 RI 特徴はそれぞれ個別の LRF 空間から

い．PointNet 内蔵の T-Net も 3 軸周り回転を完全には補正でき抽出されるため，
入力 3D 空間における位置情報を持たない．

ず，精度低下が起こる．提案手法は，前述した手法群と異なしたがって，それら RI 特徴群を max pooling で集約しても特り，回転正規化が容易な局所点群を回転正規化し，RI 性を獲

徴群全体の 3D 空間における配置は考慮されない．(これに対得する．そのため，入力点群形状の回転の影響を受けない．

し，RI 性を持たない点群解析 DNN で特徴を max pooling で集2.2

約する場合には特徴群全体の 3D 空間における配置が考慮さ

回転不変 (RI) 性を持つ 3D 点群解析 DNNれる．) また，既存手法の LRF 構築法はいずれも局所点群の回転への頑強性を獲得するため，近年，RI 性をもつ 3D 点

幾何形状情報だけに依存する．よって，類似する局所形状で群解析 DNN が提案されている．RIConv11)は，注目点とその近も，その点の分布や形状のわずかな違いで，構築される LRF

傍との L2 距離，局所点群重心を基準としたなす角，などの本の軸の向きがばらつき，精度に悪影響を及ぼす恐れがある．

質的に RI な特徴を DNN への入力として RI 性を獲得する．

提案手法は AECNN や RI-GCN と同様に LRF を用いて回転

RIConv++12)は RIConv の入力 RI 特徴を拡張し，新たに 2 点の正規化した局所点群から特徴を抽出する．そのうえで，LRF法線がなす角などを含む，よりリッチは RI 特徴を用いる．しを用いる既存手法に残る課題である，特徴間の相対的重要度

かし，これら本質的に RI な特徴は，その RI 性と引き換えにに基づく特徴抽出，局所 RI 特徴群全体の 3D 空間における配入力点群の形状情報の損失があり，精度に限界がある．

置情報の抽出，局所点群の幾何形状情報だけに依存しない

Xiao らの手法 13)や Li らの手法 15)は，入力点群全体を回転

LRF の構築，を導入し精度向上を目指す．

正規化してから従来の点群解析 DNN に入力する．回転正規

3.

化には全入力点の座標値の共分散行列を固有値分解して得た固有ベクトルを用いる．これらの手法は回転正規化した点群から直に特徴を抽出するため，本質的に RI な特徴を用いる手法に見られる形状情報の損失は発生しない．しかし，全体形状の複雑さや解析対象物の背景が固有ベクトルに影響し，回転正規化に失敗しやすい．
LRF は注目点ごとにその近傍の局所幾何形状情報を用いて構築する局所座標系である．LRF には，注目点近傍の座標値の共分散行列を固有値分解して得た固有ベクトルを用いる場
合が多い．LRF による局所形状の回転正規化は，全体形状の回転正規化より容易である．全体形状と比べ，局所形状の多様性が低く，また局所に限ることで背景の影響が限定的になるためである．そのため，LRF による局所形状の回転正規化
は高精度な解析に有効な局所 RI 特徴の抽出が期待できる．
DLAN16)と RMGNet17)は LRF によって回転正規化した局所点群から PoD22)という手作り RI 特徴群を抽出して DNN への入力とする．しかし，PoD などの手作り RI 特徴の利用は，本質的に RI な特徴を用いる手法と同様，入力点群形状の幾何形状
情報損失を引き起こす恐れがある．RI-GCN18)は，LRF によっ

518

3.1

提案手法

提案 DNN の概要

提案 DNN は，局所点群に対し LRF を用いて回転正規化を施した局所点群から直に局所 RI 特徴群を抽出し，得られた局
所 RI 特徴群の集約と精製を繰り返す．提案 DNN は LRF の構
築処理，及び局所 RI 特徴群の集約・精製処理の双方に工夫点を備える．LRF 構築では，局所点群の幾何形状情報を用いて回転について正規化した第 1 段階の LRF を基とし，これに TNet と呼ばれる DNN が推論した幾何変換行列を乗じる第 2 段
階の幾何変換補正を組み合わせる．この 2 段階処理により，
LRF を成す 3 軸の向きとスケールを幾何調整する．T-Net に
よる LRF の向き調整により，類似する局所形状間でもその点の分布によって LRF の軸の向きがばらつく問題を緩和する．
また，LRF のスケール調整により，局所点群のスケールが小さいことに起因する学習の難しさ (Qian ら 10)が指摘) を低減
し，DNN の効果的な学習を促す．
2 段階正規化によって回転正規化とスケール調整を施した局所点群から抽出した局所 RI 特徴群の集約と精製には SA 機

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

識別予測
ラベル

CB

T B (global)

T B (local)

DB

T B (local)

特徴，点群の流れ
LRF の流れ

_

CB

)

(b)

セグメンテーション
予測ラベル( , 64) ( ,UB( /4, 128)T B (local)

T B (local)

UB

DB

T B (global)( /16, 256)

UB

( /64, 512)T B (local)( /16, 256)DB

T B (local)

DB

LPB

( /4, 128)T B (local)

識別用 DNNRNB

T B (local)( , 64)

入力点群)

Max pooling(a)( , 3)_( /16, 256) (1,

RNB

LPB

入力点群

( /4, 256)DB

( , 64)( , 3)

セグメンテーション用 DNN

図 1 提案する回転不変な DNN の全体像
Fig.1 Network architectures for proposed rotation invariant classification DNN (top) and segmentation DNN (bottom)

構 20)を用いる．SA 機構の個々の入力特徴群に適応して求ま適用し，局所 RI 特徴群全体の 3D 空間における配置情報を持る重みによって高精度な特徴の集約・精製ができると期待さ

つ RI 特徴を得る．識別用 DNN では，これら RI 特徴群を max

れる．提案手法では SA 機構による特徴群の集約・精製を，入

pooling により点の入力順に不変に統合した後，複数の FC で

力 3D 形状の局所に加え，全体に対しても行う．局所に対する構成される Classification Block (CB) で識別予測ラベルに変換

SA 機構では，互いに近い局所 RI 特徴群をその関係を考慮しする．セグメンテーション用 DNN では，識別用 DNN と類似て特徴集約・精製する．3D 形状全体に対する SA 機構では，の DNN で潜在特徴を得た後，点数を復元する Upsample Block

すべての局所 RI 特徴相互の関係，すなわち局所 RI 特徴群全(UB) とローカルな TB の適用を繰り返し，入力点群の各点に体の 3D 空間における配置情報の獲得が期待される．

対応する RI 特徴を得る．得られた各点の RI 特徴は CB でセ

LRF で RI 性を獲得する既存の DNN 群と比べ，提案 DNN

グメンテーション予測ラベルに変換する．なお，セグメンテ

は (1) LRF の向きとスケールを学習によって幾何調整する，ーション用 DNN では，点数削減前の高解像度の特徴を DB か

(2) SA 機構を用いて個々の入力データに適応的に RI 特徴精らスキップ接続で流し，UB の入力に連接することで，セグメ製を行う，(3) 局所 RI 特徴群全体の 3D 空間における配置情

ンテーション予測ラベルの空間解像度を維持する．

報を考慮する，の 3 点に新規性がある．

3.2

3.2.1

DNN アーキテクチャ

Rotation Normalization Block (RNB)

RNB (図 2) は LRF の構築と幾何調整を行う．LRF の幾何調

図 1 に識別用とセグメンテーション用の提案 DNN の全体

整には幾何変換行列を予測するネットワーク T-Net を用いる.

像を示す．図中のカッコ内の数値は特徴及び LRF のデータ形

図 2 のカッコ内は処理後の特徴と LRF のデータ形状である．

はセグメン

LRF の構築: 提案手法の LRF は注目点 近傍から計算した固テーションクラス数を表す．まず，Rotation Normalization Block

有ベクトルと，注目点 近傍の重心を用いて構築する．まず，(RNB) で入力点群の各点の LRF の構築と学習による幾何調整

注目点 の 近傍の座標値の共分散行列を固有値分解して固を行う．点ごとの近傍点群をこの LRF で回転正規化した結果

有ベクトル群を得る．そして，得られた固有ベクトル群の最状で， は入力点数， _は識別クラス数， _に Local PointNet Block (LPB) を適用し局所 RI 特徴を得る．こ小の固有値と対応する固有ベクトル を注目点の LRF の z 軸

れら局所 RI 特徴群に対し，SA 機構を用いた特徴抽出層であ(る Transformer Block (TB) の局所での適用，点数を削減する

面に投影される注目点 近傍の重心 への注目点 からの単

Downsample Block (DB) の適用，を対にして反復する．ローカ

位ベクトルを割り当てる．LRF の y 軸 (ルな TB (local) と DB により階層的な局所 RI 特徴を抽出しつ外積で求める．式 (1)–(3) に提案 LRF の 3 軸及びその計算方

つ，点数を十分に削減した段階でグローバルな TB (global) を法を示す．なお，固有値分解で得た固有ベクトルには符号の519) に割り当てる．LRF の x 軸 (

) には，
) は

に直交する
と

の

T-Net

FC

FC

FC

回転
正規化

FC

( , , 8) ( , , 16) ( , , 32) ( , 16) ( , 9)

FC

近傍
取得
( , , 3)R

加算

FeedForwad 層

図 3 Transformer Block (TB) の構造
Fig.3 Structure of Rotation Transformer Block (TB)

図 2 Rotation Normalization Block (RNB)の構造
Fig.2 Structure of Rotation Normalization Block (RNB)

曖昧さがある．そのため，

加算( ’, 2 ) ( ’, )LRF

Reshape( , 3, 3)

Max pooling( ’, )FC

入力 RI 特徴L( ’, ’)

FC( ’, )

行列積

FC

LRF 構築( , 3, 3)

SA 機構

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）にとどまる．これにより，第 1 段階の LRF による回転正規化に割り当てる の符号曖昧さを除去する必要がある．符号の曖昧さは，注目点から近傍点群へのベクトルと の内積を用いて除去する．内積が 0 以上である近傍点数が， の符号を入れ替えた場合よりも多ければそのままの符号を維持し，そうでなければ符号の正負を入れ替える．

注目点 の近傍点 の回転正規化 ′は， の位置を で正と第 2 段階の T-Net による幾何変換補正の組合せが効果的に機能すると期待される．

3.2.2

Local PointNet Block (LPB)

LPB では注目点近傍の局所 RI 特徴を抽出する．まず，注目点の一定半径内に含まれる近傍点群を取得する．その後，それらを注目点の LRF で回転正規化し，回転正規化した局所点

規化した後に前述の手順によって得られた注目点の LRF を行群から FC と max pooling を用いて特徴を抽出する．提案 DNN

列積することで得られる (式 (4)) ．

ではこの処理を入力点群のすべての点について行う．式 (5)に

=

#
,
‖# ‖

# =(

=(

,

! =

−

)−
′=(

!,

")

"×

,

((
−

)

−

は注目点 の LRF，R( ) は注目点の一定半径内に含まれる近傍点のインデックス集合，max=)∙

LPB の処理を示す．

(1)*

はチャネルごとの max pooling，,は 2 層の FC であり，-は 1(2)層の FC である．
(3)./ = - 0 max 7,((∈5( 6 )

(4)

T-Net: 提案手法では，局所点群を対象とした LRF による回転正規化の結果に対し，T-Net を追加で適用し，回転やスケールなどの幾何変換の補正を行う．

3.2.3

−

)

*89

(5)

Transformer Block (TB)

TB は SA 機構と Feed Forward (FF) 層で構成される特徴の集約・精製ブロックである．提案手法では SA 機構の適用範

T-Net は FC と max pooling で構成される，回転やスケール

囲を 近傍に限定するローカルな TB と，適用範囲を制限しななどの幾何変換行列を予測するネットワークである．T-Net はいグローバルな TB の 2 種類を用いる．ローカルな TB では

PointNet1)で提案された．提案手法では LRF によって回転正規

局所的な RI 特徴を抽出し，グローバルな TB では局所 RI 特化した局所点群に T-Net を適用，幾何変換行列を予測する．

徴群全体の 3D 空間における配置関係を捉える．ダウンサン

予測した幾何変換行列は LRF と行列積し，LRF を補正する．

プルしていない点ごとの特徴に対するグローバルな TB の適

PointNet の T-Net は入力点群全体を対象として回転などの用は計算量とメモリ消費が大きい．そのため，グローバルな幾何変換を推定し，補正しようとする．しかし，全体を表す

TB は後述する DB によって点数を削減してから適用する．図

点群は形状が複雑かつ多様であり，また 3 軸周りの回転の自3 に TB の構造を示す．図中のカッコ内の数値は特徴のデータ

その結果，T-Net による，全体形状を対象とした，回転を含め形状であり， ’は入力 RI 特徴の点数， 及び ’は特徴次元数でた幾何変換の補正はうまく機能しない．これに対し提案手法

ある ( > ’)．TB の SA 機構は計算量とメモリ消費量削減のため，ボトルネック構造とし，入力特徴次元数よりも小さなでは，局所点群の形状を対象として 2 段階の回転正規化を行

次元数で計算する．また，TB の SA 機構と FF 層には残差スう．まず，局所点群を対象とし，LRF を用いた回転正規化を

キップ接続 21)を適用する．

由度は高く「正規な向き」の学習と予測が非常に困難である．

施す．次に，その結果に対し，T-Net を用いた回転やスケーリ
ングなどの補正を追加で適用する．全体形状の点群と比較し，局所点群は形状が単純であり，かつその多様性も低い．また，
T-Net の役割は，LRF でほぼ回転正規化された後の小さな補正

520

SA 機構: SA 機構は注目点特徴との関連度に基づいて特徴を集約する処理である．
従来の RI 性を持つ点群解析 DNN では，
FC と max pooling で構成されるグラフ畳み込みにより，個々の入力データに関わらず不変の重みで RI 特徴の集約処理を

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

行う．提案手法では，SA 機構を用いることにより，個別の入力特徴に適応的に変化する重みで RI 特徴の集約を行う．提案
手法の SA 機構を式 (6) に示す．この SA 機構は Zhao ら 23)が提案したベクトルの SA 機構に基づく．式中のA( ) は集約対

象の点のインデックス集合 (注目点自身を含む)，⊙は要素積である．注目点の SA 機構の出力特徴 . は，注目点特徴 C と式 (10) に DB の処理を示す．ここでX( ), Y( ) は FC であり，A( ) は代表点の 近傍のインデックス集合 (代表点自身を含む)，C は集約対象の近傍特徴，QR は代表点を基準とした式 (9) と同じ相対位置特徴，max はチャネルごとの max
pooling である．
. = Y Z max 7X(C + QR )8[

集約対象の特徴C の関連度 softmax(D(C , C ))で，C を精製した

特 徴 で あ る E(C ) を 重 み 付 け し た 総 和 で あ る ． 関 連 度

softmax(D(C , C )) は注目点特徴と集約対象の特徴を参照して初めて決定するため，個々の入力特徴に適応的に変化する．
なお，softmax はD(C , C ) のチャネルごとに適用する．
. =F softmax 7D(C , C *8 ⊙ E(C )∈K( 6 )∈K( 6 )

3.2.5

(10)

Upsample Block (UB)UB はセグメンテーション用 DNN で用いる，DB で削減した点数を元に戻すブロックである．UB ではまず，点数削減前の各点の 3D 空間における 近傍を，現在残っている点群から(6)取得する．その後，それら近傍点群の RI 特徴を集約し，出力関連度を決めるD( )，及び近傍点特徴を精製するE( ) はする．このとき，DB による削減前の特徴をスキップ接続経由のL( ), M( ), N( ) は 1 層の FC，O( )とP( )は 2 層のPE として相対位置特徴を集約対象の特徴に加算する．式

学習によって決まり，それぞれ式 (7)と(8)で定義される．式中
FC である．QR は後に述べる相対位置特徴である．
D(CS , CT ) = O (L(C ) − M(C ) + QR *E(CV ) = P(N(C ) + QR *(7)で連接する．
また，
UB では前述した SA 機構や DB と同様に，(11) に UB の処理を示す．ここで\( ), ]( ) は FC であり，A( ) は注目点(削減前の点群の各点) の 近傍のインデックス集合，C は集約対象の近傍特徴，QR は式 (9) と同様の相対位置特徴，C ′はスキップさせた点数削減前の特徴，max は(8)

個々の特徴はそれぞれ異なる LRF 空間から抽出されている．

チャネルごとの max pooling，⊕はベクトルの連接である．

そのため，SA 機構で集約する特徴は注目点との相対的な位置. = \ Z max 7](C + QR )8 ⊕ C′ [∈K( 6 )

情報を持たない．そこで注目点と集約対象の点の位置関係を考慮する目的で位置エンコーディング (PE) を行う．提案手法
では PE として，注目点の LRF で回転正規化した集約対象の

3.2.6

(11)

Classification Block (CB)

点の 3D 座標 (相対位置) から抽出した特徴を式 (7) と (8) で加CB は精製した特徴から入力点群の形状識別予測ラベル，ま算する．以下の式 (9) に加算する相対位置特徴QR を示す．

たは入力点群の各点のセグメンテーション予測ラベルを出力W( ) は FC， と はそれぞれ注目点と近傍点の 3D 座標，
は注目点の LRF である．
QR = W((−)*

識別用 DNN の入力側から，256，形状識別クラス数，である．
セグメンテーション用 DNN の CB は 4 層の FC で，その出力(9)Feed Forward 層: FF 層は 2 層の FC で，SA 機構後の個々の特徴を精製する．FF 層では 1 層目の FC で特徴次元数を入力
特徴次元の 2 倍にした後，2 層目の FC で元に戻す．その後，次元数はセグメンテーション用 DNN の入力側からそれぞれ
256, 128, 64, セグメンテーションクラス数，である．

3.2.7

実装詳細と実行環境

T-Net の最終層，SA 機構のO( )とP( )提案 DNN の FC は，

SA 機構と同様に残差スキップ接続する．

3.2.4

する．
識別用 DNN の CB は 2 層の FC で，その出力次元数は，の 2 層目，CB の最終層を除き，その出力特徴には Batch

Downsample Block (DB)DB では点のダウンサンプルを行い，後続する TB での計算量とメモリ消費を抑制しつつ，より広範囲な形状特徴の抽出を行いやすくする．DB では代表点を選択し，代表点の 3D 空間における 近傍の特徴を代表点特徴に集約し，出力する．推論時の代表点は FPS で選択する．学習時の代表点選択は，識別タスクではランダム，セグメンテーションタスクでは FPSである．識別タスク学習時にランダムに選択するのは汎化性能向上が狙いである．セグメンテーションタスク学習時にFPS で選択するのは，後述する UB において，点の分布の偏りが悪影響を及ぼす恐れがある為である．

Normalization (BN) 24)と ReLU を適用する．SA 機構及び FF 層の残差スキップ接続では，出力層の FC からの特徴に BN を適用後，スキップさせた特徴と加算し，ReLU を適用する．SA

機構の関連度 softmax(D(C , C ))と，FF 層の 2 層目の入力特徴には drop 率 0.1 の dropout を適用し，CB 最終層の入力特徴に
は drop 率 0.5 の dropout を適用する．

提案 DNN は Python 3.8.5，深層学習フレームワークとして
TensorFlow (ver. 1.15.4) を用いて実装した．また，共分散行列の固有値分解に numpy (ver. 1.17.3) を使用した．実験に用いた
ハードウェア構成は，GPU が NVIDA GeForce RTX 3090，CPU
が Intel® Core™ i7-6700 CPU @ 3.40GHz である．

521

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

4.
4.1

実験

点群の形状識別実験

回転した無背景点群と有背景点群の識別タスクで提案手法を評価，既存手法と比較する．本実験では各入力 3D 点群形状をランダム回転して学習と評価を行う．回転条件は z/z，z/SO3，
SO3/SO3 の 3 種で，“/”の左辺が学習データ，右辺が評価デー
タの回転の種類である．z は形状の上向き軸周りの一様ラン(a) ModelNet40 の点群(b) ScanObjectNN の点群例

図 4 形状識別実験で使用する点群形状の例

ダム回転を表し，SO3 は 3 軸周りの一様ランダム回転を表す．

Fig. 4 Examples of point cloud shapes used in classification experiments

4.1.1

評価指標

評価指標には後述するデータセットに含まれるテスト用点
群データにおける形状識別正解率を用いる．識別正解率は，持たない手法は x, y, z 軸のそれぞれの方向に [0.67, 1.5] の範

囲の一様ランダムな非等方スケーリングと [−0.2, 0.2] の範囲

手法ごとに 5 回試行して得た値の平均値とする．各試行の識の一様ランダムな平行移動を行う．提案手法を含む RI 性を持

別正解率は，1 エポック学習するごとにテスト用点群データ

つ手法では上記と同じ範囲の非等方スケーリングのみを行い，で評価した値のうち，全学習エポックの最大値とする．

平行移動は行わない．これは RI 性をもつ比較対象手法が平行移動への不変性を持つためである．すべての手法で共通して，

4.1.2

データセット

正解ラベルにはラベル平滑化 (係数 0.2) を行い，学習率スケジ

無背景点群データセット: 無背景点群の形状識別実験では，

ューラに cosine スケジューラを用いる．学習率とオプティマ

データセットとして ModelNet40 (MN40) 25)を用いる．
MN40 はイザ，エポック数は手法ごとに相性があるので統一しない．

40 カテゴリからなる無背景メッシュ 3D モデルデータセット
であり，9,843 個の学習用モデルと 2,468 個のテスト用モデル

4.1.4

提案手法の学習設定とハイパーパラメータで構成される．MN40 の各モデルには解析対象物の背景など

提案 DNN は，ミニバッチサイズ 16 を用い，MN40 では 200

は含まれない．本実験では PointNet1)に倣い，MN40 の各メッエポック，SONN では 250 エポック学習する．オプティマイ

シュ 3D モデルを 1,024 点の 3D 点群に変換した点群データを

ザには momentum SGD を用いる．
学習率は MN40 では 0.05 か用いる．各点群データは全ての点が原点を中心とする単位球

ら 0.0005 まで，SONN では 0.03 から 0.0003 まで cosine スケに収まるように位置と大きさを正規化する．図 4 (a) は同デー

ジューラで減衰させる．また，DNN の重み (BN を除く) には

タセットに含まれるポリゴンモデルの一例を 1,024 点の 3D 点

L2 正則化を行う．L2 正則化の係数は MN40 では 0.0001，

群データ化した結果の例である．

SONN では 0.0002 とする．いずれのデータセットも，LRF 構

有背景点群データセット: 有背景点群の形状識別実験では，築のための 近傍は 64 点を，T-Net 処理のための 近傍は 32

データセットとして ScanObjectNN PB T50 RS (SONN) 26)を用

点を，それぞれ使用する．LPB の近傍点探索で使用する半径いる．SONN は 15 カテゴリからなる 3D スキャン点群データ

は 0.15 とし，ローカルな TB 及び DB で使用する 近傍は 16セットで，11,416 個の学習用点群と 2,882 個のテスト用点群点とする．DNN の各ブロックの出力特徴次元数は図 1 (a) に則より成る．SONN の各 3D 点群形状は解析対象物の背景を含る．SA 機構内 (式 (7)–(9)) の FC の出力特徴次元数は，識別用

む 2,048 点の点群である．本実験では，RIConv++12)に倣い，

DNN の入力側から 3 層ある TB のそれぞれついて，その入力

SONN の各点群形状から FPS によって選択した 1,024 点を使

特徴次元数の 1/2, 1/4, 1/8 とする．

用する．図 4 (b) は同データセットに含まれるモデルの一例で

4.1.5

実験結果

ある (参考文献 26)より抜粋)．物体(ベッド) のみならず床や壁
無背景点群形状の識別実験: 実験結果を表 1 に示す．提案手などの背景の点も含むことがわかる．

法を含む RI 性を持つ手法はどのような回転条件下にあって

4.1.3

比較対象

も 精 度 の 変 化 は 無 い (RIConv, RI-GCN) ま た は 小 さ い

本実験では，RI 性を持たない既存の 5 手法，RI 性を持つ既(RIConv++) ．その中でも提案手法は，z/z, z/SO3, SO3/SO3 の存の 3 手法，提案手法，の間で比較する．RI 性を持たない既3 つ全ての学習/評価の回転条件下において識別精度が不変で，存手法として PointNet1) ，PointNet++2) ，DGCNN5) ，PCT6) ，かつ，比較した全手法と同等以上の識別精度を示した．これ

PointMLP9)を，RI 性を持つ手法として RIConv11), RIConv++12),

に対し，RI 性を持たない手法，例えば PointNet や PointMLP

RI-GCN18)を，それぞれ比較対象とする．

は，学習時に現れない回転が評価時に与えられる z/SO3 で識各手法を公平に評価するために，データ拡張手法と学習率

別精度を大きく落とす．
例えば，
PointMLP では，z/z では 91.3%

スケジューラは統一する．データ拡張手法について，RI 性をなのに対し，z/SO3 では 39.3%である．また，様々な回転の例

522

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

表 1 無背景点群 (MN40) の形状識別精度 [%]Table 1 Shape recognition accuracy [%], without background (MN40).

PointNet1)
PointNet++2)
DGCNN5)
PCT6)PointMLP9)
RIConv11)
RIConv++12)
RI-GCN18)
提案手法

RI
No
No
No
No
No
Yes
Yes
Yes
Yes

z/z
87.8
90.2
90.8
90.9
91.1
88.4
91.3
89.8
91.3

z/SO3
24.0
32.7
38.6
36.8
39.3
88.6
76.4
89.7
91.3

SO3/SO3
82.4
87.0
89.2
89.6
90.4
88.4
89.8
89.8
91.3

図 5 ShapeNetPart の入力形状とセグメンテーションラベルの例
Fig. 5 Examples of shapes and its segmentation labels in ShapeNetPart

IoU) を用いる．精度評価の試行は 5 回行い，その平均値を提案手法の C-IoU とする．
試行ごとの C-IoU は学習を行いつつ，

表 2 有背景点群 (SONN) の形状識別精度 [%]1 エポックごとにテスト用点群データで評価して得た中の最Table 2 Shape recognition accuracy [%], with background (SONN)

PointNet1)
PointNet++2)
DGCNN5)
PCT6)PointMLP9)
RIConv11)
RIConv++12)
RI-GCN18)
提案手法

RI
No
No
No
No
No
Yes
Yes
Yes
Yes

z/z
77.6
82.3
85.0
86.1
87.8
73.8
84.4
81.0
87.4

z/SO3
27.6
24.2
32.5
29.4
28.0
73.9
80.5
81.4
87.5

大値とする

SO3/SO3
46.3
55.1
74.9
76.8
79.2
73.6
82.9
81.0
87.4

4.2.2

データセット

本実験では，データセットとして ShapeNetPart27)を用いる．
ShapeNetPart は 16 カテゴリの無背景メッシュ 3D モデル群を
3D 点群に変換したデータセットであり，14,007 個の学習用点
群と 2,874 個のテスト用点群で構成される．ShapNetPart の各点群モデルの各点には，オブジェクトのカテゴリによるが，2–5 種のセグメンテーションラベルが割り当てられている．

を学習したはずの SO3/SO3 の条件下であっても，z/z と比較して一定の精度低下がある．

セグメンテーションラベルの総数は 50 で，その中から各点のセグメンテーションラベルを予測する．本実験では，PointNet1)に倣い，1 形状あたり 2,048 点の点群モデルとする．

有背景点群形状の識別実験: 実験結果を表 2 に示す．z/z における精度は， RI 性を持たない PointMLP が 1 位，提案手法は

図 5 は同データセットに含まれる形状モデルとそのセグメ
ンテーションラベルの例である (参考文献 27)より抜粋) ．

次点である．しかし PointMLP の識別正解率が z/SO3 で大幅に，また SO3/SO3 でも一定程度，低下 する．これに対し提案
手法の識別正解率は z/z, z/SO3, SO3/SO3 で変化が無い．

4.2.3

比較対象

本実験では，RI 性を持たない既存の 5 手法，RI 性を持つ既RI 性を持たない手法の SO3/SO3 での精度低下は MN40 よ

存の 6 手法，提案手法，の間で比較する．RI 性を持たない手り SONN の場合で大きい．NM40 の場合に SO3/SO3 の精度低法 と し て PointNet1), PointNet++2), PointCNN3), SpiderCNN4),下が小さい DGCNN，PCT，PointMLP も，SONN では有意に

DGCNN5)，RI 性を持つ手法として RIConv11)，RIConv++12), Yu

精度が下がる．これは SONN の背景点が原因すると考える．

らの手法 14), RMGNet17), RI-GCN18), AECNN19)を比較対象とす

SONN の背景点は床が多い．z/z 回転では床の上向き軸は変化る．なお，RI 性を持つ比較対象手法の精度値はその論文が報しないため「上向き軸の座標値が小さい点はおそらく床上の告する精度値を用いた．RI 性を持たない手法の精度値には点であり，形状解析に寄与しない．
」と容易に学習ができる．

RIConv11)で報告された精度値を用いた．

しかし SO3/SO3 ではその学習が非常に困難になる．

4.2.4

4.2

提案手法の学習設定とハイパーパラメータ

点群のセグメンテーション実験
提案 DNN はミニバッチサイズ 16 で 200 エポック学習す回転した無背景点群のセグメンテーションタスクで提案手る．オプティマイザには Adam28)を用い，学習率は 0.001 から法を評価，既存手法との精度比較を行う．本実験では各入力

0.00001 まで cosine スケジューラで減衰させる．学習時は平滑

3D 点群をランダムに回転させて学習・評価を行う．回転条件

4.2.1

化係数 0.2 でカテゴリごとに取り得るラベルの範囲をラベル平滑化する．学習時は x, y, z 軸のそれぞれの方向に [0.67, 1.5]

は z/SO3，SO3/SO3 である．

の範囲の一様ランダムな非等方スケーリングを行う．LRF 構

評価指標

築のための 近傍は 64 点とし，T-Net 処理のための 近傍は 32
本実験では評価指標として，入力点群のカテゴリごとに求点を使用する．
LPB の近傍点探索で使用する半径は 0.10 とし，

めた Intersection over Union (IoU) の平均 Category-level IoU (C-

ローカルな TB 及び DB，UB で使用する 近傍は 16 点とする．

523

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

表 3 セグメンテーション精度 (C-IoU [%]) (ShapeNetPart)
Table 3 Segmentation accuracy in C-IoU [%] (ShapeNetPart)

PointNet1)
PointNet++2)
PointCNN3)
SpiderCNN4)DGCNN5)RIConv11)
RIConv++12)
Yu et al.14)
RMGNet17)
RI-GCN18)
AECNN19)
提案手法

RI
No
No
No
No
No
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes

z/SO3
37.8
48.2
34.7
42.9
37.4
75.3
80.3
79.2
81.5
77.0
80.2
81.9

SO3/SO3
74.4
76.7
71.4
72.3
73.3
75.5
80.3
79.4
81.4
77.0
80.2
81.9

表 4 回転正規化の有無，T-Net の有無，と形状識別正解率 [%]図 6 2 つの点群 (左) について，注目点 (赤) 近傍の 64 点を回転正規化した結果 (紫) と T-Net で幾何補正を加えた結果 (黄)Table 4 Shape recognition accuracy [%] with and without Rotation
Normalization and T-Net

回転正規化 T-Net の
の有無
有無
なし
なし
なし
あり
あり
なし
あり
あり

MN40

SONN

34.5±1.0
32.8±1.4
91.0±0.2
91.3±0.3

30.3±1.1
28.6±1.5
86.1±0.287.5±0.2

Fig. 6 For the two pointsets (left), 64 points around the focal points (red)are rotation normalized (purple) and then geometrically corrected(yellow) using T-Net

群の座標値の共分散行列を固有値分解して得た LRF をさらにT-Net で幾何調整する 2 段階の幾何変換補正が最高の識別正解率となり，その有効性を確認した．LRF による回転正規化

DNN の各ブロックの出力特徴次元数は図 1 (b) に則る．SA 機
構内 (式 (7)–(9)) の FC はすべて，その SA 機構への入力特徴
次元数の 1/4 を出力特徴次元数とする．また，本実験では，既存手法と同様に，入力形状カテゴリ (chair, airplane など) の
one-hot ベクトルを 1 層の FC (出力特徴次元数: 64) と BN,
ReLU によって精製後，CB の直前の各点の特徴に連接する．

4.2.5

実験結果

により z/SO3 条件下で高い識別正解率が得られる．さらに，
LRF による回転正規化に T-Net による 2 段階目の幾何補正を行うことで，LRF のみの幾何補正と比べ，差は小さいものの，有意な精度改善が見られた．表に見られるように T-Net のみ
では z/SO3 条件には対応できない．T-Net のみでは自由度の高
い SO3 回転を加えられた形状の様々な例を十分には学習でき
ず，回転の予測と正規化に失敗すると考えられる．
T-Net 適用前の LRF による回転正規化結果と，T-Net を適用

ShapeNetPart でセグメンテーション精度 (C-IoU) を評価した結果を表 3 に示す．提案手法はセグメンテーションタスク
においても既存手法を上回る精度を記録し，提案手法の有効性を示した．なお，提案 DNN は特徴次元数や集約する近傍の数を低く設定した．それらを大きくとれば精度が向上する可後の LRF による回転正規化を可視化して図 6 に示す．図 6 の左側の点群は DNN への入力点群であり，右側が注目点 (赤色の点) 近傍 64 点の回転正規化結果である．右側の紫色の点群
が T-Net 適用前の LRF による幾何補正 (回転正規化) 後，黄色の点群が T-Net による追加の幾何補正後の点群である．T-Net
は局所点群の微小な回転とスケール拡大を合わせた幾何調整能性がある．

を行っていることがわかる．スケールの拡大は Qian らの4.3

Ablation study

PointNeXt10)も利用している．Qian らは局所点群のスケールが提案手法を構成する各処理の有効性を ablation study で調査する．
本実験では無背景点群 (MN40) と有背景点群 (SONN) の識別正解率で評価する．各実験は回転条件 z/SO3 のみで行う．

4.3.1

小さいと学習が難しくなることを指摘し，局所点群のスケールを人手で拡大してから特徴を抽出した．提案 DNN ではこれと類似のスケール拡大を，学習に基づいて T-Net が行う．

4.3.2

LRF による回転正規化と T-Net の有効性調査

本実験では LRF による回転正規化の有無，と T-Net の有無，の合計 4 通りの組合せを比較し，LRF による回転正規化と T-

局所 RI 特徴群全体の配置情報の有効性調査

提案 DNN のグローバルな TB を = 16, 32のローカルな TBに置換した DNN の識別正解率を計測し，局所 RI 特徴群全体の 3D 空間でのグローバルな配置情報の有効性を調査する．

Net による LRF の幾何調整の有効性を調査する．
実験結果を表 4 に示す．MN40 と SONN の両方で，近傍点実験結果を表 5 に示す．最終層の集約対象の点数を増やしていくことで形状識別正解率の向上が確認され，グローバル

524

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）に TB を用いた場合が最も高い識別正解率となった．この結果から既存の LRF 方式の DNN が考慮しなかった局所 RI 特
徴群全体の 3D 空間における配置情報の利用が形状識別精度向上に有効であることを確認した．

4.3.3

SA 機構の有効性調査

表 5 TB 最終層の 近傍数

TB 最終層の 近傍数
= 16
= 32
= 64 (global)

提案 DNN において，TB 内の SA 機構をグラフ畳み込みに構 (式 (6)) から関連度 softmax(D(C , C )) を除去し，特徴群の集約処理を総和からチャネルごとの max pooling に置き換える

MN40
90.8±0.1
91.1±0.1
91.3±0.3SONN
86.6±0.387.1±0.287.5±0.2

表 6 SA 機構とグラフ畳み込みの比較置き換えた DNN の識別正解率を計測，SA 機構による特徴抽出と比較する．本実験のグラフ畳み込みは提案手法の SA 機

Number of k nearest neighbors in the final TB layer

Table 5

Table 6

Self-attention vs GraphConv

特徴抽出機構グラフ畳み込みSA 機構

MN40
91.2±0.2
91.3±0.2SONN87.3±0.187.5±0.2

ことで実装した．
SA 機構とグラフ畳み込みの識別正解率を表 6 に示す．いずれのデータセットでも SA 機構を用いる場合の方が高い精度が得られた．このことから SA 機構による入力データ適応的に変化する重みを用いた特徴集約が識別精度向上につながっていると考えられる．なお，transformer 系の DNN は，大規模

表7決定法が精度に与える影響

Table 7

Impact of

決定法
固有ベクトル
メッシュ法線

decision method

MN40
91.3±0.3
91.5±0.2

ShapeNetPart
81.9±0.282.3±0.1

データでの事前学習が有効であるとの報告がある 8)．したがって，大規模データセットで提案 DNN を事前学習すること
で，精度が向上する可能性がある．

上回る精度を記録した．さらに ablation study により，学習による LRF の幾何調整，局所 RI 特徴群全体の 3D 空間における配置情報の利用，SA 機構による入力データ適応的な局所特徴

4.3.4

メッシュ法線ベクトルを用いた LRF 構築の精製と統合の双方が精度向上に有効であることを確認した．

メッシュ 3D モデル (例えば ModelNet40 や ShapeNetPart) から作成した点群の場合，メッシュの面が持つ法線ベクトルを利用できることがある．そこで，本実験では提案 LRF の z
軸() を固有ベクトルではなくメッシュを構成する面の法線ベクトルで決定し，精度への影響を調査する．本実験では今後の課題として，3D センサから獲得される 3D 点群に見られる各種のノイズ，例えば背景点群，見通し外部の欠損，サンプル密度のばらつきなどに頑強な手法の構築や，回転正規化した局所点群に適したデータ拡張手法の開発などがあげられる．

ModelNet40 および ShapeNetPart から法線を持つ有向点群モデ

参考文献

ルを作成して実験を行う．SONN はスキャンデータであり法線データはないためここでは用いない．ShapeNetPart の評価

1) C. R. Qi, H. Su, M. Kaichun, L. J. Guibas: “PointNet: Deep Learning on

指標は 4.2 節と同様の 5 回の試行の結果を平均した C-IoU で

Point Sets for 3D Classification and Segmentation", Proc. of IEEE

ある．

Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 77–85

表 7 に固有ベクトルをとする場合とメッシュ法線を(2017).

とする場合の MN40 における識別正解率と ShapeNetPart

2) C. R. Qi, L. Yi, H. Su, L. J. Guibas: “PointNet++: Deep Hierarchicalにおける C-IoU を示す．いずれのデータセットでも，局所点

Feature Learning on Point Sets in a Metric Space”, Proc. of Neural群から得た固有ベクトルではなく，メッシュ法線ベクトルを用いた方，差は小さいものの高い精度が得られた．安定した

On X-Transformed Points”, Proc. of Neural Information Processing

LRF の構築が精度向上につながることが考えられる．

5.

Information Processing Systems, pp. 5105–5114 (2017).
3) Y. Li, R. Bu, M. Sun, W. Wu, X. Di, B. Chen: “PointCNN: Convolution

Systems, pp. 828–838 (2018).

まとめ4) Y. Xu, T. Fan, M. Xu, L. Zeng, Y. Qiao: “SpiderCNN: Deep Learning on

本研究では回転不変 (RI) 性をもった高精度な 3D 点群解析
DNN の構築を目的とし，局所点群を LRF によって回転正規化することで RI 性を獲得する DNN の提案を行った．提案手法では，学習による LRF の回転と学習に基づくスケールの幾何調整，自己注意 (SA) 機構を用いた局所 RI 特徴とそれら特徴群全体の 3D 空間における配置情報の抽出と統合，を組み合わせる．ランダム回転した 3D 点群の識別タスクとセグメ
ンテーションタスクで評価した結果，提案手法は既存手法を

525

Point Sets with Parameterized Convolutional Filters”, Proc. of European
Conference on Computer Vision, pp. 90–105 (2018).
5) Y. Wang, Y. Sun, Z. Liu, S. E. Sarma, M. M. Bronstein, J. M. Solomon:“Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds”, ACM Trans. on
Graphics, Vol. 38, No.5, pp. 1–12 (2019).
6) M.-H. Guo, J.-X. Cai, Z.-N. Liu, T.-J. Mu, R. R. Martin, S.-M. Hu: “PCT:
Point Cloud Transformer”, Computational Visual Media volume, Vol. 7,
No.2, pp.187–1999 (2021).

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

7) H. Zhao, L. Jiang, J. Jia, P. Torr, V. Koltun: “Point Transformer”, Proc. of22) T. Furuya, R. Ohbuchi: “Diffusion-on-Manifold Aggregation of Local

IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, pp. 16259–

Features for Shapebased 3D Model Retrieval”, Proc. of ACM

16268 (2021).

International Conference on Multimedia Retrieval 2015, pp. 171–178

8) X. Yu, L. Tang, Y. Rao, T. Huang, J. Zhou, J. Lu: “Point-BERT: Pre-(2015).

training 3D Point Cloud Transformers with Masked Point Modeling”, Proc.

23) H. Zhao, J. Jia, V. Koltun: “Exploring Self-Attention for Imageof IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,

Recognition”, Proc. of IEEE/CVF Conference on Computer Vision and

pp. 19313–19322 (2022).

Pattern Recognition Conference, pp. 10073–10082 (2020).

9) X. Ma, C. Qin, H. You, H. Ran, Y. Fu: “Rethinking Network Design and24) S. Ioffe, C. Szegedy: “Batch Normalization: Accelerating Deep Network

Local Geometry in Point Cloud: A Simple Residual MLP Framework”,

Training by Reducing Internal Covariate Shift”, Proc. of International
Conference on Machine Learning, pp. 448–456 (2015).

Proc. of International Conference on Learning Representations (2022).
10) G. Qian, Y. Li, H. Peng, J. Mai, H. A. A. K. Hammoud, M. Elhoseiny, B.

25) Z. Wu, S. Song, A. Khosla, F. Yu, L. Zhang, X. Tang, J. Xiao: “3D

Ghanem: “PointNeXt: Revisiting PointNet++ with Improved Training andShapeNets: A Deep Representation for Volumetric Shapes”, Proc. of IEEE

Scaling Strategies”, Proc. of Neural Information Processing Systems

Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1912–1920(2015).

(2022).
11) Z. Zhang, B.-S. Hua, D. W. Rosen, S.-K. Yeung: “Rotation Invariant26) M. A. Uy, Q.-H. Pham, B.-S. Hua, D. T. Nguyen, S.-K. Yeung: “Revisiting

Convolutions for 3D Point Clouds Deep Learning”, Proc. of International

Point Cloud Classification: A New Benchmark Dataset and Classification

Conference on 3D Vision, pp. 204–213 (2019).

Model on Real-World Data”, Proc. of IEEE/CVF International Conference12) Z. Zhang, B.-S. Hua, S.-K. Yeung: “RIConv++: Effective Rotation
Invariant Convolutions for 3D Point Clouds Deep Learning”, Internationalon Computer Vision, pp. 1588–1597 (2019).
27) L. Yi, V. G. Kim, D. Ceylan, I-C. Shen, M. Yan, H. Su, C. Lu, Q. Huang,

Journal of Computer Vision, Vol. 130, No. 5, pp.1228–1243 (2022).

A. Sheffer, L. Guibas: “A Scalable Active Framework for Region13) Z. Xiao, H. Lin, R. Li, H. Chao, S. Ding: “Endowing Deep 3d M Vol. 130,

Annotation in 3D Shape Collections’’, ACM Trans. on Graphics, Vol. 35,

No. 5, pp.1228–1243 (2022).odels With Rotation Invariance Based On
Principal Component Analysis”, Proc. of IEEE International Conference

No. 6, pp. 1–12 (2016).
28) D. P. Kingma, J. Ba: “Adam: A Method for Stochastic Optimization”, Proc.
of International Conference on Learning Representations, pp. 1–15 (2015).

on Multimedia and Expo, pp. 1–6 (2020).
14) R. Yu, X. Wei, F. Tombari, J. Sun: “Deep Positional and Relational Feature（2023 年 03 月 10 日 受付）

Learning for Rotation-Invariant Point Cloud Analysis”, Proc. of European

刈 込 喜 大Conference on Computer Vision, pp. 217–233 (2020).
15) F. Li, K. Fujiwara, F. Okura, Y. Matsushita: “A Closer Look at Rotationinvariant Deep Point Cloud Analysis”, Proc. of International Conference
on Computer Vision, pp. 16218–16227 (2021).
16) T. Furuya, R. Ohbuchi: “Deep Aggregation of Local 3D Geometric2021 年 山梨大学工学部コンピュータ理工学科卒業．同年 山梨大学大学院 医工農学
総合教育部修士課程コンピュータ理工学コース入学．2023 年 同 修了．在学中は深層学習を用いた 3 次元形状解析に関する研究に従事．

Features for 3D Model Retrieval”, Proc. of British Machine Vision

古 屋 貴 彦Conference, p. 121, (2016).
17) T. Furuya, X. Hang, R. Ohbuchi, J. Yao: "Convolution on RotationInvariant and Multi-Scale Feature Graph for 3D Point Set Segmentation",
IEEE Access, Vol. 8, pp. 14025–140260 (2020).
18) S. Kim, J. Park, B. Han: “Rotation-Invariant Local-to-Global
Representation Learning for 3D Point Cloud”, Proc. of Neural Information
Processing Systems (2020).
19) J. Zhang, M.-Y. Yu, R. Vasudevan, M. Johnson-Roberson: “Learning
Rotation-Invariant Representations of Point Clouds Using Aligned Edge
Convolutional Neural Networks”, Proc. of International Conference on 3D
Vision, pp. 200–209 (2020).
20) A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. N. Gomez,
L. Kaiser. I. Polosukhin: “Attention Is All You Need”, Proc. of Neural
Information Processing Systems, pp. 6000–6010 (2017).
21) K. He, X. Zhang, S. Ren, J. Sun: “Deep Residual Learning for Image
Recognition”, Proc. of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition, pp. 770–778 (2016).

526

2008 年 山梨大学 工学部コンピュータ・メ
ディア工学科卒業．2010 年 山梨大学大学院
医学工学総合教育部修士課程コンピュータ・メディア工学専攻修了．同年 ニスカ株
式会社 (現：キヤノンファインテックニスカ株式会社) 入社．2015 年 山梨大学大学院医学工学総合教育部博士課程修了．工学博士．
同年より山梨大学工学部コンピュータ理工学科助教．興味は 3 次元形状や 2 次元画像
等のマルチメディア情報検索，機械学習．

大 渕 竜 太 郎

（正会員）
1981 年 上智大学理工学部電気電子工学科卒業．1983 年 電気通信大学大学院計算機科学科修士課程修了．同年日本アイ・ビー・エ
ム (株) 入社．1994 年 University of North
Carolina at Chapel Hill より Ph.D. 取得．同年
より IBM 東京基礎研究所勤務，主任研究員．1999 年 山梨大学コンピュータ・メディ
ア工学科助教授，2007 年より同教授．興味はマルチメディア情報，特に 3 次元形状の比較・検索・認識・編集など．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）
IIEEJ

ɀɰʁɑɣʁɚʁ -- ビジュアルコンピューティング特集 -プルーニングと行列分解による Vision Transformer モデルの軽量化
西 野 駿 佑†数 藤

恭 子†（正会員）† 東邦大学

Reduction of Fully Connected Parameters by Pruning and Matrix Factorization
Shunsuke NISHINO† , Kyoko SUDO† (Member)† Toho University〈あらまし〉 スマートフォン上のアプリケーションや IoT 技術の高度化が著しく，深層学習技術も多く取り入れられている．しかし，膨大な数のパラメータを持つモデルは，計算時のメモリ容量や電力の観点から，エッジデバイス
への搭載は困難である．学習済みモデルのアーキテクチャを近似し軽量化することで，メモリやディスク容量が制限された小型端末内での動作が可能になり，応用範囲が拡大すると考えられる．本研究では，従来から知られているパ
ラメータ削減手法のプルーニングや量子化と，線形演算の行列分解による計算削減を組み合わせる方法を提案する．
行列分解の対象は線形演算の重み行列であることから，近年の画像認識モデルの 1 つであり，全結合層のパラメータが大部分を占める Vision Transformer に適用し，効果を検証する．実験により，各層の出力ベクトルの要素の符号の比率を指標としてプルーニングを適用する層選択することで，CIFAR10 の学習済みモデルのパラメータを元の 6割程度まで削減しても同等の識別精度を保つことを確認した．
キーワード：深層学習, transformer, プルーニング, 行列分解, 量子化<Summary> The functionalities of smartphone applications or IoT technologies have been widely enhanced, and deep learning models have taken a role in many recent products. Also, the need to adopt
deep learning models in edge devices is increasing. However, it is challenging to load models with enormous parameters on edge devices because of memory or power shortage. Model reduction by parameter
approximation enables large models on small devices and enlarges application areas. This paper proposesleveraging model reduction using matrix factorization with well-known parameter reduction methods, pruning, and quantization. Since the target of matrix factorization is the weight matrix of linear calculation, weapply our proposed method to one of the recent popular models in the image recognition area, a Transformer
model, most parameters of which belongs to its fully connected layers. Experimental results show that our
method can reduce the size of the trained CIFAR10 model up to 60% of that of the original model. We
can use the ratio of the sign of output vector elements in each layer as the index of layer selection as theobjective of pruning.
Keywords: Deep Learning, transformer, pruning, matrix factorization, quantization

回線が不良な環境では使えないといった問題がある．

1. は じ め に

そこで，学習済みの画像認識モデルをエッジデバイス上で近年，スマートフォンアプリや IoT のアプリケーションに，深層学習による画像認識技術を用いた高度な処理が組み込まれている．パラメータ数が多い深層学習モデルは，メモリや電力の観点で実行可能な環境が限られるため，ハードウェア
化やクラウド上で実行されることが多い．しかし，ハードウェ
ア化の場合，モデルの改良にコストがかかる．クラウド上での実行の場合，データの送受信の通信コストの問題や，通信

527も動作可能なレベルまで軽量化することで，通信環境が良くない場所での利用が可能になり，一次産業等で学習済みモデ
ルを手軽に応用した技術を提供することが可能になると考えられる．また，推論時における計算速度の向上と消費電力の減少も期待される．本研究では，近年注目されている高精度な画像認識モデルである，Vision Transformer の学習済みモデルを効率的に軽量化する手法を提案する．Vision Transformer

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

は畳み込み層ではなく全結合層が主体であり，モデルの軽量化手法として知られているプルーニングや量子化に行列分解を組み合わせることで，モデルの軽量化が期待できる．

2. 関 連 研 究
従来から提案されている深層学習のモデル圧縮の代表的な

図 1 モデルの軽量化の流れ
Fig. 1 The pipeline of the model reduction

方法の 1 つにプルーニングがある．プルーニングは，パラメータの冗長性を削減することでモデル容量の大幅な削減を可能にする．それによる精度の低下があるため，パラメータ削減後にモデルの再学習を行うことで回復させることを前提としている 1–3) ．LeCun ら 4) は，ネットワークの各パラメー
タによる誤差関数の 2 次微分を用いて，影響が少ないパラメータを削減した．Han ら 5) は，しきい値以下の重みへの結合を除き再学習することで，LeNet や AlexNet などの畳
み込みネットワークにおいて，精度低下を数%から数 10%に抑えつつ 9 割程度のパラメータ削減を行った．Sajjad ら 6)
は Transformer7) のモデルの一種 BERT を対象として，層ごとの dropping を提案し，精度の低下を数%に抑えつつ 4割程度のパラメータが削減可能であることを示した．
深層学習モデルのもう 1 つの代表的な圧縮方法にパラメータの量子化がある．Courbariaux ら 2, 3, 8) は，パラメータの重みと出力を 1 または −1 に量子化しながら学習する BinaryCon-

nect を提案し，中間層が 3 層の Multi Layer Perceptron のネットワークで，精度低下を 10%以下に抑え，計算量を 3 分の 2 程度削減した．Han ら 1) は量子化をプルーニングと組み合わせることで，より大幅な容量削減に成功している．
モデルが全結合層から成る場合は，重み行列に対して行列分解による低ランク近似手法も適用可能である．Sainath ら
9)は，全結合層のみから成る音声認識モデルに対し，最終層以る圧縮において，プルーニングを施す層に依存して精度の低下率に数%程の違いがあることを示した．この研究では，1)モデルの層を前半と後半に分け，主に特徴抽出を担うと考えられる前半の層を残し，主に目的関数による最適化を担うと考えられる後半の層のみを削減する手法と，2) ある層の入力ベクトルと出力ベクトルが近い層は次の層への影響が少ないと考え，入力ベクトルと出力ベクトルのコサイン類似度が高い層をプルーニングの適用対象する手法，の 2 手法を提案したが，実験による比較では 1) の直感的な方法が優っていた．このことから，精度に影響を与えることなく削減可
能な層を選択するためには，コサイン類似度に変わる指標が必要といえる．本研究では，全結合層を主体とする Vision

Transformer モデルに対し，プルーニングや量子化と共に行
列分解を組み合わせ，全体として高い圧縮率と性能維持を目指す (図 1)．精度の低下を抑えてパラメータの削減を行うた
めに，プルーニングや量子化などの精度低下を伴う手法を適用する層を自動的に決定する指標を提案し，圧縮率と精度について，実験により検証する．

3. 提 案 手 法
3.1 適用層の選択とプルーニング

外のパラメータを行列分解することでモデル容量を削減した．

プルーニングでは，重み行列の要素のうち，値の絶対値

行列分解によるモデル容量の削減手法は，プルーニングや量が小さい要素を削除しパラメータ数を削減する．削減率 p子化のようにパラメータの数値に操作を加える方法と異なり， をパラメータとして，重み行列 W の N 個の要素 wi (i =低ランク近似の精度が良ければ，モデルの精度を低下させる

0, . . . , N − 1) のうち， |wi | が小さい要素から順に pN 個をことなく，重みパラメータの数を減らすことが可能である． 削減する．従来手法の入力ベクトルと出力ベクトルのコサイ
精度は維持されるため再学習は不要であることから，他の圧ン類似度が高い層の選択 6) は，削減する層の前後では影響縮手法との組み合わせも容易である．一般的にプルーニングが少ないが，出力ベクトルの絶対値が大きい場合に後段の処や量子化ほどの圧縮率は得られないが，それらと併用し，全理への影響が無視できない可能性がある．本研究では，ある体としてより多くの容量削減が可能になると考えられる．従層からの出力ベクトルの要素のほとんどが 0 に近い場合，そ来の畳み込みニューラルネットワークなどの多くの深層学習の層を削減してもそれ以降の処理への影響が少ないと考え，モデルでは，全結合層は主に出力層付近のみで用いられてい出力ベクトルの数値の大きさに着目する．Transformer の全るため，行列分解による圧縮率はあまり期待できず，そのた結合層の活性化関数に多く用いられている ReLU や GELU

め深層学習モデルに適用した例は多くなかった．一方で，近は，負の入力に対して，0 に近い負の値を出力することを利

年，主に全結合層からなる Transformer のモデルの性能が知用して，出力ベクトル要素の大きさそのものを求める代わりられるようになり，画像認識においても Vision Transformerに，各層の出力ベクトルにおける 0 以下の要素が多ければ削のモデルが活用されている．そこで本研究では，主に全結合減対象とすることを提案する．そこで，学習済みモデルに学層からなる Transformer のモデルを対象とし，プルーニング

習データの一部を再入力し，各層の出力ベクトルにおける正と量子化に行列分解を組み合わせることを提案する．

の要素が全体の要素に対する割合を層選択の指標の候補としSajjad ら

6)は，Transformer モデルのプルーニングによ

528て実験により検証する．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）
表 1 テスト時の MLP の各全結合層からの出力における，正の値の数 Np の総出力数に対する割合
3.2 量子化
Table 1 The ratio of the number of the positive element
深層学習のパラメータは一般的に 32 ビットの浮動小数点
Np to the number of all output elements of the
MLP in a test phase型である．量子化の対象となるパラメータ x のデータ範囲を
1
2
3
4
5
6
[−α, α] とするとき，スケールファクター s との積を整数型 層 (第 1∼6 )
N
12%
11%
11%
11%
10%
10
%
p
へと丸め xq とする．xq が取り得る範囲は xq ∈ [−2b−1 +1, 2b−1 − 1] となり b ビットに量子化される 10) ．

層 (第 7∼12)Np

xq = clip(round(s · x), −2b−1 + 1, 2b−1 − 1)

7
9%

8
6%

9
6%

10
3%

11
2%

12
2%

(1)

I. (プルーニングと量子化の対象となる) 層選択のパターン，
II. 容量削減手法の組み合わせパターン，について実験を行

2b−1 − 1(2)αclip(x, l, u) は x < l ならば l, l ≤ x ≤ u ならば x, x > u な
らば u を返す関数とする．スケールファクターの決め方にはい，元のモデルに対する容量の削減率と認識精度の維持の観様々な方法があり，今回はモデルの推論時のデータ範囲に基を伴うプルーニングと量子化を適用する層のパターンをづく動的量子化を用いる．

出力ベクトルの正値要素の割合 Np で定義する．

ただし，

s=

3.3 ネットワークの重み行列の行列分解
行列分解の手法として，本研究では特異値分解を用いる．
全結合層の重み行列 W (m 行 n 列) を対象として，特異値の点で最適な方法を考察する．

I. 層選択のパターン
ViT-Base モデル中の全結合層 12 層のうち，精度低下(a) Np ≥ 10% の層 ( 第１層 ∼ 第６層)(b) Np < 10% の層 (第 6 層 ∼ 第 12 層)(c) 全て (第 1 層 ∼ 第 12 層)

個数 (ランク) を r とするとき，W は特異値分解により，行

表 1 に，事前の実験で得られた，各層の出力ベクトル

列 U (m 行 r 列)，D(r 行 r 列)，V (r 行 n 列) の 3 つの行列の正値要素の割合を示す．前半の第 1∼6 層と後半の第の積で W = U DV のように分解される．特異値分解後の 37 ∼12 層で 10% 程度，及び 10%未満となる傾向があっつの行列のパラメータ数の合計を元のパラメータ数より少なたため，前半と後半と全体の３パターンに分けて実験をくすることで，モデルのパラメータ数を減らす．行列 U ，D ，行う．

2

V のパラメータの個数はそれぞれ mr，r ，nr となるため，
r が式 (3) の条件を満たすようにランクを定める．

II. 容量削減手法の組み合わせパターン
4 種類の組み合わせ方を次のように定義する．

つ全結合層を，それぞれ重み行列 U ，D ，V を持つ 3 つの全

P: プルーニングのみ
P+Q: プルーニング · 量子化
P+SVD: プルーニング · 特異値分解
P+SVD+Q: プルーニング · 特異値分解 · 量子化

結合層へと変換する．

ただし，プルーニングでの重みを削減する割合は 10%か

mr + r2 + nr < mn(3)

本研究では，Sainath らの方法 9) に倣い，重み行列 W を持

3.4 モデルの軽量化の流れ

ら 90%の間を 10%刻みとして実験を行う．特異値分解

訓練済みのモデルの各層に対し，3.1∼3.3 節に述べたプルーの特異値の個数は，式 (4) の条件を満たす 300 とした．

ニングと量子化と行列分解を適用する．ここで，適用する順番が問題となるが，行列分解後の行列の要素が実数値をとることから，量子化は行列分解よりも後に行う．また，ある 1
層を行列分解すると 3 層の全結合層に置き換わるため，プルーニングの処理は行列分解よりも先に行う方がやや効率がよい．以上の理由により，プルーニング, 特異値分解，量子化の順序で処理を行う．また，一般的に精度の低下を伴うプ
ルーニングと量子化については，精度の低下を最小限にするために，3.1 節に述べた方法で，あらかじめ適用する層の選択を行う (図 1)．

3.6 結果と考察
実験項目 I の (a), (b), (c) のように適用する層を変えたときの実験結果をそれぞれ図 2(a), (b), (c) に示す．グラフの各折線は，実験条件 II の手法の組み合わせ４パターンに対応
し，各折線上のマーカーは，横軸の容量削減率が 0 に近い方
から順に，プルーニングの割合が 10%, 20%, . . . , 90%の場合に対応するプロット点である．
実験項目 I の層選択について，図 2(a), (b), (c) を比較す
ると，出力ベクトルの正値の要素の割合が高い層に適用した(a) の場合は精度が低下が大きく，正値の要素の割合が低い層
3.5 実験条件に適用した (b) の場合には精度の低下がみられない．全ての
11)
Vision Transformer のモデル (ViT-Base ) に含まれる 層に適用した (c) の場合，プルーニングの割合が上がるにつ
全結合層 (MLP)12 層を対象とする．ViT-Base を CIFAR10 れ，前半の層の (a) と同様の精度の低下がみられる．Wu10)
で学習し，学習済みモデルの容量削減を行う. オリジナルの の実験に倣い，圧縮前のモデルの精度 (97.5%) から精度の低モデルの精度は 97.5%，容量は 335MB である．本研究では， 下が 1% 以下までを許容範囲とすれば，(b) の場合には，ど529

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

目して実験を行い，正の要素の割合が少ない層を圧縮することで，精度の低下なく容量削減が可能であるという示唆を得た．この指針で選択した Vision Transformer の後半の層のみにプルーニングと量子化と行列分解を適用する場合，元のモデルの精度からの低下を 1% 以下に抑え，元のモデルの 6割程度の容量にすることが可能であった．今後の課題として，より大きなモデルを対象とする場合の検討や，実際に圧縮モデルを用いた場合のメモリや計算効率の検証がある．

(a) Np ≥ 10% の層を対象とする場合の容量削減率と精度

参考文献(b) Np < 10% の層を対象とする場合の容量削減率と精度(c) 全体を対象とする場合の容量削減率と精度

図 2 層選択のパターンごとの精度と容量削減率 (見やすさのため，縦軸は 90% ∼ 100% の範囲のみ表示）

Fig. 2 The accuracy vs. volume reduction rate of themodel. The vertical axis range is 90% to 100%for visibility

1) S. Han, H. Mao, W.J. Dally:“Deep compression: Compressing
deep neural networks with pruning, trained quantization and Huﬀman coding”, International Conference on Learning Representations (ICLR 2016).
2) M.Courbariaux, Y.Bengio, J.P.David: “BinaryConnect: Training Deep Neural Networks with binary weights during propagations”, Advances in Neural Information Processing Systems, Vol.2,
pp.3123-3131 (2015).
3) I.Hubara, M.Courbariaux, D.Soudry, R.E.Yaniv, Y.Bengio: “Binarized neural networks”,Advances in Neural Information Processing
Systems, pp.4107-4115 (2016).
4) Y.LeCun, J.Denker, S.Solla: “Optimal brain damage”, Advancesin Neural Information Processing Systems 2 (NIPS 1989).
5) S.Han, J.Pool, J.Tran, W. Dally: “Learning both weights and connections for eﬃcient neural network”, Neural Information Processing Systems (NIPS 2015).
6) H.Sajjad, F.Dalvi, N.Durrani, P.Nakov:“Poor Man’s BERT:
Smaller and Faster Transformer Models”, arXiv preprint
arXiv:2004.03844v1 (2020).
7) A.Vaswani,
N.Hazeer,N.Parmar,
J.Uszkoreit,
L.Jones,
A.N.Gomez, L.Kaise,I.Polosukhin: “Attention is all you need”, In
Neural Information Processing Systems (NIPS 2017).
8) I.Hubara, M.Courbariaux, D.Soudry, R.E.Yaniv, Y.Bengio:“Quantized Neural Networks: Training Neural Networks with
Low Precision Weights and Activations”, The Journal of Machine
Learning Research, 18-1, pp.6869-6898 (2017).
9) T. N. Sainath, B. Kingsbury, V. Sindhwani, E.Arisoy, B. Ramabhadran: “Low-rank matrix factorization for Deep Neural Network training with high-dimensional output targets”, International
Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP
2013).
10) H.Wu, P.Judd, X.Zhang, M.Isaev, P.Micikevicius:“Integer Quantization for Deep Learning Inference: Principles and Empirical Evaluation”, arXiv preprint arXiv:2004.09602v1 (2020).
11) A. Dosovitskiy, L. Beyer, A. Kolesnikov, D.Weissenborn, X.Zhai,
T.Unterhiner, M.Dehghani, M. Minderer, G.Heigold, S.Gelly,
J.Uszkoreit, N.Houlsby:“An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale”, In IEEE International
Conference on Learning Representations (ICLR 2021).

（2023 年 3 月 12 日受付）の手法の組み合わせでも精度低下をほぼ許容範囲内に抑えて，最大で元のモデルの 40% 程度のパラメータが削減されたといえる．
実験項目 II の手法の組み合わせに関しては，プルーニング

西 野 駿 佑2020 年 法政大学理工学部 応用情報工学科卒業．
2022 年 東邦大学理学研究科 情報科学専攻 博士前期課程修了．

と行列分解と量子化を組み合わせた手法で最も高い容量削減率が得られた．精度の低下が許容範囲内である図 2(b) の場
合，プルーニング・特異値分解・量子化を組み合わせることで，プルーニング単体の場合と比較して 8% ∼ 20% 多く削減された．

4. ま と め
深層学習モデルの圧縮について，従来から知られているプ
ルーニングと量子化に行列分解を組み合わせた方法を検討した．精度の低下を抑えるためのプルーニングと量子化の適用
層を選択する指針として各層の出力ベクトルの要素の値に着530

数 藤 恭 子 （正会員）
1991 年 東京大学工学部 計数工学科卒業．1993
年 同大大学院 理工学系研究科計数工学専攻 修士課程修了．日本電信電話株式会社 NTT ヒュー
マンインタフェース研究所 (のちにメディアイン
テリジェンス研究所) 勤務．2006 年 博士（情報理工学）（東京大学）取得．2017 年 東邦大学教授．画像認識に関する研究に従事．

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IIEEJ-- ビジュアルコンピューティング特集--ɀɰʁɑɣʁɚʁ

魚自動選別のための点群を用いたアジとサバの認識
南 里絢

花†（学生会員）

志修†（正会員）久手島

裕 詞†（正会員）

兼

田

一 幸†

† 佐世保工業高等専門学校

Recognition of Horse Mackerel and Mackerel Using Point Clouds
for Automatic Fish Sorting
Ayaka NANRI† (Student Member ), Osamu SHIKU† (Member), Yuji TESHIMA† (Member), Kazuyuki KANEDA†† National Institute of Technology (KOSEN), Sasebo College〈あらまし〉 魚市場では水揚げされた魚を手作業で魚種ごとに大きさ別に選別している．選別作業は重労働のため自動化が求められている．本論文では，コンベアで流れてくるアジとサバの 3 次元形状を点群で表し，点群の分類モデルである PointNet を用いて認識する方法を提案する．具体的には，コンベアに置かれた魚を真上（Z 軸）から撮影した場合，魚の回転が Z 軸周りのみになると仮定し，点群の回転正規化を Z 軸周りのみに制限した PointNet を提案する．実魚を用いた実験により次のことを明らかにした．(1) 提案法による点の数と正解率，認識時間の関係を調べた結果，点の数を 128 点とした場合に最も認識性能が高くなる．(2) 本来の PointNet と比較した結果，静止させた
魚 100 匹，コンベアで移動させた魚 308 匹のどちらに対しても提案法のほうが高い正解率が得られる．(3) 画像分類
モデル ResNet-50 を使って点群と同時に取得したカラー画像，デプス画像から魚種を認識する方法と比較した結果，点群を用いる提案法の正解率は，カラー画像とデプス画像をそれぞれ用いた方法と同程度またはそれ以上である．
キーワード：魚選別, 魚種認識, 点群, PointNet<Summary> In this paper, we propose a method where we represent the 3D shape of mackerels and horsemackerels ﬂowing on a conveyor as point clouds and recognize ﬁsh species using PointNet, a point cloud dataclassiﬁcation model. Speciﬁcally, when ﬁsh ﬂowing on a conveyor are photographed from above(Z-axis), therotation of the ﬁsh is assumed to be only around the Z-axis, and we propose a PointNet that is limited torotation normalization around the Z-axis only. We conducted experiments using point cloud data which arephotographed at a ﬁsh market, and the following were revealed. (1) We investigated the relations between
the number of points used for recognition, accuracy rate and the recognition speed, and our ﬁndings showedthat using 128 points resulted in the best recognition performance. (2) Comparing the accuracy rate of
the proposed method with that of the original PointNet, the proposed method gave a higher accuracy rate
for both 100 stationary ﬁsh and 308 ﬁsh moved by a conveyor. (3)Comparison of the proposed methodwith the method that recognizes ﬁsh species from color and depth images acquired simultaneously with thepoint cloud using the ResNet-50 image classiﬁcation model showed that the accuracy rate of the proposed
method using the point cloud is the same or higher than that of the method using color and depth images,
respectively.
Keywords: ﬁsh sort, ﬁsh recognition, point cloud, pointnet

手作業で魚種ごとに細かく区分された大きさ別に仕分けられ

1. は じ め にる．選別作業は，朝は早く冬は厳しい寒さの中での過酷な立

アジやサバは多獲性魚類と呼ばれ，まき網などで一度に大量に漁獲される．漁獲された大量のアジやサバは魚市場で魚種や大きさごとに選別された後，出荷される．選別作業は，機械により大まかな大きさ別の選別が行われた後，作業員の531

ち仕事であるため，近年は作業者のなり手が少なく人手不足の状態になっている．また大きさ別の仕分けは個人差があり，仕分けた結果にばらつきが生じる．
画像処理技術を用いて魚の自動選別を目指す取組みが以前

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から行われている1)．魚種認識を行う方法として，魚の形状， メラでの撮影により，点群データ，カラー画像，デプス画像
色やテクスチャに注目する方法が提案されている2)〜5)．また が取得される．コンベアに置かれた魚を真上 (Z 軸方向) から類似した魚種であるマサバとゴマサバを対象として，魚体の撮影するため，魚の回転は Z 軸周りの回転のみと仮定する．

模様と断面形状の違いに注目して，魚にレーザー光を照射し図 2 に撮影したアジとサバのカラー画像と点群をそれぞれたときの輝線の軌跡の形状と魚体の画像特徴を併用した方法示す．点群データは，各点の座標 (x, y, z) で表されている．

が提案されている6)．魚の大きさを取得する方法として，魚アジは尾の付け根の側面にゼイゴというとげ状の硬い鱗があのシルエットを用いる方法 が提案されているが，魚の血なり，サバは背中が青く黒いマダラ模様がある．魚体の形状とどによりコンベア面が汚れた場合，輝度や色でシルエットをして，アジは体高が大きく断面が比較的平らで，サバは体高7)検出することが困難になると考えられる．また YOLO などが小さく断面が丸みを帯びておりアジに比べて細長である．

の物体検出モデルにより魚を矩形で検出することも可能であ

本方法では魚体の形状の違いに注目して魚種認識を行う．

8)

るが，矩形内の魚の姿勢がわからないため，矩形サイズから魚の長さを推定する場合は，ある程度の誤差が含まれると考えられる．
一般的にコンベアで流れてくる魚を選別する場合，コンベ
ア上の複数匹を同時に選別する機構が困難であるため，事前に一匹ずつ整列させてコンベアに流している1),4),6),7)．そのため選別のための画像処理技術では，一般的に一匹だけが写った画像を対象とする．本研究でも撮影した画像に一匹だけが写っていることを前提とする．

2.2 提案法
PointNet10)は 3 軸の回転をした点群の分類やセグメンテー
ションに利用される深層学習モデルである．図 3 に点群を分類する PointNet の構成を示す．PointNet では点群の回転に対して出力が不変となるように，最初に T-Net による回転の正規化が行われる．T-Net は MLP(Multi-Layer Perceptron)と Max Pooling から構成されている．入力された点群からMLP と Max Pooling で特徴量を取り出し，この特徴量をさらに MLP で 9 次元ベクトルに変換する．このベクトルをところで 3D スキャナなどで取得される点群データは，物体表面の 3 次元座標を表現しており，点群から物体の長さや体積などの 3 次元形状を計測することが可能である．そのため魚を点群で表すことで，魚の長さだけではなく，画像から推定が困難な魚の厚みも計測することが可能である．点群を魚に適用した例として，魚の 3 次元形状を解析する方法9)が提案されているが，点群だけで魚種を認識する方法は我々が知る限りでは提案されていない．すなわち点群で魚種が認識できるようになれば，魚種と大きさで魚を自動選別するシステムの実現の可能となる．

図 1 認識システム
Fig. 1 Fish recognition system

そこで本論文では，点群を用いて魚種を認識する方法を提案する．提案法では点群の分類が可能な PointNet10)を，コンベアに置かれた魚を精度よく認識できるように変更する．
具体的には，本来の PointNet では回転した点群を認識する
ため T-Net で 3 軸の回転の正規化を行っているが，提案法では 1 軸の回転だけを正規化するように変更する．魚市場に水揚げされたアジとサバを対象とした実験により，提案法の性能を明らかにする．これらの魚種は混じった状態で大量に漁獲されるうえ，魚体がほぼ同じ大きさであるため機械によ

図 2 アジとサバの画像と点群
Fig. 2 Images and point clouds of house mackerel andmackerel

る大まかな大きさ選別では振り分けられず，作業員の手作業に頼るしかない状況である．そのため対象が 2 種類だけであるが，アジとサバの選別だけでも作業負担の大幅な軽減につながる．

2. 点群を用いた魚種認識方法
2.1 認識システム
図 1 に認識システムを示す．コンベアで一匹ずつ運ばれてきた魚がセンサを通過したときに，コンベア上方に設置された深度センサ付きカメラで魚を撮影する．深度センサ付きカ532

図 3 PointNet の構成
Fig. 3 PointNetArchitecture

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

3 × 3 の回転行列として，入力点群に作用させることで，回クスはセンサやコンベア面が含まれないように，事前に転不変性を近似的に獲得している．

人手で設定する．図 5 (b) に魚の点群を切り取るボック

本来の PointNet の T-Net では，図 4(a) に示すように 3軸の回転を正規化できるように，アフィン行列の 9 つのパラ
メータ（θ11 〜θ33 ）を推定している．今回対象とするコンベアに置かれた魚を真上から見た点群は，図 4(b) に示すように Z 軸周りの回転のみと仮定する．そのため T-Net では Z
軸周りの回転のみを正規化できればよいと考える．そこでアフィン行列として，図 4(b) に示す Z 軸周りの回転のみを表スを示す．

(3) 切り取った点群を N 点にダウンサンプリングする．
(4) 点群の重心を原点とし，半径１の球内に収まるよう大きさの正規化を行う．図 5 (c) に大きさ正規化後の点群を示す．

(5) 大きさの正規化後の点群を，魚を学習させた提案法に入力し，魚種を認識する．

す行列を採用する．すなわち，T-Net に Z 軸周りの回転を表

3. 実験と考察

す行列（図 4(b)）を採用した PointNet を提案法と呼ぶ．提案法では，アフィン行列の θ11 ，θ12 ，θ21 ，θ22 の 4 つのパラ

3.1 実験データ

メータを推定する．

西日本魚市株式会社（長崎県松浦市）において，水揚げされたアジとサバを撮影した．撮影は，深度センサ付きカメ

2.3 認識方法

ラ RealSense D415 を用いて行った．一回の撮影で，魚のカ

図 5 をもとに提案する魚種認識方法を説明する．

(1) コンベア上の魚を深度センサ付きカメラで撮影し，点群で表す．図 5(a) に取得された点群の例を示す．点群は座標値しか持たないが，この図では魚の色と模様がわかるように，点群に色を付けて表示している．

(2) 魚が撮影される範囲（処理範囲）をボックスで表し，ボックス内部の点を切り取ることで魚部分を抽出する．ボッ

ラー画像，デプス画像，点群を同時に取得した．画像サイズ
は 640×480 画素である．
魚を静止させた状態（データセット A）とコンベアで移動させた状態（データセット B）について撮影を行った．コンベアの速度は秒速約 15 センチメートルである．静止させた状態で撮影する理由は，動きによるノイズが含まれていない
データでの認識精度を調べるためである．データセット A には 683 枚（アジ 342 枚，サバ 341 枚），データセット B には 491 枚（アジ 245 枚，サバ 246 枚）がそれぞれ含まれている．魚のサイズは，アジは約 22〜約 35 センチ，サバは約

28〜約 38 センチであった．
図 6 にデータセット A の例を示す．図左はアジ，図右はサバである．魚の色と模様がわかるように，点群に色を付けて表示している．魚体の向き，位置及び魚のサイズを変えて撮影している．
図 7 にデータセット B の例を示す．データセット A に比図 4 点群の回転
Fig. 4 Rotation of point clouds

図 6 データセット A（静止状態．左：アジ，右：サバ）

図 5 処理の流れ
Fig. 5 Flow of recognition process

Fig. 6 Dataset A (static)

533

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）
表 1 データ数（データセット A）
Table 1 Number of data(dataset A)
学習
検証
テスト

図7

アジ

サバ

合計

247
45
50

247
44
50

494
89
100

データセット B（コンベア．左：アジ，右：サバ）

Fig. 7 Dataset B (conveyor)

図 9 提案法と従来法の比較（データセット A）
Fig. 9 Comparison of proposed and conventional methods

からの距離を表す．
実験データには，動きによるノイズが含まれていないデー
タセット A を用いる．表 1 に学習，検証，テストに用いたデータ数を示す．学習と検証、テストともに異なる個体のデー
タから構成されている．
図 9 に提案法と従来法における点の数と正解率（実線），
図 8 点の数を変えた点群

認識時間（点線）の関係を示す．正解率は，提案法，従来法

Fig. 8 Point clouds

ともに点の数を 1024 点から 64 点まで減らしてもほとんど変

べると，動きのため画像がやや不鮮明になっている．なお背わらないが，さらに点の数を減らすと大きく低下している．

景の縦縞はコンベアの凹凸である．

提案法と従来法の正解率を比較すると，1024 点以外では全ての点で提案法が高くなっている．これよりコンベアに置かれ3.2 学習PointNet の実装には Pointnet Pointnet2 pytorch のプロ
グラム11)を用いた．プログラムの標準設定値であるエポック
数 200，データ拡張法（ランダムな点の削除，スケール変換，
平行移動）を用いた．バッチサイズは計算機のスペックを考慮して 6 とした．提案法及び本来の PointNet（従来法と呼ぶ）とも，はじめに ModelNet4012)を用いてモデルの学習を行い，次に学習済みのモデルの出力層の素子数を 2 つにして，アジとサバの学習データを使ってファインチューニングした．

ModelNet40 での学習では，損失関数の推移を見つつ，過学習が起きていないことを確認した．ファインチューニングは，検証データに対する損失が 30 回連続して更新されなかったら学習を終了する early stopping を設定した．ファインチュー
ニングは全ての場合に対し 200 エポック以内で終了した．

た魚の認識に，T-Net に Z 軸周りの回転正規化を行う行列を採用した提案法が有効であると考えらえる．認識時間（100匹を認識するのに要する時間）は，点の数が少なくなるにつれて短くなっている．認識時間については提案法と従来法の違いはなかった．なお認識時間の計測は，NVIDIA GeForceGTX 1080 Ti 搭載パソコンで行った．
今回の実験では，正解率と認識時間の観点から提案法の最適な点の数は 128 点と考えられる．このときの提案法の正解
率は 99.0%（従来法の正解率は 97.0%），認識時間は 100 匹
あたり 5.6 秒となり，実用を考えた場合十分な性能であると考えられる．
図 10 に提案法での認識成功例と失敗例を示す．この図では魚の色と模様がわかるように，点群に色を付けて表示している．図 10(a) 左ではサバが 90 度回転しており，図 10(a) 右

3.3 提案法と本来の PointNet の比較

ではアジの尾が上がっているが，どちらも正しく認識できて提案法と従来法において，入力する点の数を 1024, 512,
いる．図 10(b) ではアジの体が反っており上から見たときに256, 128, 64, 32, 16, 8 点と変化させ，認識性能を調べる． 魚体が細く見えたことで，細い魚体のサバと誤認識したと考図 8 に点の数を変えた場合のアジの例を示す．点の色は視点 えられる．

534

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）(a) 認識成功例(a) 前処理 (A)(b) 前処理 (B)図 11(c) 前処理 (C)

前処理後の画像（カラー画像）

Fig. 11 Preprocessed images (color image)(b) 認識失敗例
図 10

成功例と失敗例（静止状態）

Fig. 10 Examples of successes and failure (static)

3.4 カラー画像，デプス画像を用いた認識方法との比較
点群と同時に取得したカラー画像及びデプス画像をそれぞれ用いて魚の画像認識を行う．画像認識モデルには，ResNet-5013)を用いる．ImageNet データセットで学習済みの ResNet50 の出力層を 2 つにして転移学習を行う．データ拡張はカラー画像に対してはランダムな回転（−30◦ 〜30◦ ）とスケー
ル変換 (0.8〜1.2 倍)，明るさの変更（0.7〜1.3 倍）を行い，(a) 前処理 (A)デプス画像にはランダムな回転と平行移動を行った．エポッ

図 12

ク数は 200 に設定した．学習時に early stopping を設定して

表 2 各方法の正解率（データセット A）
Table 2 Recognition rates ( dataset A)

タは 3.3 の実験と同じ条件になるように表 1 のとおりとする．
カラー画像，デプス画像とも，入力画像 (640×480 画素)(A) 入力画像の中央部分の 224×224 画素を切り取る．
(B) 点群を用いて魚の領域を抽出する．画像から魚の領域に外接する矩形領域を切り取り，224×224 にリサイズする．

(C) (B) と同様に魚の領域に外接する矩形領域を切り出し，
矩形領域が正方形になるようにゼロパディングした後，224×224 にリサイズする．
図 11 と図 12 に前処理後のカラー画像とデプス画像の例を示す．デプス画像は基準面（背景，図 12 の白）のデプス
値を 1，魚体の最も高い位置のデプス値を 0（図 12 の黒）としている．
表 2 にカラー画像とデプス画像の前処理ごとの正解率を示(c) 前処理 (C)Fig. 12 Preprocessed images (depth image)

おり，全ての学習は 200 エポック以内で終了した．実験デーに対して以下の 3 種類の前処理 (A)〜(C) を行う．

(b) 前処理 (B)

前処理後の画像（デプス画像）

カラー画像

(A)
94.0%

(B)
98.0%

(C)
96.0%

デプス画像

(A)
78.0%

(B)
80.0%

(C)
70.0%

提案法
128 点

99.0%

今回実験で用いた RealSence D415 のようにプロジェクタ
でパターン模様を投影して点群を取得するカメラでは，点群の欠損を減らすために外光を遮光する必要はあるが照明は必要としない．すなわち，今回の実験では提案法とカラー画像
での正解率がほぼ同等だったことから，魚市場での利用を考えた場合，照明環境の整備の点で提案法が有利であると考えられる．ちなみに今回の実験では点群とカラー画像での認識精度を比較するため，同じ姿勢の魚を同時に撮影する必要があったため照明を使っている．

3.5 コンベアで撮影したデータでの認識実験

す．比較のため，提案法で点の数を 128 点とした場合の正解

実用的な性能を調べるため，コンベアで移動する魚を撮影率も示す．表 2 より，提案法の正解率が，カラー画像を用いしたデータセット B を用いて性能評価を行う．表 3 に学習，た場合と同程度，デプス画像を用いた場合よりも高いことが検証，テストに用いたデータ数を示す．学習データと検証デー

わかる．デプス画像での正解率が低かった原因として，深度

タには、データセット A のデータ（表 1 の学習データと検証が測れなかった画素のデプス値を補間せずにデプス値 1（背データ）にデータセット B の一部のデータ（太字）を追加し景）としたため魚領域に穴が生じたことが考えられる．

た．テストデータはすべてデータセット B を用いた．同じ個

カラー画像を用いて魚種を認識するためには魚体の模様や体を，姿勢を変えて複数回撮影したデータもあるが，同じ個

色が鮮明に写るように照明環境を整備する必要がある．一方， 体のデータが学習データと検証データ、テストデータに同時

535

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）に含まれないようにしている．

ていると考えらえる．

表 4 に実験結果を示す．提案法及び従来法ともに点の数は

図 13(b) の失敗例において，上段では魚体から離れた小さ

128 点とした．表 4 より移動している魚に対して，提案法及び従来法とも，静止させた魚の認識結果（提案法 99.0%，従来法 97.0%）とほぼ同等であることがわかる．これより点群

い点群（図中の〇内）を手動で削除して再度認識を行ったとを用いた認識方法は，魚が移動している場合にも有効であるあり，同様に削除して再度認識したところ，すべて正しく認ことがわかる．また，提案法は従来法より正解率が高くなっ識できた．これより魚体から離れた小さい点群が認識失敗のており，点群に対し Z 軸周りの回転正規化のみを行う行列の原因と考えられる．図 13(b) 中段の点線はボックスの境界を採用が有効であることがわかる．

示す．この例では魚がボックスからはみ出したため，その部分

ころ正しく認識できた．提案法では全部で 6 サンプルを失敗したが，このうち 4 サンプルで魚体から離れた小さな点群が

図 13 に提案法での認識成功例と失敗例を示す．左が点群， の点群が欠損したことが失敗の原因と考えられる．図 13(b)右が対応するカラー画像である．図 13(a) の成功例より，魚下段は，図 10(b) と同様にアジの魚体が反っていたため，真の向きの違い，尾ひれや魚体の一部の点群の欠損に対して， 上から見た点群が細長くなり，細い魚体のサバと誤認識した
正しく認識できていることがわかる．欠損は，コンベア面に接触した尾ひれを，処理範囲を表すボックスで抽出できなかっと考えらえる．
本方法では認識処理の高速化のために魚の点群を事前に設た場合や，魚体で光が反射した場合に生じることがあった． 定したボックスで切り取っている．そのためボックス内のノ本方法では実魚の向きをさまざま変えて取得した，欠損を含イズやボックスからのはみ出しが失敗の原因となっている．

む点群を学習に使っていることから，ロバストな認識ができ

そこで今後は撮影された点群から個々の魚の点群のみを高速に抽出する処理の開発が必要であると考えている．また魚体

表3

データ数（データセット A+B）の曲がりで見え方が変わる場合の対応としては，さらに多く

Table 3 Number of data (dataset A + B)
学習
検証
テスト

アジ

サバ

合計

289(=247+42)
76(=45+31)172

326(=247+79)
75(=44+31)
136

615(=494+121)
151(=89+62)
308の姿勢の魚を学習させることが考えられる．

3.6 考察(1) T-Net が出力する点群
図 14 に点の数を 128 点としたときの T-Net の効果を示す．図 14(a) は，3.3 及び 3.5 の実験でテストに用いたアジ222 匹 (=50+172) とサバ 186 匹 (=50+136) の各点群に対し，点群の重心を原点とし，点群が半径 1 の球内に収まるよ

表 4 実験結果
Table 4 Experimental results

提案法
従来法

アジ

サバ

合計

172
98.8%
96.5%

136
97.1%
95.6%

308
98.1%
96.1%

うに大きさの正規化を行った後，重心を合わせて重ねて表示している．図 14(b), (c) は，図 14(a) のアジ 222 匹とサバ

186 匹の各点群を，提案法と従来法の T-Net でそれぞれ変換した結果である．図 14(a) 同様に重心を合わせて重ねて表示(a) 認識成功例 (正解は上から，アジ，アジ，サバ）(b) 認識失敗例 (正解は上から，サバ，サバ，アジ）
図 13(a) 入力点群，（b）提案法，(c) 従来法

成功例と失敗例（コンベア）

図 14 T-Net の効果 (重畳表示)
Fig. 14 Eﬀects of T-Net (superimposed display)

Fig. 13 Examples of successes and failures (conveyor)

536

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

来法は 96.1%と，いずれも提案法が高い正解率が得られることがわかった．これよりコンベア上の魚を認識する
場合，提案法が有効であることを明らかにした．

 点群と同時に取得したカラー画像，デプス画像を画像分(a) アジ類モデル ResNet-50 により認識する方法と比較した結果，点群を用いる提案法の正解率は，カラー画像とデプ
ス画像をそれぞれ用いた場合と同程度またはそれ以上であることがわかった．提案法では点群を得るために外光（b） サバの遮光以外の照明設備は必要ないため実用化の点で有利

Critical Point の可視化（赤点が Critical Point）
Fig. 15 Visualization of Critical Points (red points are
Critical Points)
図 15であると考えている．
今後の課題は魚種を拡大することと，点群から得られる魚している．提案法，従来法とも 3.5 で学習させたモデルを用

種と魚体の大きさを用いた自動選別システムを開発することいている．図 14(a) のばらついている点群が，図 14(b) ではである．魚種の拡大については，点群（3 次元情報）に色情

まとまっていることから，提案法の回転正規化の効果が確認

報を組み合わせることで精度向上が期待できるため，色情報できる．一方，従来法では 3 軸の回転を許容するため，変換の利用を検討する予定である．

後の点群も図 14(c) に示すように 3 軸に回転変換されていることがわかる．

(2) Critical Point
図 15 にテストに用いた任意のアジとサバの点群から求めた Critical Point を赤色で示す．Critical Point はその点から計算された特徴量が Max Pooling で選ばれた点のことである．すなわち認識に寄与した点となる．図より，アジとサ
バともに，Critical Point が魚体全体に散らばっていることから，魚体の一部を見て認識を行っているのではなく，全体の特徴を見て認識を行っていることがわかる．

謝

辞

魚の撮影にご協力いただきました日本遠洋旋網漁業協同組
合と西日本魚市株式会社のみなさまに感謝いたします．

参考文献
1) 島立 征夫: パターン計測技術応用による魚の種類, 大きさの選別 ,日本食品工業学会誌, Vol. 32, No.4, pp.304–314 (1985).
2) 阿部大輔, 永田良人, 黒川不二雄, 松尾博文: 高速カラー画像魚種
認識システムにおける色特徴抽出領域について , 映像情報メディア学会冬季大会講演予稿集, p.133 (1999).
3) A.Tharwat, A.-A.Hemedan, A.-E.Hassanien, T.Gabel:A
Biometric-Based Model for Fish Species Classiﬁcation , Fisheries Research, Vol.204, pp.324–336 (2018).

4. む す び
本論文では，魚市場での魚の自動選別を目指し，多獲性魚類であるアジとサバを対象として，魚全体の 3 次元形状を表す点群を用いて魚種を認識する方法を提案した．具体的には，提案法では，コンベア上の魚を真上（Z 軸）から撮影することで魚の回転が Z 軸周りのみになると仮定し，PointNet の

T-Net に Z 軸周りの回転正規化のみを行う行列を採用した．
提案法の有効性を調べるため，魚市場に水揚げされた魚を静止させた状態とコンベアで移動させた状態でそれぞれ撮影したデータを用いて実験を行った．その結果，以下のことを明らかにした．

 提案法による点の数と正解率，認識時間の関係を調べた
結果，点の数を 128 点とした場合が最も認識性能が高い
ことがわかった．このときの提案法の正解率は 99.0%，
認識時間は 100 匹あたり 5.6 秒となり，実用を考えた場
合十分な性能であることを示した．

 点の数を 128 点として提案法と本来の PointNet（従来法）の正解率を比較した結果，静止させた状態の 100 匹（アジ，サバ各 50 匹）に対して提案法は 99.0%，従来
法は 97.0%，コンベアで移動させた状態の 308 匹（アジ 172 匹，サバ 136 匹）に対して提案法は 98.1%，従5374) 白石 優旗, 竹田 史章: 回転不変特徴量を用いた階層型ニューラル
ネットワークによる魚種選別システムの開発 , 電気学会論文誌Ｃ,
Vol.131, No.2, pp. 404–410(2011).
5) T.Saitoh,T.Shibata,T.Miyazono:
Feature Points based Fish
Image Recognition , International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications,Vol.8, No.2, pp. 12–22(2016).
6) Y.Nagaoka, T.Miyazaki, Y.Sugaya, S.Omachi:
Automatic
Mackerel Sorting Machine Using Global and Local Features ,IEEE Access, Vol.7, pp. 63767–63777(2019).
7) D.-J.White, C.Svellingen, N.J.C. Strachan: Automated Measurement of Species and Length of Fish by Computer Vision ,Fisheries Research, Vol.80, pp.203–210(2006).
8) J.Redmon, S.Divvala, R.Girshick, A.Farhadi: You Only Look
Once: Uniﬁed, Real-Time Object Detection , 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR),
pp.779–788 (2016).
9) Y.-H.Liao, C.-W.Zhou, W.-Z.Liu, J.-Y.Jin, D.-Y.Li, F.Liu,
D.-D.Fan, Y.Zou, Z.-B.Mu, J.Shen, C.-N.Liu, S.-J.Xiao, X.H.Yuan, H.-P.Liu: 3DPhenoFish : Application for Two- andTthree-Dimensional Fish Morphological Phenotype Eextraction from Point Cloud Analysis , Zoological Research, Vol.42,
No.4, pp.492–502(2021).
10) C.-R.Qi, H.Su, K.Mo, L.-J.Guibas: PointNet: Deep Learning
on Point Sets for 3D Classiﬁcation and Segmentation , 2017
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR), pp.77–85(2017).

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）
11) https://github.com/yanx27/Pointnet Pointnet2 pytorch/(2022)
12) Z.Wu, S.Song, A.Khosla, F.Yu, L.Zhang, X.Tang, J. Xiao:
3D ShapeNets: A Deep Rrepresentation for Volumetric Shapes, 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition (CVPR), pp.1912–1920(2015).
13) K.He, X.Zhang, S.Ren, J.Sun:
Deep Residual Learning for
Image Recognition , arXiv preprint arXiv:1512.03385 (2015).

(2023 年 3 月 9 日 受付)(2023 年 8 月 18 日 再受付)

南 里 絢 花 （学生会員）
2023 年 佐世保工業高等専門学校電子制御工学科卒業．現在，東京工業大学情報理工学院情報工学系在学中．高専在学時，魚認識の研究に従事．

志 久
修 （正会員）1991 年 長崎大学大学院修士課程修了．同年佐世
保工業高等専門学校助手．現在，同教授．博士（工学）．画像認識に関する研究に従事．

手 島 裕 詞 （正会員）
2004 年 大阪工業大学大学院博士後期課程修了．
2004 年 静岡理工科大学助手，2009 年 同大学専任講師，現在，佐世保工業高等専門学校教授．博士 (情報学)．主として CG，画像処理に関する研究に従事．

兼 田 一 幸1986 年 大分工業高等専門学校電気工学科卒業．
1990 年 長岡技術科学大学工学研究科電気電子シ
ステム工学専攻修了．1990 年 佐世保工業高等専
門学校電子制御工学科助手．1999 年 同助教授．
2014 年 同教授．博士（工学）．情報通信工学，
福祉工学に関する研究に従事．IEEE,，日本福祉工学会会員．

538

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

筆跡の各部位の筆者内・間変動と筆者識別に重要な部位
岩 下 晋 治† 常 盤 公 德†† 福 江 潔 也†（正会員） 長 幸 平†
†東海大学情報技術センター，††警視庁科学捜査研究所

Intra/Inter-Writer Variation on Each Part in Handwriting and Significant Parts
for Writer Identification
Shinji IWASHITA†, Kiminori TOKIWA††, Kiyonari FUKUE† (Member), Kohei CHO†Tokai University Research and Information Center, ††Forensic Sci. Lab., M.P.D.s〈あらまし〉筆跡鑑定などにおける筆者識別では，筆者内・間変動（筆者個人のゆらぎと筆者個性）の把握が最大の課題となっている．本研究では，筆跡中の各部位における筆者内・間変動が，ごく簡単な方法で計測可能なことを示
し，漢字 6 文字・ひらがな 5 文字・カタカナ 5 文字・数字 10 文字に対する実験により各文字の全字画に沿った各部
位における筆者内・間変動分布を定量的に明示する．さらに，筆者異同識別において識別に重要な部位の探索方法を提案するとともに，上記 26 文字については，それがどこであるかを明らかにする．
キーワード：筆跡, 筆跡鑑定, 筆者識別, 筆者内変動, 筆者間変動<Summary> In writer identification with application in such as handwriting analysis, grasp of intra/inter-variation (variability andindividuality) is the most important problem. This paper proposes a simple measurement method of intra/inter-writer variation oneach part in handwriting, and clearly presents intra/inter-writer variation along strokes in kanji 6 characters, hiragana 5 characters,
katakana 5 characters, and numeric 10 characters. Furthermore, this paper proposes extraction methods of significant parts inhandwriting for writer identification, and demonstrate experimental results about those 26 characters.
Keywords: handwriting, handwriting analysis, writer identification, intra-writer variation, inter-writer variation

1.

発点となったある部位に着目することの妥当性は，鑑定人のはじめに経験や知識に基づいて定性的にしか示されない．このために，

本研究は，法科学（科学捜査）分野における日本でなされある鑑定結果へ誘導するために，ある特定の部位に恣意的にている筆跡鑑定を応用分野として想定した筆者識別に関する着目することが可能になっているのが現状である．本来ならものである．この分野の筆者識別は，コンピュータによる筆ば，筆者内変動と筆者間変動を客観的・定量的に把握したう

者認識の観点からは，テキスト依存のオフライン型筆者照合

えで，注視すべき文字の部位を客観的・定量的に決定すべきの範疇に分類される 1)．すなわち，同一文字について筆記後のであると考えられる．

2 つの筆跡（筆者未知筆跡と筆者既知筆跡）についての筆者のそこで，本論文では，まず，筆跡の字形というパターン情異同（別人/同一人の）識別が行われる．筆跡という静的情報報に注目した参考文献 15)に示されている方法を発展させるを対象とした筆者識別についての研究は数多くの研究が古くことで，筆跡中の各部位についての筆者内・間変動がごく簡からなされているが 1)-15)，筆者内変動と筆者間変動の把握が単に定量的に計測できるとともに，明確に提示することも可

最大の課題となっている．筆者内変動は，ある 1 人の筆者が能であることを示す．次に，その知見を勘案して筆者識別に筆記した複数の筆跡間に表れる変動（ゆらぎ）であり，筆者

おいて重要な筆跡中の部位を探索する方法を提案する．最後

間変動は，複数の筆者が筆記した複数筆跡間に表れる変動（筆に，例として筆跡鑑定に表れることが多い漢字・ひらがな・者個性）を指す．以後簡単のため筆者内変動と筆者間変動を

カタカナ・数字の幾つかを対象とした実験によって具体的にまとめて“筆者内・間変動”と表記する．

その部位を明らかにして提案する方法の有効性を確認する．

一方，従来の人による筆跡鑑定では，筆跡のある部位につ以下 2.において筆者内・間変動の計測方法を示し，3.においての類似性や相違性が議論されることが多いが，議論の出いて字形を捉える適切な部位の探索方法を示した後，4.にお539

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

いてそれらの提案する方法を適用した実験と得られた結果を示し，5.にまとめを述べる．

筆者内・間変動の計測方法

2.

筆跡における各字画の各部位それぞれについて，字形に表図 1 標準パターン

れる筆者内・間変動を把握する処理の流れは，(1)計測点の発Fig.1 Standard pattern

生，(2)筆跡の幾何学的正規化，(3)筆者内・間変動の計測，(4)
筆者内・間変動の統計量・分離度の算出，となる．この流れ

ここで，幾何変換係数は，標準パターンと筆跡上の計測点群に沿って以下に処理内容を示す．

について得られる式(1)の連立方程式を最小 2 乗法で解くこと∗,で得られる．求まった幾何変換係数を用いて計測点の発生2.1

パターン座標系に変換した座標を,を標準∗ とすれば，それが各

まず筆者内・間変動を計測したい字画中の部位として，2.2

筆跡にある計測点の正規化座標となる．ヘルマート変換では，で後述する標準パターン上のすべての字画を 1 画素間隔に等拡大・縮小，回転，平行移動のみが許容され，幾何学的正規分割する点を計測点とする．すなわち，各字画の字画長を L化によって個々の筆跡の字形が変形されることはない．

とすれば各字画を L 等分する(L+1)点が計測点となる．次に標準パターンはどのようなものであってもよいが，本研究

個々の筆跡について，標準パターンで決まった各字画の分割ではコンピュータに存在する文字のアウトラインフォントを

数 L を新たに N として，各筆跡の各字画を N 等分する(N+1)

約 300 画素四方に拡大した画像を使用している（図 1 参照）．

点の計測点を発生させる．すなわち，標準パターンと同数の計測点が等間隔に設けられることになるが，計測点の間隔は
各筆跡の字画長に応じて調整される．

筆者内・間変動の計測

2.3

ある 2 つの筆跡間の幾何学的ズレ量は，一方の筆跡の計測

この計測点の発生を行うためには，標準パターンや筆跡に点群を他方の計測点群に平均的に合わせ込む幾何変換を行い，ある各字画の位置や字画長が既知である必要がある．本研究

その幾何変換残差（幾何学的マッチング残差とよぶ）を個々

では，標準パターンや筆跡（入力された濃淡画像）上で，各の計測点について求めることで行う．幾何変換としては正規

字画の始筆部と終筆部を人が指定することでコンピュータプ

化時にも使用したヘルマート変換を使用する．ただし，式(1)

ログラムによって半自動的に字画のトレースがなされるようにおけるにしてある．半自動というのは，不具合があった場合は，人測点の正規化座標である．正規化の際と同様に，筆跡対に存の指示により修正できるようにしてあるためである．

在する計測点群について最小 2 乗法で求められた幾何変換係
∗,

と

,

は 2 つの筆跡それぞれにある計数を用いて一方の測定点正規化座標

幾何学的正規化

2.2,を後述する幾何学的マッチングでは，その筆跡（画像）座標と∗ とすると，他方の変換先座標
∗−

,

,

∗ −

の幾何変換座標との残差

から 2 点間のユークリッド距離に換算した幾系でマッチング残差（幾何学的ズレ量）が計測されるため，

何変換残差 Rp を 2 つの筆跡間におけるその計測点間の幾何学

すべての筆跡は，同一の大きさでなければならない．そこで，．
的マッチング残差とする（式(2)参照）

文字ごとに標準とする大きさの文字パターン（標準パターン=とよぶ）を設けて，様々な大きさで筆記されている筆跡を標準パターンの大きさに合わせ込む幾何変換を施す．この操作

∗

−

+

∗

−

(2)

を幾何学的正規化とよぶが，筆跡画像そのものを幾何変換すこの計測点 p の幾何学的マッチング残差 Rp を同一筆者の筆る必要はなく，2.1 で発生させた計測点座標に対して実施すれ跡対について求めたものが筆者内変動であり，異なる筆者間ばよい．

の筆跡対について求めたものが筆者間変動である．さらに，

何学的正規化は，各筆跡の計測点群をそれぞれに対応する

複数の筆者それぞれが筆記した複数の筆跡を用意すれば，

標準パターン上の計測点群に平均的に合わせ込むように式(1)

個々の計測点の筆者内変動分布と筆者間変動分布が得られる．

に示すヘルマート変換を行う．

その例を図 2 に示す．

=
=
,

ただし，
,

,

+
−

+
+

2.4

(1)

2.3 で得られた筆者内・間変動分布それぞれについて，使用した個々の筆跡標本に過度に影響されない,より安定的に得：標準パターン上の点 P の画像座標,,

筆者内・間変動の統計量・分離度の計測

られる統計量として平均と分散を求め，その平均と分散を持：筆跡上の点 P の画像座標

つ正規分布で近似する．図 2 に示した分布の場合，図 3 に示

：幾何変換係数す正規分布となる．この 2 つの正規分布の互いの重なりが少540

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

筆者内変動

生起確率密度

0.05

点 1 点の平均識別精度 Ap は式(4)で表される．一方，その計測

筆者間変動

点 1 点の正規分布を仮定したときのバタチャリア距離 Bp は，式(5)で表される．

0.04

" =1−

0.03
0.02
0.01

& =

0
0

20
40
60
幾何学的マッチング残差 [pixel]80

図 2 計測点 1 点の筆者内・間変動分布例

1
+
+ ()
2 2√

(4)

(5)

m1, v1：筆者内変動分布の平均と分散
m2, v2：筆者間変動分布の平均と分散

筆者間変動

個々の計測点 p の分離度 Sp の指標として平均識別精度 Ap

0.05
生起確率密度

1 ! −!
4+

ただし，

Fig.2 Intra/inter-writer variations of a measurement point

筆者内変動#$% + #%
2とバタチャリア距離 Bp の 2 種類をここで示している理由は次

0.04

識別境界

のとおりである．両指標とも 2 つの分布の重なりの程度を表

0.03

すが，平均識別精度を求めるためには式(3)に示したように

0.02

FNMR と FMR を算出する必要があるのに対して，バタチャ

FNMR

0.01

リア距離は式(5)に示したように筆者内・間変動分布の平均と

FMR

0
0

20

40

60

分散から直接算出できる．すなわち，バタチャリア距離の方

80

幾何学的マッチング残差 [pixel]

が平均識別精度より演算負荷が小さい．ところが，平均識別精度の方が分離度としての物理的意味を想像し易い．実務的図 3 正規分布で近似された筆者内・間変動分布例には，できるだけ高速に計測したい場合はバタチャリア距離

Fig.3 Approximated normal distribution for intra/inter-writer variations

を，そうでない場合は平均識別精度を使用するなど，適宜どなければ筆者内・間変動の分離度が高いことになるが，正規

ちらかを選択すればよい．

分布を仮定すれば分離度を表す指標として，平均識別精度（理論値）とバタチャリア距離（理論値）を容易に，かつより安定的に求めることができる．ここで，“（理論値）”と表記した3.

字形を捉える適切な部位の探索方法

特徴点の配置とその有効性評価の方法

3.1のは，正規分布を仮定していることを指す．また，個々の点 p

字形を適切に捉えるために，まずは検討する部位それぞれ（ここでは計測点）の分離度を Sp と表記することにする．

に字形を捉えるための点を配置させる．この配置させる点は，識別精度は，正規分布を仮定した最大尤度法を適用したと筆者内・間変動を伴う字形の特徴を捉える点であるので，以きを想定する．最大尤度法では，幾何学的マッチング残差 x

下では特徴点とよぶことにする．本研究では，適切な配置のの標本対に対して，筆者内・間変動をそれぞれクラス c={1,2}

特徴点の採取法として，(1)等間隔発生法，(2)上位点採取法，としたとき，その生起確率密度（尤度）Lc(x)は正規分布（式(3)下位点反復削除法，(4)有効点探索法，の 4 つの方法を検討(3)）で表されるとする．x の試料は，生起確率密度 Lc(x)がよした．

り高いクラスへ識別されるので，図 3 に示すように，識別境

特徴点配置の有効性は，文字 1 字の筆者内・間変動の分離

界は筆者内・間変動分布が交差する位置に置かれることにな

度 Sa を考える．前章と同様に，筆跡上のある点 p として配置る．

された特徴点を考えれば，幾何学的正規化後の 2 つの筆跡を

=

1

2

−

−!
2

ただし，! と はクラス c の平均と分散

ヘルマート変換して平均的に合わせ込みを行った後に残存する幾何学的マッチング残差 Rp を特徴点それぞれについて計測(3)できる．ある 1 字には，p={1,2,...,P}の P 個の特徴点が配置されているが，その文字 1 字の幾何学的マッチング残差としてこのとき，筆者内変動であるにも拘わらず筆者間変動であると誤識別する確率 FNMR（false non-match rate）と，逆に筆者間変動であるにも拘わらず筆者内変動であると誤識別する
確率 FMR（false match rate）は，図 3 に示した領域となるが，
FNMR と FMR の平均が平均識別誤差となるので，その計測

541

P 個の Rp の RMS 値 Ra を考える（式(6)）．複数の筆者内・間
標本対それぞれについて，Ra を求めれば 1 字の筆者内・間変
+ =,

/

1
.
0

(6)

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

筆者内変動法である．後述する実験では，上位 70%の特徴点を採取して筆者間変動いる．個々の特徴点の分離度としては平均識別精度（理論値）

生起確率密度

0.08

Ap とバタチャリア距離（理論値）Bp のどちらでもよいが，実0.06

験ではバタチャリア距離（理論値）Bp を使用した．

0.04

3.4

0.02

下位点反復削除法

下位点反復削除法では，まずは等間隔発生法で発生させた

0.00
0

10
20
30
幾何学的マッチング残差 [pixel]

特徴点のうち分離度下位のものを少し削除してみて，文字の40

幾何学的マッチング残差 Ra に基づく文字の分離度 Sa を求め

図 4 1 字の筆者内・間変動分布例

る．文字の分離度 Sa が特徴点を削除する前より向上するよう

Fig.4 Intra/inter-writer variations of a character

ならば，その削除を受け入れる．削除が受け入れられた場合
は，残っている特徴点のうち，個々の特徴点についての分離
度下位のものを少し削除してみる．以上の操作を文字の分離

動分布が求まる．一例を図 4 に示す．
文字 1 字の筆者内・間変動分布が得られれば，前章と同様

度 Sa の向上が止まるまで反復する．

に図 4 に示したような分布を正規分布で近似することで，最後述する実験では，下位 10%の特徴点を削除するようにし

大尤度法を適用した場合の平均識別精度（理論値）Aa とバタている．また，個々の特徴点および文字の分離度として，バチャリア距離（理論値）Ba を容易により安定的に算出できる．

タチャリア距離（理論値）Bp と Ba を使用している．上位点採

ここでは，この文字 1 字の分離度 Sa（すなわち Aa や Ba）を特取法は，それによって文字の分離度 Sa が向上することは保証

徴点配置の有効性の評価に使用した．

されないが，下位点反復削除法では，文字の分離度 Sa が少な

3.2

くとも低下しないのが特徴である．

等間隔発生法各字画を N 等分する(N+1)点の特徴点数を配置する方法で

3.5

有効点探索法ある．参考文献 8)でも採用されている方法であるので，従来

有効点探索法では，文字の分離度 Sa が高くなる特徴点配置法というべき方法である．通常，字画の分割数 N は，その字をコンピュータに探索させるが，特徴点の配置は無数に考え画の字形を的確に表すことができる解像度になるように人がられるので次に示す(1) 1 倍探索，(2) 2 倍探索，(3) 4 倍探索，設定する．筆跡上での特徴点間隔がすべての字画で同じにな(4) 8 倍探索 と概略配置から詳細配置へと徐々に特徴点配置

るように，各字画長に応じて分割数 N を調整するのが基本的を調整することで，現実的な時間で探索できるようにしてあな使い方であるが，必ずしもそうしなくてよい．各字画で必る．

ず等間隔に特徴点が発生されるのが特徴である．

(1) 1 倍探索（初期値探索）

後述する実験では，標準パターン上ですべての字画につい最初に等間隔発生法で特徴点を発生させるが，発生させるて 12 画素間隔になるように各字画長に応じて分割数 N を調

特徴点数を字画ごとに様々に変えて発生させ，文字について整した．これは，標準パターンが 600dpi の解像度でディジタの分離度 Sa が最も高くなる各字画の特徴点数（実際には各字ル化された筆跡であると考えたとき，ディジタル化前の筆跡

画の分割数）を決定する．これを 1 倍探索とよぶ理由は後述

上で 0.5mm の解像度に対応する．すなわち，0.5mm の解像度する．

で字形を捉えることを想定したためである．

(2) 2 倍探索

3.3

1 倍探索で決定された各字画の分割数を N としたとき，上位点採取法(N+1)点の特徴点がその字画に等間隔に配置されている．2 倍

文字中の各部位ごとに筆者内・間変動分布が把握できるの探索では，分割数を 2 倍にした(2N+1)点（これを候補特徴点

であれば，その情報に基づいて特徴点を配置させることが考とよぶ）の中から，様々な配置の(N+1)点の特徴点（これを抽えられる．たとえば，筆者個性を重視して特徴点を採取した出特徴点とよぶ）を抽出して文字の分離度 Sa を求め，Sa が最いのであれば，筆者間変動が大きい部位に特徴点を配置させも高い特徴点配置を採用する．この処理を 1 倍探索で求められばよい．逆に，筆者個人の筆跡のゆらぎによる誤識別を小れた(N+1)点を初期抽出特徴点数として，その点数付近を中心

さくしたい場合は，筆者内変動の小さい部位に特徴点を配置に抽出特徴点数を（実際には分割数 N を）変化させて抽出特させればよい．しかし一般的には，筆者内変動が小さく，筆徴点配置を探索し，最大の分離度 Sa を示す特徴点配置の(N+1)

者間変動が大きい部位に特徴点を配置して，文字の平均識別点を 2 倍探索の探索結果として決定する．

精度 Aa が大きくなるようにすることが望まれる．

2 倍探索とよぶのは，候補特徴点を発生させる字画の分割

上位点採取法は，等間隔発生法で発生させたそれぞれの特

数が抽出特徴点を発生させるときの分割数 N の 2 倍を想定す

徴点の筆者内・間変動分布の分離度 Sp が高い点を採取する方るためである．分割数が 2 倍になるということは，候補特徴

542

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

点間隔が 1/2 になることであり，その間隔（解像度）で特徴点

は終筆部の特徴点は採取されずに，字画を 8 等分する 9 点のの有効性が検討されることを意味する．また，2 倍探索では 1

候補特徴点の中から，始筆部と字画の 3/4 あたりまでに 5 点

倍探索で採取された特徴点配置が 2 点に 1 点の割合で抽出さの抽出特徴点が採取されている．4 倍探索では，字画を 20 等

れればその配置と同じになり，探索の選択肢の１つに必ず含分する 21 点の候補特徴点の中から，2 倍探索で採取された特まれる．なお，上記の 1 倍探索では，候補特徴点数と抽出特徴点付近に 6 点が採取されており，その配置の変化は少なく徴点数が同じであることから“1 倍”とよんでいる．

なっている．8 倍探索では，字画を 40 等分する 41 点の候補

(3) 4 倍探索

特徴点の中から 4 倍探索で採取された特徴点数と同じ 6 点が2 倍探索時とほぼ同様にして分離度 Sa の向上に有効な特徴
点数と特徴点配置を探索する．異なるのは，2 倍探索時に決定採取されており，その位置のみが微調整されていることがわかる．

された特徴点数に対応するその字画の分割数を N としたとき，

4.

分割数を4 倍にして得られる(4N+1)点の候補特徴点から(N+1)
点の抽出特徴点の配置を決定することである．

4.1

4 倍探索では，2 倍探索時の更に 1/2 の画素間隔（解像度）に存在する候補特徴点の中から抽出特徴点が抽出される．言い換えると，より高い解像度で Sa の向上に有効な部位にある特徴点が採取される．

実験

実験対象データ

対象とした文字は，日本での筆跡鑑定で対象となること多い漢字・ひらがな・カタカナ・数字の 4 文字種とし，それぞれ漢字「東，京，都，渋，谷，区」の 6 文字，ひらがな「あ，い，う，え，お」の 5 文字，カタカナ「ア，イ，ウ，エ，オ」(4) 8 倍探索
4 倍探索と同様に，4 倍探索時に決まった抽出特徴点数に対応する字画の分割数を N としたとき，分割数を 8 倍にして得られる(8N+1)点の候補特徴点を想定する．ただし，4 倍探索と異なり，抽出特徴点数を変えての探索はなされない．4 倍探索で決まった抽出特徴点数で，Sa の向上に有効な特徴点配置だ
けが探索される．
これは，予備実験により採取される特徴点配置は，4 倍探索まででほぼ変化しなくなる，言い換えると変化が収束することがわかっているためである．各字画の分割数を 8 倍にして（すなわち候補特徴点間隔を 1/8 の解像度で）抽出特徴点の配置を微調整するだけである．
上述の探索により特徴点配置が収束していく様子を図 5 に示す．これは，漢字「区」の第 4 画についての探索経過を示したものである．標準パターン上で第 4 画は 390.6 pixel の長さを持っているが，このグラフの横軸は，始点を 0.0 pixel，終点を 390.6 pixel とする字画中の位置を表す．縦軸は，1 倍探索，2 倍探索，4 倍探索，8 倍探索を示している．採取された特徴点を●印で示してある．第 1 探索ではこの字画を 3 等分する 4 点の特徴点が等間隔に採取されているが，2 倍探索での 5 文字，数字「0，1，2，3，4，5，6，7，8，9」の 10 文字である．被験者には各文字を順不同に 10cm 四方の大きさの 1枚の白紙の中央付近に一字を筆記していただき，これを 6 回繰り返して，1 字あたり 6 筆跡を収集した．被者数，文字あたりの筆跡標本数，および，このときに生成される筆者内標本
対と筆者間標本対の数（1 字あたり）を表 1 に示す．
収集した筆跡標本は，解像度 600dpi，量子化レベル数 256
階調でフラットベッドスキャナを使用してディジタル化（入力）した．このディジタル化を行ったのは，人が 10 倍のルーペを使用して紙の上の筆跡を目で観察したときと同等の画質が得られるためである．

4.2

実験結果

まず実験結果の一例として，ひらがな「お」の結果をとりあげる．筆跡上の各部位（標準パターン上で 1 画素間隔に発生させた計測点）について計測された筆者内・間変動分布の平均，バタチャリア距離（理論値），平均識別精度（理論値）
を図 6 に示す．横軸は，標準パターン上の各字画を書き順に並べたときの字画中の位置であるが，各字画を視認し易いよ
うに字画と字画の間に 50 画素の隙間（オフセット）を入れてある．
グラフ中の左縦軸は，筆者内・間変動の平均（単位 pixel）と平均識別精度（単位%）を共用している．右縦軸は，バタチ

8倍探索
4倍探索

表 1 筆者数，筆跡標本数/文字，筆者内・間標本対の数

2倍探索

Table 1 The number of writers, samples/character, sample pairs of intraand inter writer

1倍探索

漢字

ひらがな

カタカナ

数字

筆者数

167

197

190

111

標本数/文字

1,002

1,182

1,140

666

図 5 各探索ステップで抽出された特徴点（漢字「区」の第 4 画）

筆者内標本対

2,505

2,955

2,850

1,665

Fig.5 Extracted feature points at each search step(the 4th stroke of“区”)

筆者間標本対498,996695,016

646,380

219,780

0

50

100

150

200

250

300

350

字画上の位置 [pixel]

543

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

60
0.2

40
20

0.1

0

0.0
200

400
600
字画上の位置 [pixel]

幅が縦軸のスケールの都合で小さくて見にくいが，バタチャ
リア距離（理論値）とまったく同じ変動を示しており，分離バタチャリア距離0.3

0ャリア距離（理論値）である．平均識別精度（理論値）の変動

個人間変動（平均）
バタチャリア距離80
平均識別精度 [%]マッチング残差 [pixel]

個人内変動（平均）
平均識別精度 [%]度指標としてはどちらを使用してもよいことを確認できる．
この「お」についての字画上の筆者内・間変動を標準パターン上で可視化したもの（以後，筆者内・間変動分布図とよぶ）を図 7(a)に示す．筆者内・間変動分布の描画範囲は，図 8に示すように，各分布の 0～平均までは白色で，平均から平均

800+1.28155σ（σは標準偏差）まで，すなわち生起累積確率が90%の範囲については濃淡をつけてある．2 つの波紋のような

Fig.6

図 6 字画上の筆者内・間変動の統計量（「お」）

濃淡は，筆跡に近い波紋が筆者内変動分布の 90%範囲であり，

Statistics of intra/inter-writer variation on strokes (“お”)筆跡からより離れた遠くにある波紋が筆者間変動分布の 90%
範囲を表している．また，図中赤色の実線は，バタチャリア
距離（理論値）を 100 倍して画素単位のスケールにして見易くしたものであり，筆跡から離れると筆者内変動分布の分離度が高くなることを示している．第 2 画の終筆部と第 3 画が他の部位より際立って分離度が高くなっていることや，逆に第 2 画の左下部のループ部や終筆部手前で大きくカーブしている部位では分離度が際立って低下しているのがわかる．
図 7(b),(c),(d)は，等間隔発生法，上位点採取法，下位点反復
削除法によって採取された特徴点を黄色の●印で図 7(a)に示(a)筆者内・間変動分布

した筆者内・間変動分布図に上書きしたものである．有効点(b)等間隔発生法

探索法の結果は他の文字の結果とともに後掲する．
有効点探索法を含めて計 4 つの特徴点採取法で得られた文
字 1 字の分離度を図 9,10,11 に示す．縦軸は，分離度として物理的意味が把握しやすいであろう平均識別精度（理論値）
としてあるが，バタチャリア距離としても相対的な大きさの違いは同じである．なお，処理時間は等間隔発生法，上位点採取法，下位点反復削除法，有効点探索法それぞれ，概ね数秒程度，十秒程度，数分程度，数時間程度であった．
(c)上位点採取法

上位点採取法では「東」
，
「都」
，
「い」
，
「え」
，
「イ」
，
「オ」
，

(d)下位点反復削除法

図 7 筆者内・間変動と採取された特徴点「9」のように等間隔発生法より低い分離度を示すことがあり，

Fig.7 Intra/inter-variation and extracted feature points

単純に分離度上位の点を使用したからといって文字 1 字の分離度が向上するとは限らないことがわかる．一方，下位点反復削除法では必ず等間隔発生法と同じかそれ以上の分離度が筆者内変動得られていることを確認できる．有効点探索法では常に他の筆者間変動

3 つの方法より高い分離度が得られていることがわかる．

0.08

ここで最もよい性能を示した有効点探索法によって得られ生起確率密度

90%
0.06

た特徴点を実験対象文字すべてについて，筆者内・間変動分

90%

布図に重ね書きしたものを図 12,13,14 に示す．これらから次

1.28σ

0.04

1.28σ

のようなことがわかる．まず，全体的には字種によらず始筆

0.02

部・転折部・終筆部において筆者内・間変動分布が大きく広がる傾向があり，それに応じて，特徴点も始筆部・転折部・

0
0

10

20 30 40 50 60 70
幾何学的マッチング残差 [pixel]

80

90

終筆部に配置される傾向がみられる．漢字とひらがなは，変動分布の大きさがカタカナや数字より大きい．全体的傾向と

図 8 筆者内・間変動の描画方法

しては，たとえばこのような特性はみられるが，「都」の第 4

Fig.8 Drawing method of intra/inter-variations

画と第 11 画や「え」の第 1 画，「ウ」の第 1 画など他の字画より格段に高い分離度を示す文字があるなど，文字ごとにみ544

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）ていくと様々な変動分布特性や分離度特性に違いがあること

平均識別精度（理論値）[%]

等間隔発生法
下位点反復削除法がわかる．

上位点採取法
有効点探索法

たとえば，漢字の左払い・右払いについての特性をみると，

95

「東」
・
「京」それぞれの第 7 画と第 8 画，「谷」の第 3 画と第

90

4 画（
“止め”や“払い”に拘わらず）にみられるように変動

85

分布の表れ方が左と右とで大きく異なっており，それに伴い
特徴点の配置のされかたも違っている．また，「区」の第 1 字80

画のように従来言及されることが多い字画の“反り”が重要で75

分離度が高くなっている．しかし，「東」の第 1 画，
「京」の

70

東

京

都

渋

谷

第 2 画，「渋」の第 7 画など字画の中程は始筆部や終筆部より区

分離度が低下しているのがより一般的である．

図 9 漢字について得られた平均識別精度（理論値）

ひらがなとカタカナでは，「い」の第 2 画，「う」の第 1 画，

Fig.9 Theoretical mean accuracy obtained by proposed feature extraction
methods in the case of kanji「お」の第 1・2 画の始筆部付近，「ウ」の第 1 画や第 2 画の始筆部，「オ」の第 1 画の前半や第 2 画の始筆部付近など，分離度が必ずしも高くない場合を含めて特定の部位に特徴点が配置されている．さらに，数字では，人から見ると重要なの

平均識別精度（理論値）[%]ではないかと思える字画が大きく曲がる部位ではなく，「2」・等間隔発生法
下位点反復削除法「3」の文字底部や「5」の第 2 画の始筆部，「6」や「9」の直上位点採取法
有効点探索法線部分に多くの特徴点が配置されることがある．また，
「東」
，

90

「区」
，
「ウ」
，
「エ」と同様に，数字でも「4」と「9」の最終字

85

画の終筆部に特徴点が配置されないことがある．字画構成が異なる文字それぞれや左右あるきき腕や書きっぷりが異なる

80

人の書字行動に伴って文字ごとに特性が異なると考えた方が75自然である．

70
65

あ

い

う

え

お

ア

イ

ウ

エ

オ

図 10 ひらがなとカタカナについて得られた平均識別精度（理論値）

平均識別精度（理論値）[%]

Fig.10 Theoretical mean accuracy obtained by proposed feature extraction
methods in the case of hiragana and katakana

等間隔発生法
下位点反復削除法

上位点採取法
有効点探索法

90
80
70
60
50
0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

図 11 数字について得られた平均識別精度（理論値）
Fig.11 Theoretical mean accuracy obtained by proposed feature extraction
methods in the case of numeric characters

図 12 有効点探索法によって採取された特徴点（漢字）Fig.12 Feature points extracted by effectual points search method (kanji)

545

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

図 13 有効点探索法によって採取された特徴点（ひらがな,カタカナ）

図 14 有効点探索法によって採取された特徴点（数字）Fig.13 Feature points extracted by effectual points search method(hiragana, katakana)5.

Fig.14 Feature points extracted by effectual points search method(numeric character)点）を探索決定する方法として，従来法である等間隔発生法

おわりにに加えて，上位点採取法，下位点反復削除法，有効点探索法
文字がどのような筆者内変動（筆者個人の筆跡のゆらぎ）を新たに提案した．特徴点採取実験の結果，有効点探索法がと筆者間変動（筆者個性）で筆記されるのか，従来の人によ

最も高い筆者異同識別性能を示した．しかし，有効点探索法

る筆跡鑑定分野 11)では様々に定性的に言及されてきている．

では．探索に 1 文字あたり数時間を要することもわかった．

本稿では，文字の各部位の筆者内・間変動の計測・提示法を

ここでは紙面の都合で実験結果の詳細を提示・考察するこ

提案し，文字がどのような筆者内・間変動を伴って筆記されとはできなかったが，各字画の各部位の筆記のされ方についるのかを明確に把握できることを示した．さらに，その知見て，従来の人による筆跡鑑定分野で言及されてきていることを勘案して筆者識別において，注視すべき重要な部位（特徴の真偽を含めて非常に興味深い知見が得られた．筆者異同識

546

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

別に有効な部位（特徴点）についても，事前の常識的な想像

11) 吉田公一，筆跡・印章鑑定の実務，東京法令出版，pp.54-190 (2004).

とはかなり異なる部位が採取されることがあり，同様に興味

12) 福井隆文，梅田三千雄：“背景伝搬法による手書き漢字認識”，信

深い結果が得られた．

学技報，PRMU2007-233, pp. 111‒116 (2008).

本研究で開発された方法により，文字の各部位に表れる筆

13) 上田勝彦：“日本字筆跡の変動解析と筆跡個性に関する基礎的検者内・間変動が定量的に明確に把握されるとともに，文字の討”，情報処理学会研究報告，2008-CH-77(5), pp. 27‒34 (2008).

字形を適切に捉えるべき部位が明らかになったが，これらの14) 阿久津恵子，笠村秀明，吉野晴彦：“文字の輪郭と曲線の特徴量に知見は，今後のコンピュータによる筆者異同識別分野の進展基づいた筆者の異同識別”，画像の認識・理解シンポジウムに寄与できるばかりでなく，従来の人による筆跡鑑定分野に(MIRU2011), pp. IS2-3:525‒528 (2011).

ついても，より客観的・定量的な新しい視点を提供できるのではないかと考える．

15) 常盤公德，福江潔也，曽根光男，長幸平，松前義昭：“日本語全般を対象とする字形のみに基づく筆者異同識別法の提案とその識別

なお，筆跡鑑定を想定した筆者異同識別の実利用場面にお特性”，画像電子学会誌，Vol. 42, No. 3, pp. 374‒383 (2013).

いては，検査対象となった文字に対して，本稿で提案した探索方法を適用して適切な特徴点を探索することになる．その（2023 年 3 月 31 日 受付）

探索では，本稿で示した探索に必要な時間や得られる筆者異（2023 年 7 月 10 日 再受付）

同識別性能についてのバランスを考慮し，その実利用場面の岩 下 晋 治制約条件に応じてより適合する探索法を利用されたい．

1992 年 電子開発学園鹿児島情報専門学校卒業．現在 東海大学情報技術センター技術
員．画像処理応用の技術開発に従事．

謝辞
本研究を進めるにあたり，筆跡サンプルの収集や研究環境の支援をいただいた東海大学情報技術センター所長の中島孝氏に感謝致します．

参考文献

常 盤 公 德1) 山崎恭，近藤維資，小松尚久：“筆跡情報に重み付けを施した筆者，画像電子学会誌，Vol. 23, No. 5, pp. 438‒444 (1994).
照合方式”
2) 吉村ミツ，吉村功：“筆者認識研究の現段階と今後の動向”，信学
技報，PRUM96-48, pp.81‒90 (1996).
3) 清田公保，櫻井敏彦，山本眞司：“ストローク代表点の相対的位置

1990 年 東海大学工学部光学工学科卒業．
1992 年 同大学院工学研究科光工学専攻博士前期課程修了．2013 年 同大学院地球環境科学研究科地球環境科学専攻博士課程修了．1992 年 警視庁入庁，科学捜査研究所にて鑑定業務に従事．現在に至る．日本法科学技術学会会員．

情報に基づく視覚障害者用オンライン文字認識”，電子情報通信学
会論文誌 D-II, Vol. J80-D-II, No. 3, pp. 715‒723 (1997).

福 江 潔 也4) 吉村ミツ，吉村 功：“DP マッチング法の逐次適用による日本字署
名のオフライン照合法”，電子情報通信学会論文誌， Vol. J81-D-II,
No. 10, pp. 2259‒2266 (1998).
5) 高澤則美：“筆跡鑑定”，科学警察研究所報告法科学編，Vol. 51, No.
2, pp. 1‒11 (1998).

（正会員）
1976 年 東海大学工学部光学工学科卒業，
1982 年 東海大学工学研究科光工学専攻博士課程修了，1999 年 東海大学総合科学技術研究所教授，2009 年 東海大学情報理工学部
教授を経て，現在 東海大学情報技術センタ
ー客員教授，画像処理，リモートセンシン
グ，バイオメトリックスなどの研究に従事．

6) 尾崎正弘，足達義則，石井直宏：“ファジィ理論を用いた筆者識別”
，

長 幸 平

電学論 C, Vol. 120, No. 12, pp. 1933‒1939 (2000).
7) 安藤慎吾，中島真人：“オフライン署名照合における局所的な個人
性特徴のアクティブ探索法”，電子情報通信学会論文誌，Nol. J84D-II, No. 7, pp. 1339‒1350 (2001).
8) 梅田三千雄，三好建生，三崎揮市：“自己想起型ニューラルネット
ワークによる筆者識別と照合”，電学論 C，Vol. 122, No. 11, pp. 1869‒
1875 (2002).
9) 澤田武志，大橋剛介，下平美文：“視覚の誘導場理論を用いたテキ
スト独立型筆者照合法”，映像情報メディア学会誌，Vol. 56, No. 7,
pp. 1124‒1126 (2002).
10) 田中敬子，安藤慎吾，中島真人：“局所的なストローク方向に着目したオフライン署名照合”,信学技報，PRMU2002-243, pp. 1‒6 (2003).

547

1981 年 千葉大学大学院工学研究科修士課
程修了，1982 年より（財）リモート・センシ
ング技術センター研究員．1992 年 東海大学
講師．現在 同大情報技術センター特任教授．日本写真測量学会副会長． リモートセンシングの研究に従事．工学博士．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

台南へ行こう!
竹島由里子（正会員）
東京工科大学

Let’s Go to Tainan!
Yuriko TAKESHIMA（member）
Tokyo University of Technology

1.

手が可能であったのに，発行手続きを怠っていた私は，慌てはじめにて保健所から送付してもらうことに．かなりギリギリのタイ

2024 年 3 月 11 日から 14 日まで，台湾の台南にて The 8th

ミングで接種証明が届き，事なきを得た．ちなみに，接種証

IIEEJ International Conference on Image Electronics and Visual

明がなくても，事前に検査をすれば問題なく入国できたが，Computing （IEVC 2024）が開催予定である．台湾は，東京検査に行く手間は避けたかったのである．また，台湾の入国から航空機で約 4 時間の距離にあり，石垣島の少し南に位置

カードは事前にオンラインで記入することができる．
これは，している． 台北や台南などの街は，亜熱帯に区分され，一年やっておくことをお勧めする．

中温暖な地域である． 台湾の広さは九州よりも少し小さく，準備も整い，いざ台湾へ．台北までは東京から約４時間の人口は 2,300 万人である．台湾には，南北に走る山脈があり，フライトである．映画を 2 本見るにはちょっと足りないほど

その東側にはほとんど人が住んでおらず，栄えている都市はですぐについてしまう．今回，ANA を利用したため，台北松

すべて山脈の西側である．これは，山脈の東側は台風の被害

山空港に到着．台北松山空港は，台北駅までタクシーで 20が多いことに起因している．

分ほどという街中に位置している．現在，ANA や JAL など

台湾は，1895 年から 1945 年までの 50 年間，日本が統治し一部の航空機会社は台北松山空港を利用しているが，多くのていたという歴史がある．そのため，年配の住民の中には日

国際線は台北から少し南西に離れた桃園国際空港に発着する．

本語が話せる人も少なくない．統治時代は必ずしも台湾の人

そのためか，松山空港の入国審査はガラガラであった．30 分

にとってよいことばかりではなかったと思うが，アヘンを撲もしないうちに，スーツケースも受けとり，外に出ていた．

滅したり，学校を普及させたり，日本統治が役に立ったと思ちなみに，3 日後に台北で合流した友人は，桃園国際空港にわれることもいくつか考えられる．そんな歴史があるからな

到着し，入国までに 1 時間半近くかかったようである．

のか，台湾の人は親日家が多い．また，気質も日本人に近いものがあると感じる．

ホテルにチェックインしてからもやるべきことは多かった．台北から台南へは，翌日の早朝に移動する予定だったた

台湾の食文化は大陸中国に近いが，日本人の口に合うもの

め，到着日にいろいろ準備をしておかなければならない．まも多い．また，治安もよく，親切な人が多い．さらに，漢字ずは荷物の整理である．台南に 2 泊した後，台北に戻り 6 泊

表記が用いられているので，看板や掲示の大体の意味が分かするので，スーツケースは台北に置いていくことにした．駅るというのは日本人からしてみると心強い．そのためか，台のコインロッカーに入れておくという手もあるが，台北駅か湾旅行のリピーターが数多く存在する．私が初めて台湾を訪らほど近いところにスーツケースを複数日預かってくれる荷れたのは今年の 2 月であるが，すでにリピーター予備軍に物預かり所（台北站行李托運中心）がある．料金はスーツケー

なっている．

スでも 1 日 300 円程度なので，大変便利である．

本稿では，2023 年 2 月に台湾を訪れた際の体験記に交えて，台湾の魅力や，旅行時の注意点などについて紹介する．

2.

次に，翌日に乗る新幹線のチケットを購入する．台北から
台南へは新幹線とローカル線（台湾鐡道）を乗り継ぐ必要がある．新幹線は台湾高鐵（Taiwan High Speed Rail）が運航し

いざ、台湾へており，
外国人用の割引チケットも売っている．
インターネッ

IEVC2024 開催の打合せのため，2023 年 2 月末に台湾に行ト上で購入し，駅の窓口でチケットに引き換える．台北駅１

くことになった．当時は，新型コロナウイルスによる入国規階および新幹線乗り場付近の地下に窓口がある．
あらかじめ，

制がまだ行われており，ワクチン接種履歴を持参する必要がインターネット上で乗車列車も指定できるし，窓口で指定すあった．マイナンバーカードを有していれば，アプリでの入ることもできる．台湾到着日に新幹線を利用する場合は，オ548

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）てわたると罰金300 台湾ドル
（約1400 円）がとられるらしい）．
台南での移動には，バスが便利である．バスに乗る際には，
Google マップで検索をして，バスの時刻と番号を調べておけばよい．また，バス内に次のバス停が表示される掲示板があるので，それを見れば，
降りるバス停も間違えることはない．
なお，悠遊卡は，乗車時と降車時にタッチする必要がある．
足りなくなったら，駅やコンビニでチャージすればよい．

図 1 キーホルダー型悠遊卡

4.

ンラインでチケットだけ先に購入しておき，駅で列車を指定することをお勧めする．

台南のいいところ

台湾は，親日家が多い場所として知られているが，本当に最後に，台湾版 Suica である悠遊卡（ヨーヨーカー）を買

親切な人が多い．また，年配の方の中には，日本語を話せる

いに行く．電車やバスを利用するときだけでなく，コンビニ

人も少なくない．私は，台北でおにぎりを買おうとしたときやスーパーの買い物でも使えるため，必須アイテムである．

に，「海苔」を中国語で何というのかわからず悩んでいたら，

悠遊卡は駅やコンビニなどで購入でき，カード型とキーホル

お店のおばさんに「それは『のり』って読むのよ～」と流暢

ダー型があり，
デザインも豊富である．
機能だけを考えたら，な日本語で話しかけられた．

どれでもいいのだが，せっかくならば気に入ったものを見つ

特に台南には，日本人が統治していた時代の建物などが数けたい！ということで，コンビニを巡って，最終的に購入し多く残されている．学会会場である成功大学内にも，日本軍たのが図 1 のキーホルダー型の悠遊卡である．

歩兵第二連隊営舎が残されており，大学の施設として利用さ3.

れている．また，庭園「榕園」にあるガジュマルの樹は皇太台南への行き方子時代の昭和天皇により植樹されたものである．そのほかに
台北から台南までは，まずは新幹線を利用して高鐵台南駅まで移動する．およそ 1 時間 40 分から 2 時間である．桃園国際空港から台南に向かう場合は，途中の桃園駅からも乗車できる．台湾高鐵は，日本が初めて新幹線の車両技術を輸出かつ現地導入した事例である．また，車両も東海道・山陽新幹線の改良型であるため，内装を含めて，ほぼ日本の新幹線と変わりがない．台北駅の新幹線乗り場は地下にあり，高鐵も，日本軍が統治していた時代の建造物などが，数多く残されている．台南の観光地で，様々な歴史に関する記述を見たが，日本のことを悪く書いてあるものはほとんど見られなかった．
台南駅付近には，観光名所がたくさんある．台湾で最も古い学び舎である孔子廟やオランダ人が台湾を統治していたこ
ろにできた城郭である赤崁楼，日本人が創業した台湾で最も（HSR）の標識を見ながら進めば問題なくたどり着ける．日
本の新幹線と異なるのは，入り口の改札と出口の改札が異なるという点である．
ホームには待合用の座席などはないので，早めについてしまった場合には改札を入ったところの待合席で座って待つことをお勧めする．

古い百貨店の林百貨などである．孔子廟や赤崁楼は極めて歴
史的な建築物であり，日本が台湾を統治していた時代に，日本人が建築した林百貨とは趣が大きく異なる．林百貨は台南で最初に近代的なエレベータがつけられた建物といわれている．現在でも，映画で見るような時計針表示のエレベータが「高鐵台南」駅で新幹線から下車するがそこから会場の成功大学があるローカル線（台湾鐡道）の「台南」駅までは宿泊場所により 2 通りの行き方がある．台南駅の西側，孔子廟や林百貨付近に宿泊する場合は，新幹線の切符を見せれば無料で利用できるシャトルバス H31 が便利である．ただし，台南駅付近には止まらないので要注意だ．一方，台南駅付近や
台南駅東側に宿泊する場合は，高鐵台南駅に直結している台湾鐡道の「沙崙」駅を利用するのがよい．ここで，悠遊卡を残されているので，是非，見てみてほしい．ここには，台湾の物産など，たくさんのお土産品が売られており，昭和レト
ロな林百貨キャラクターとキティちゃんとのコラボ商品なども置いてある．また，屋上には喫茶店があり，レトロな雰囲
気の中，休憩ができる．台南では，あまり喫茶店やカフェを見かけなかったので，歩き疲れてゆっくりするときにもおすすめである．
台南駅からバスで約 30 分の場所に，昔の台南を感じるこ

もっていれば，Suica と同じく，
ピッとタッチして入場できる．

とができる安平がある．安平には，樹屋と呼ばれる，ガジュ

台湾鐡道の台南駅には，出口が 2 つある．1 つは西側のローマルの樹に浸食された倉庫跡や，古堡（こほう）と呼ばれるタリーにでる前站，もう 1 つは IEVC2024 の会場である成功城跡があり，歴史を感じることができる．また，安平老街と大学がある東側にでる後站である．ちなみに，駅の反対側に駅を通らずに行こうとするとかなり大回りになるため，改札口付近においてある通行証を受け取って，駅構内を通過することができる．また，西側ロータリー側には横断歩道がない箇所があるため，地下通路を通る必要がある（道路を横切っ549呼ばれる屋台街もあり，様々なグッズが売られている．屋台で売っているえびせんがすごくおいしそうだったが，日本に持って帰るのは難しそうなのであきらめた．安平までは台南
駅前站のロータリーからバスが出ているが，ロータリーには
南站と北站がある．どちらからも安平行きのバスが出ている

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

台南から，プリンを携えて台北に移動した．新幹線のチケッ
トは台南駅では購入できないので，高鐵台南駅でチケットに引き換える必要がある．窓口が少なく，タイミングによっては並ぶことになるので，早めに行くのがよい．乗車前に駅のセブンイレブンで追いプリンをして，新幹線へ．降車後往きに預けたスーツケースを受け取り，台北のホテルまで移動し(a) 周氏蝦捲(b) 依蕾特（Elate）布丁

た．ホテルのチェックインでは，英語が通じなかった．そう

図 2 台南のおすすめごはん

いえば，台南のホテルでも英語は通じず，日本語が通じるとので，時刻表を見て，間違えないようにしよう．ちなみに，いう出来事があった．台北でも，日本語なら通じるのか？と下見の後に再び友人と台南を訪問したのだが，その際は，逆思ったけど通じるわけもなく，翻訳アプリで会話をした．便

方向に乗ってしまい，成功大学の榕園で気づいて降りて，歩利な世の中になったものである．

いてまた駅に戻るという，ナゾの散歩をしてしまった．Google

翌日に友人と合流することになっていたので，とりあえず

マップで時刻も含めて検索をすると，どちらのバス停からバ夜市に行ってみることにした．YouTube にはたくさんの人がスが出るかも調べることができるので，よく見てからバスに

台北弾丸ツアーの動画を載せてくれているので，予習はバッ乗ることをお勧めする．

チリである．ホテル近くの夜市ではおいしいニラ餃子のお店

最後に，食べ物である．これは，台南だけに限った話ではがあるとのことだったので，購入してみた．1 個 6 元，10 個

ないが，台湾の食べ物は何を食べてもおいしかった．毎日中で 60 元である．ここでまた言葉の壁が．10 個は多いから 5華を食べているのに胸焼けしないのはなぜ？と思うぐらい，個ぐらいでいいんだけど，5 個ってなんていうんだろう？と体になじんだ．ただし，決してヘルシーなわけではなく，食考えているうちに，順番が回ってくる．ドキドキしているとべた分だけ体重も増えるので要注意である．台南ではエビの日本語で「何個？」と言われた．日本人観光客が多いので，巻き揚げが有名で，なかでも「周氏蝦捲」は人気店だ（図 2(a)）． おじさんも多少の日本語はわかるらしい．後々よく考えてみ台南にいくつか店舗があり，比較的大きい総店では，紙に注 たら，five ぐらいは通じたんじゃないだろうか？ でも，次回文を書いて並べばよいので大丈夫だが，安平老街近くの老店

までに数字くらいは覚えておこうと思った．

では口頭で注文しなくてはならず，苦戦した．
頼めばメニュー

翌日の朝食は，台湾で若者に人気という炭焼きトーストををもらえるので，指差し注文が可能である．中国語の問題点

食べに行った．間に豚肉と卵とチーズが挟まっているというは，意味は分かるけど，発音ができないということである．

日本ではあまり見かけないホットサンドである．ボリューム

また，台南には，依蕾特（Elate）布丁という有名なプリン感があって，なかなかおいしい．朝からおなか一杯である．

（布丁）店がある（図 2(b)）．オリジナルの鮮奶布丁，マンゴー

友人と合流するまでに時間があるので，台北最古の龍山寺へ．

味の芒果奶酪，ココア味の可可奶酪，ゴマ味の芝麻奶酪の 4

お参りの作法があるらしく，るるぶで事前学習をして挑む．

種類があり，1 つ 200 円ちょっとである．私は，このプリン

台南に滞在中，成功大学の先生に連れて行っていただいた寺が食べたいがためだけに，安平老街から炎天下の中，20 分か

院で一度体験しているので，多分大丈夫なはず，と思ったが，

けて歩いて買いに行った．同行していた信州大の田中先生もちょっと間違えてしまった．まぁ，こういうのは気持ちが大巻き込んで・・・．ちなみに，周氏蝦捲総店のすぐ近くなの事なので，と思うことにした．夕方，友人たちと合流し，楽で，食後のデザートに購入するのもよいと思う．残念ながらしみにしていた鼎泰豊へ．日本にもあるじゃない，と思った

その場で食べるための椅子などはない．結局，全種類購入し方，本店は台北なのだ．日本と変わらないかなと思ったけれて，1 日 1 プリン生活を送ってみた．どれもおいしいが，私ど，台北の方がおいしく感じた．ちなみに，台北の鼎泰豊はの中のナンバー1 はオリジナルで，次はゴマである．皆さん

本店だけではなく，いくつかあるが，どこも大行列である．

も推しのプリンを見つけてほしい．また，高鐡台南駅のセブ

台北 101 店はアクセスも良く，待ち時間を利用してお土産なンイレブンでも全種類はないものの，いくつかは売られていどの買い物ができるのでお勧めである．ちなみに，待ち時間

る．ちなみに，台北のコンビニでは売っていないので，忘れは専用アプリで確認することができる．

ず台南で買うようにしてほしい．噂によると，桃園国際空港

台北といえば，国立故宮博物院は外せない．開館と同時に入場するべく，タクシーで向かう．故宮博物院と言えば，翠では売っているらしい（松山空港では売っていない）．

玉白菜と肉形石である．いずれも国宝で，白菜は天然の翡翠

5.

台北も満喫

を彫って作成されたオブジェで，肉はメノウ系の天然石を台南での IEVC2024 の打ち合わせ後，実は友人と台北で合流し，台北観光を満喫した．参考のために，こちらについても紹介しておく．

彫って豚の角煮を再現したものである．当日は，残念ながら白菜は別の博物館に遠征をしていて，角煮しかなかった．博
物院には他にもたくさんの展示物があり，すべて回るのに最低 2 時間はかかる．じっくり見て回ったら，1 日経ってしま

550

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

図 3 故宮晶華の料理

図 4 九份の茶屋：阿妹茶楼

いそうなぐらい展示物がある．私は行かなかったが，庭園もきれいだそうで，時間があるなら回ってみるのもよいと思う．
故宮博物館の横には，故宮晶華というレストランがある．
こちらは予約必須の人気店で，翠玉白菜と肉形石を模したメ
ニューがある（図 3）．白菜の方には，翠玉白菜にいるキリギ
リスの代わりにエビが乗っている．肉玉石はまさしく角煮なのだが，きちんと同じ形になるようにされており，仕事の細かさに感動する．味はもちろんおいしい．ほかにも，様々な料理があり，どれもおいしかったが，きのこを模したデザー
トだけは，どうやって作ったのかわからなかった．

なのだ．私は，100%パイナップルが好きなので，その中で探すが，是非，食べ比べて，自分の好きなパイナップルケーキを見つけてほしい．また，台湾茶もお土産にするとよい．高
山烏龍茶は人気で，栽培される山の高さによって値段も大きく変わる．試飲させてくれるお店もあるので，是非，試してみてほしい．ちなみに，私もいろいろ試飲をしたが，やっぱり一番値段が高い高山烏龍茶が一番おいしかった．財布と相談して，購入してみよう．
台湾シャンプーもおすすめだが，紙面がなくなったので，体験した写真をプロフィール画像にしておく．

続いて，台北から少し遠征して九份へ（図 4）．台湾の地下

6.

鉄 MRT の板橋駅や忠孝復興駅からバスが出ており，およそ 1

IEVC2024

時間半で到着する．九份は「千と千尋の神隠し」のモデルに

IEVC2024 を開催する成功大学は，台湾鐡道台南駅の後站なっているのでは？という噂があったが，それはプロデューを出てすぐの場所にある．会場となる電気系館は，駅から垂サの鈴木氏が否定している．しかし，モデルになったと噂に直に伸びる大学路を 15 分ほど歩いた長榮路三段を越えたとなるぐらい，「千と千尋の神隠し」のような幻想的な雰囲気がころにある． 大学路を挟んで南側には，ホテルや食堂が多く

楽しめる．
九份は，
提灯がともる夕方から夜が見ごろなので，みられる．台湾は，物価は日本とそれほど変わらないが，食台北を午後に出発して，九份を観光して，写真を撮って台北事は安い印象である．ただし，カフェは日本と変わらない．

に戻るとちょうどよい感じである．多くの人はバスで九份老

現金しか使えない店も多く見られたので，多めに両替してお街に到着し，街を散策しながら九份派出所バス停に向かう。

くことをお勧めする．

しかし，夜のバスは激混みなので，帰りは九份老街に戻ってIEVC2024 は，2023 年 10 月末現在，Journal Track およびバスに乗った方がよい．九份派出所バス停では，ほぼバスに

Conference Track の募集は終了している．
しかし，
Late Breaking

乗れないのだ．私は，事前に調べてそのことがわかっていた

Topics はまだ募集中なので，是非，投稿を検討してみてほしにもかかわらず，九份派出所バス停に行ってしまい，いつまい．

でたってもバスに乗れなかった．そうなってしまった場合には，
台鉄瑞芳駅行のバスに乗り，電車で台北に向かうとよい．

7.

むすび

台湾といえば，夜市．台南にも夜市はあったが，時間の都

IEVC2024 の下見で訪れた台湾の台南，及び下見の前後で合上行けなかったので，台北で有名な士林夜市，寧夏夜市に滞在した台北の魅力をご紹介した．今からでも IEVC2024 へ行ってみた．こちらも，日本人観光客が多く訪れることもあのご投稿を期待すると共に，この記事をきっかけに，少しでり、特に困ることはない．ただ，現金しか使えない店も多い

も台湾に興味を持っていただけたら幸いである．

ので，現金の準備をしておく必要がある．たくさんの店があり，目移りしてしまうので，時間がある人は事前に調べておくのがよいと思う．
最後にお勧めのお土産を紹介する．台湾といえばパイナッ
プルケーキ（土鳳梨酥）である．パイナップルケーキは，中にパイナップル餡が入った，サクサクホロホロなケーキである．様々なお店がパイナップルケーキを出しているが，値段が安いものと高いものがある．よく見ると，安いものにはパイナップルだけではなく，餡に冬瓜が含まれている．ただ，冬瓜が入っているから不味いというわけではない．好き好き551

竹 島 由 里 子

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

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

アバタを活用した人間拡張における物語的転回
鳴海 拓志
東京大学大学院情報理工学系研究科

Narrative Turn in Human Augmentation with Avatars
Takuji NARUMI
Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
プが存在することがわかってきた．このギャップを考える上

1. はじめにで重要なキーワードが物語的自己（narrative self）である．自計算機で生成された環境を没入感高く人間に提示するバー

己には身体的自己（minimal self）と物語的自己の 2 つの側面

チャルリアリティ（VR）は，「そこにいるような感覚」1)を与があることが指摘されてきた 10)．身体的自己とは，「疑いなくえる技術として発展してきた．モーションキャプチャ等の身自分が今ここに存在する感覚」であり，自己の最小構成であ体トラッキング技術が高度化し，実際の身体動作をそのままる．身体化感覚に裏打ちされた自己変容を与える VR は，身バーチャル空間における身体であるアバタに写し取ることが体的自己を拡張するものとして追求されてきた．他方，記憶可能になった現在では，そのようなアバタをまるで自分の身や自己概念を持ち，過去から未来まで続く主体としての自己体であるかのように操ることが現実的になった．このようなは物語的自己と呼ばれる．得た経験を取捨選択し，自分の人環境では，アバタが「自らの身体であるかのような感覚」（身

生を物語（ナラティブ）として組み上げていくプロセスは，

体化感覚，Sense of Embodiment）2)が生じる

教育学や発達心理学等で研究されてきた．しかし，身体的自アバタは実身体と同じ特徴を持つ必要はない．視覚に依拠己の変容が物語的自己にどのような影響を与えるのか，そしした外形的特徴であれば，外見だけでなく身体構造や機能まて物語的自己が身体的自己の変容をどのように規定するのか

で自由に設定できる．そして，ある条件を満たすとき，実身はほとんど研究されてこなかった．このような影響の探索は，体とは異なる特徴を持つアバタにも身体化感覚が生じる．こ

これまで化粧や衣装，整形等を扱う研究 11-13)で部分的に調べれにより VR では，
男性が女性としての社会的体験を得る 3)，

られてきたものの，身体的自己の変容を可能にする VR の登

超人的なジャンプ能力のような現実ではあり得ない身体能力場によって初めて大規模に進めることができるようになったや特殊能力を発揮できる身体を操る 4)といえるだろう．

，しっぽ等人間にはない部位のある身体を操る 5)，人間以外の生物になる 6)といっ

しかし，現在の研究では，特殊な機材の使用や実験参加者
への身体的負荷の考慮という制約を受けて，実験室を訪れた

た，身体変容をともなう新たな体験を提供できる．
さらに，アバタによる身体変容体験は，身体と認知の相互参加者に，実験者の意図に基づいて用意されたアバタを与え，作用に影響することで，感覚，行動，能力，思考といった多

それを数十分から数時間程度使用した際に現れる効果しか調様なレベルに影響をもたらすことが明らかになってきている

べられていない．短期的・長期的なアバタの利用が身体的自7)．こうした研究は，アバタが身体に対する認識を変容させる

己と物語的自己をどのように変化させるのか，アバタの利用だけでなく，われわれのこころや自己のあり方までをも変えが作りだす身体的自己や自己イメージとアバタを使っていなてしまうという意味で，VR が「自分とは違う他者になったよ

い時の身体的自己や自己イメージがどのように統合されてうな変身体験」を提供する機能を持つことを示してきた．変（あるいはされずに）物語的自己が成立するのか等，明らか身体験がもたらす効果は現在盛んに研究されており，同時ににされていない重要な問いは山積したままである．

変身の効果を他者理解の増進や能力拡張に応用する人間拡張

物語的自己という人間の根幹にアバタの利用が与える影響は未知のままである．それにもかかわらずアバタの社会応用の研究や実践も展開され始めている 8, 9)．
しかし，近年の研究では，後述するように変身体験によっは既に拡大している．例えば，バーチャル空間でアバタを使て一時的に異なる自己の状態を経験することと，その経験をって他者と交流できる場として，複数のソーシャル VR サー

自らの人生の一部として組み込むことの間には大きなギャッ

ビスが登場している．サービス利用時間が長く，アバタを使552

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

用してのコミュニケーションが日常になっているソーシャル
VR ユーザも珍しくない 14)．ソーシャル VR ユーザへのイン
タビュー調査では，彼らがダンスやコンサートのような「遊び」にとどまらず，ヘッドマウントディスプレイ（HMD）を装着したまま友人と睡眠を取る等，独自の社会活動を楽しん
でいることが報告されている 15)．さらに実社会においても，
ロボットアバタを通じた社会参画が始まっている．2021 年 6月にオープンした「分身ロボットカフェ DAWN ver.β 」(https://dawn2021.orylab.com/)では，外出困難者である従業員がテレプレゼンスロボットを遠隔操作することで接客や配膳等のサービスを提供しており（図１），実身体とは異なる特性を持ったロボットアバタを使用しての継続的な就労が実現されている 16)．
このような場の登場によって，実験室では調べられなかった，アバタによる身体変容がもたらす長期的な影響を調べる
土壌が整いつつある．こうした新たな場を舞台に物語的自己の形成プロセスを調べるためには，これまで身体的自己を研究する上で用いられてきた実験心理学的手法だけにこだわらず，新たなアプローチを模索していく必要があると考えられる．新たなアプローチを考えるうえで参考になるのが，物語的転回 17)と呼ばれる学際的な潮流である．特に，当事者の語りを重視し，何が起こったかの語りだけでなく，語り手の感情，態度，信念，解釈を含めて，出来事や経験がどのように意味づけられ，ナラティブとして筋立てられていくのか，そのような行為を通じてどのような意味が見いだされるのか，といった点に着目して展開される質的心理学の方法論 18)が役に立つと考えられる．
本稿では，以上のような問題意識を共有し，われわれがア
バタを使った人間拡張を自らの人生の一部として組み込んでより well-being の高い人生を送るために活用していくうえで必要なミッシングピースを埋めるための，ナラティブや物語
的自己に着目した研究実践を紹介し，現状の課題や今後の展望を議論していく．

2. 変身を人生の一部にするための物語の必要性
変身体験の効果を社会応用する人間拡張研究が進められている一方で，それらの技術を享受するユーザがアバタによって実現される人間拡張にどのような期待や懸念を抱き，どのように生活に取り入れようと考えるのか等，人間拡張技術の社会展開に向けて社会受容性や倫理観を調査した研究は多くない．そのような現状を踏まえ，畑田は一般の人々が現時点でアバタによる人間拡張を活用してどのような場面でどのような自己の拡張を行いたいと考えるのか，そしてアバタと自己の関係にどのような倫理観をもっているのかを明らかにし，
アバタによる人間拡張を社会に受容・定着させるうえでの指針を得るための調査を実施した 19)．
この調査は，今後新しい技術を前提に自己実現していく世代である大学生・大学院生を対象におこなわれた．参加者は
まず，
VR やアバタが人間にもたらす影響に関する講義を受けた．その後，「アバタを使うことで見た目だけでなく性格や能力も含めて『なりたい自分』になれる時代が訪れた時に，どのような自分になりたいですか？」というテーマを与えられ，実生活の中で長期的にアバタを利用する前提で考察することと，自分らしさをどのように考えるべきか，複数のアバタをどのように使い分けるべきかを考察の観点の例として紹介されたうえで，自由にエッセイを記述した．最終的に，大学生
88 名，大学院生 75 名（計 163 名：女性 5 名，男性 56 名，
性別無回答 102 名）が完成されたエッセイを提出した．エッ
セイの平均文字数は 952.4 文字（SD = 414.5）であった．Braun& Clarke の方法 20)を参考に，帰納的・演繹的なコーディング
を併用しながらエッセイのテーマティック・アナリシスを行った．まずエッセイの全ての文に対して予備的なコードを付与した後，それらのコードの中に繰り返し登場するテーマがまとめられた．その結果，いくつかの興味深い示唆が得られている．
その一つが，生身の自己とアバタで変容した自己との間に生じるギャップへの懸念である．一定数の参加者が，アバタでの活動は「偽物」であり，生身の自己には関係ないという考えや，アバタで理想的な状態に変容した自己と生身の自己を比較すると辛く感じる，あるいは他者をだましているような罪悪感を覚えるという懸念を示した．分析からは，このような懸念が自己の物語の一貫性の断絶に起因して生じている
ことが示唆された．その裏付けとなる記述として，「パーソナ
リティやアイデンティティといった人間の内面的性質は，その人がそれまで実践してきた生き方や努力，経験が長期的に積み重なってできているため，それらを安易に，瞬間的に大きく変えることに抵抗がある」といった記述が見られた．加えて，そのような抵抗を裏側から説明する「現在の自分とか

図１ 分身ロボットカフェ DAWN ver.β において外出困難者がアバタ
ロボット OriHime を使用して接客を行う様子

け離れた特性のアバタより，現在の自分を少しだけ編集した特性のアバタを使う方が安心する」といった旨の記述も見ら
れた．

553

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

これらの分析からは，アバタで体現された「なりたい自分」

使用して長期間遠隔就労を行っているパイロットがどのようが，一時的に拡張された「偽りの自己」ではなく，「真性の自な物語的自己の変容を経験しているのかを明らかにする半構

己」に内包された可能性の発現であると感じられるためには，造化インタビューを実施し，質的な分析を行った 19, 25)．イン

身体的自己の成立だけでは不十分であり，自己の変容が自らタビューでは，パイロットそれぞれが抱えている障害，分身によってなされたと感じられるプロセスやナラティブの実感

ロボットカフェへパイロットとして参加するに至った経緯，

を通じて物語的自己への組み込みが行われる必要があること

パイロットとしての活動を通じて変化した心境等についてのが示唆される．人間は，自己概念と一致する情報を受け入れ

質問がなされた．10 人のパイロットに対して，1 時間程度のやすく，高く評価する傾向がある 21)など，安定した自己概念

インタビューが計 11 回実施され，得られた語りに対してテーを維持するよう動機づけられていると考えられる．参加者のマティック・アナリシスがおこなわれた．

エッセイからも，物語的自己と深い関係にある自己の連続性

分析の結果，インタビューに応じたパイロットが皆，何らや同一性が担保されることの必要性が示唆された．アバタにかの「できなさ」を自覚していることが明らかとなった．そよる変身状態が，これまでの経験で培われてきた自己概念にして，ロボットアバタでの就労を通じて，できなかったこと

適合しやすいものである場合には，アバタの使用やアバタをができるようになる体験と，それに基づく価値観の変容を経使用した社会活動で得た経験を物語的自己に容易に組み込ん験していた．
「できなかった」ことが「できる」ようになる体でいくことができると考えられる．一方で，上述の分析で示

験には 2 種類あり，1 つは「周りのみんなはできているのにされているように，そのようなケースは少なく，多くの場合自分だけができなかったことが OriHime を通じて初めて可能

はアバタによって拡張された自己は自己概念の安定を揺さぶになった」というある種の克服，もう 1 つは「かつては自分るものであると考えられる．

でできていたがある日を境にできなくなってしまったことがそれでもなおユーザに多様な自己の可能性を見いださせ，

OriHime を通じて再びできるようになった」というある種のその中からより良い物語的自己を形成してもらうことを支援回復であった．前者は就労前に障害を患い就労経験を持ってするためには，プロセスやナラティブを考慮したアバタ利用いなかったために一生証明できないと思っていた自らの仕事の工夫が必要になる．例えば，HMD を装着した瞬間から実身能力を証明すること等を含み，後者は障害を患ったことをき体とは異なる物語を持ったアバタになる体験が開始されるのっかけに喪失してしまった「仕事で活躍していた自分」や「母ではなく，ある特性のアバタがその特性を備えるに至った経親として家事を行う自分」を部分的に取り戻すこと等を含む．

緯をストーリーテリングすることが身体的自己と物語的自己

ここでパイロットに起こっているのは，限定的ではあるもの双方にどのような影響をもたらすか 22)，あるいは他者とののの「障害の解消」だと考えられる．ここでの解消は，障害比較や協調を通じた自己認識の形成 23,24)といった，プロセスの医学モデル的な捉え方における「実身体に内在する不調・やナラティブの観点を取り入れた研究が今後さらに展開され故障」が「治った」という意味ではなく，社会モデル的な捉ていくべきであろう．

え方における身体と環境のミスマッチの解消を意味する．障

なお，ここで紹介した分析において得られた示唆は，実際

害の社会モデル 26)では，障害を個人の心身機能と社会・環境にアバタを日常的に利用しているユーザの体験談ではなく，があいまって作り出されるものと捉える．例えば，階段しかほとんどがアバタの使用経験がない参加者によって想像されない建物では車椅子利用者は 2 階に上がれないが，エレベーた懸念であることには注意が必要である．実際にアバタを使タが設置されれば 2 階に上がれるようになる．この例では，用する体験を経てもなお同様の懸念を抱くのか，あるいは懸車椅子利用者には何も変化が起きていないが，環境が適切に念が解消されたり異なる懸念が生まれたりするのか等につい変化し，身体と環境のミスマッチが回避されたことで障害がては，さらなる実証的な研究が待たれる．

解消されたと捉えられる．
「カフェで接客をする」ことには，通勤や着座，機器の操3. アバタを使用した長期的な社会活動がもたらす物語的自己変容の分析

作，食事の運搬，会話等の行為が含まれており，それらを実行するためには，身体が制服，通勤電車，ビル，椅子，操作端ソーシャル VR サービスやロボットアバタは既に社会に浸末，客といった環境要因，そして就労システムを支える社会

透し始めており，アバタを使って日常的に社会活動を行うシステム（法律や就業規則など）とインタラクションを行う人々が増えてきている．アバタでの生活を日常に組み込み，必要がある．このインタラクションにアバタが介入することアバタによって拡張された自己を含む形で新たな物語的自己は，身体や環境が持っている特性の部分的な改変を可能にすを形成した先駆的なユーザを対象として，どのようなきっかる．

けが変身体験の物語的自己への組み込みを促したと考えられ

OriHime を使った接客では，アバタの介入によって身体特るのかを調査することは重要な知見を提供すると考えられる． 性が変容することで，各々が普段暮らしている環境では「障畑田らはそのような調査の一環として，分身ロボットカ害」とされている特性が接客という場面で前景化しないよう

フェ DAWN ver.β においてロボットアバタである OriHime をになっていた．ここで重要なのは，そのような身体特性の変554

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

容によって身体と環境のミスマッチが解消された体験を得た

イロットのほとんど全員は，分身ロボットカフェでの接客中

パイロットは，変えることのできない絶対的な条件だと思いに，OriHime の外見に対して「かわいい」と褒められていた．

続けていた「身体」や「環境」が，実は相対的で介入可能な変

この「かわいい」は，OriHime のサイズや自由度の低さに起因数であることに気が付き，自らの能力や障害に関する見方がするジェスチャの拙さなどによると考えられる．こうした印

変化し，以前と比べて前向きになったことを自覚していたと象を形成することは，接客におけるコミュニケーションを円いう点である．身体変容を通じてものの見方や価値観が変化

滑にし，ハードルを下げる役割を担っていた．例えば，あるするような体験が得られた場合，これまでの自己概念に縛らパイロットは，接客中に何かを失敗しても，OriHime のかわい

れない可能性に開かれた新たな物語的自己が成立し，アバタ

い動作が場の空気を緩和してくれるために，接客に対する緊を使うことがその人の人生の一部として組み込まれていくの張感が和らぐことを指摘した．
以上述べたように，パイロットたちはそれまで身近にいなだと考えられる．
障害の社会モデルでは，程度の差はあれ，誰にでも障害はかった「対等な他者」や，比較対象になるような「違う境遇あり得ることが前提とされる．健常者でも高い壁を登ることの他者」との出会いを通じて，これまでの常識を相対化できはできないが，適切なはしごがあれば壁を登れるという関係

るようになり，それが物語的自己の更新を促すことが示唆さが先述の車椅子利用者と階段の関係と同型であるように，すれた．物語的自己が自己の内部に閉じて完結したものではな

べての人にとってその人を取り巻く社会的障壁次第で「できく，他者との交流を通じて自己の独自性を認識したり，他者ること」と「できないこと」は変わる．この点を考慮すると，に対し自己について語ったりするなかで紡がれていくネット

上述のプロセスは，障害を持つ人に特有のものではなく，誰ワーク的なものであると考えれば，このこと自体は当たり前にでも起こりうるものと考えられる．ただし，そうした一般のプロセスであるかもしれない．しかしそのプロセスにおい化がどこまで現実的かについては，障害を持たない人を含むて，身体の対等性やコミュニケーションの円滑化という身体

多様な立場の人たちのアバタを使用した就労や社会参加 27)を

変容がもたらす効果が重要な役割を果たしていることが確認対象とした調査との比較を通じて検証されていくべきである． された点には大きな意義がある．
また，ものの見方や価値観の変化は，パイロット仲間や客

このことは同時に，アバタ単体の特性だけでなく，そのアとの交流，そしてコミュニティの形成を通じて促されている

バタがどのような環境でどのような人間関係をとりもつ存在ことも示唆された．カフェでは，パイロットと客の間のみなとして使用されるのかという，身体と環境とのマッチングのらず，パイロット同士のコミュニケーションも発生する．そ考慮の重要性を再確認するものでもある．インタビューでは，

こでパイロットは，OriHime の使用を通じて身体特性が互い卓上で接客を行うカフェ（高々数人の客がパイロットと会話に同等になった「対等な他者」と交流することになる．身体をする意志を持って来店する）という条件において円滑な環に障害を持つために普段他者との身体特性の違いを意識しや境との相互作用を実現する OriHime が，別の環境ではコミュ

すいパイロットにとって，身体的に対等な条件での交流は，ニケーション不全の様相を呈することがあることも指摘され

OriHime を用いたからこそ実現した体験だといえる．分身ロ

た．例えば，分身ロボットカフェ以外の場所に OriHime を設

ボットカフェでは，例えばカフェの定休日や勤務終了後の時置して活動した場合，客がパイロットに対して取る姿勢は分間帯に，レクリエーションとしてプレイヤーが操作する身ロボットカフェのそれとは大きく異なる．あるパイロット

OriHime が選手となるオリジナルスポーツ（OriHime サッカーは，とある書店で OriHime を用いて出張接客をおこなった際，や OriHime カート）がパイロットたちによって企画され実践「ピンとくる方は少なくて，スルーされるのも当たり前」とされており，身体的に対等な条件での交流がパイロットに希いう「カフェとのギャップ」に驚いた経験を，「ちょっとした

求され，楽しまれていることが示唆される．

洗礼」のようなものだったと語った．ある場において適切な同時に，カフェという場所の性質上，日々さまざまな背景

コミュニケーションを成立させる上では，サイズや機能といを持つ客が来店する．パイロットは接客を通じて，必然的にったアバタの特性に加えて，コミュニケーションすること自さまざまな他者と次々に交流することになる．一期一会の出体に目的があったり，お互いを気遣うことが暗黙の前提とさ会いが繰り返されることは，それまで見知らぬ他者とのコミれていたりする場であるのか，あるいは効率的な情報伝達のュニケーションを取る機会が極端に減少していたパイロット

みが求められる場であるのかといったコミュニケーションのにとって，コミュニケーションの練習としての側面があるばモードとアバタの特性とのマッチングを考慮する必要がある

かりでなく，さまざまな背景から繰り出される雑多な会話にと考えられる．

よってパイロットに社会とのつながりを感じさせ，「自分の世

前章の議論を踏まえると，ユーザはどのような能力を獲得
し自分がどのような存在になるかということよりも，周囲に界が広がっていく感じ」をもたらしていた．
その際，OriHime の外見がコミュニケーションを円滑にす

どのような他者がいてどのように自分を扱ってくれるか，とる効果をもたらしていた．分身ロボットカフェに来店する客いう関係の中にこそ自己を見いだし，そのような自己のよりは，OriHime に対して「かわいい」と感じるようであった．パ

よい形・あり方が実現されることを望んでいるという点に留555

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

意しなければならない．こうした点を踏まえ，アバタ単体の発展を目指す上では避けて通れない道である．本稿での問題研究だけでなく，アバタを自己と他者が作り出すネットワー

提起をきっかけに，そうした技術領域でも物語的転回の議論

クの一要素と捉えた視点からの研究こそを積極的に展開し，や，技術と物語的自己との関係に迫る質的研究・混合研究が適切なアバタと環境とのマッチングや，アバタの特性を活用

盛んに行われるようになることを期待したい．

してコミュニケーションのモード自体を変える方法等が明らかにされていく必要がある．
本研究で明らかになったもう一つの重要な点は，パイロッ
トが OriHime によって障害が前景化しない現場において他者と対話し，「できない」が「できる」に変わる体験を重ねた結謝辞 本研究の一部は JST ムーンショット型研究開発事業（JPMJMS2013）および JST さきがけ（JPMJPR22S9）の支援を受けて行われた．本稿執筆にあたり，畑田裕二氏との議論が役立った．ここに謝意を表する．

参考文献

果として，自己に対する認識が未来の可能性や期待に開かれたものへと変化していたという点である．パイロットは皆，

1)

W. Barfield, D. Zeltzer, T. Sheridan, M. Slater : “ Presence andperformance within virtual environments”, Virtual environments andadvanced interface design, pp. 473-513 (1995).

2)

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reality”, Presence: Teleoperators and Virtual Environments, 21(4), pp.
373-387 (2012).

3)

M. Slater, B. Spanlang, M. V. Sanchez-Vives , O. Blanke : “First
person experience of body transfer in virtual reality”, PLoS ONE, 5(5),e10564 (2010).

4)

R. S. Rosenberg, S. L.Baughman, J. N. Bailenson : “ Virtual
superheroes: Using superpowers in virtual reality to encourage
prosocial behavior”,PLoS ONE, 8(1), e55003 (2013)

5)

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Mirror All the Time? Effect of Partial Visuomotor Feedback on Body
Ownership of a Virtual Human Tail”,ACM Symposium on Applied
Perception 2019, pp. 1-9 (2019).

6)

小柳陽光，鳴海拓志，安藤英由樹，大村廉：「ドラゴンアバターを用いたプロテウス効果の生起による高所に対する恐怖の抑制」，日本 VR 学会論文誌, 25(1), 2-11 (2020).

7)

鳴海拓志：
「ゴーストエンジニアリング：身体変容による認知拡張の活用に向けて」, 認知科学，26(1), pp. 14-29 (2019).

8)

D. Banakou, P. D. Hanumanthu, M. Slater :“Virtual embodiment ofwhite people in a black virtual body leads to a sustained reduction in
their implicit racial bias”, Frontiers in human neuroscience, 10, 601(2016).

9)

C. Gonzalez-Liencres, et al.:“Being the victim of intimate partner
violence in virtual reality: first-versus third-person perspective ” ,Frontiers in psychology, 820 (2020).

自らが以前と比べて前向きになったことを自覚していた．仕事は一般的に中長期的に継続するもので，今日のみならず明
日や来週，来年の自己のあり方を予測させる．それまで外出困難で，自らがどのような未来（可能性）に開かれているかという自己規定に広がりを持たなかったパイロットが，「もしかしたらあれもできるかもしれない」，「次はあれもやってみよう」といった未来予測をできるようになること，それこそが物語的自己の変容であり，アバタを通じてそのような予測を可能にする経験を積み重ねることこそが，物語的自己の変化を促す要因として働いていると考えられる．
このような未来に対する予測は，心理学では時間的展望 28)
や自己効力感（self-efficacy）29)といった概念を軸として研究されてきた．アバタ使用に伴う物語的自己の変容を定量的に評価する指標は現時点では確立されていないが，時間的展望や自己効力感の評価が定量評価に有用であると考えられるため，
今後はこのような質的調査の結果に基づいて量的調査を展開していくための基礎が形成されることにも期待したい．

4. おわりに
本稿では，アバタを使った変身体験によって一時的に異なる自己の状態を経験することと，その経験を自らの人生に組み込むことの間の大きなギャップを出発点に，工学の領域においてもナラティブや物語的自己に目を向けた研究の方法論を取り入れる物語的転回の重要性を説いた．その上で，「なりたい自分」になれる技術の社会受容・定着のための調査を通じた人間拡張技術におけるナラティブの重要性の指摘と，障害者のロボットアバタを通じた長期的な遠隔就労がもたらす

10) S. Gallagher :“Conceptions of the self: implications for cognitive
science”, Trends in cognitive sciences, 4(1), pp. 14-21 (2000).
11) F. Herrera, J. Bailenson, E. Weisz, E. Ogle, J. Zaki :“Building longterm empathy: A large-scale comparison of traditional and virtual
reality perspective-taking”, PloS one, 13(10), e0204494 (2018).

物語的自己変容の分析という二つの研究事例の紹介を通じて， 12) K. Johnson, S. J. Lennon, N. Rudd : “Dress, body and self: research
これまで目を向けられてこなかった長期的な自己変容やナラ
ティブ，物語的自己に目を向けることの重要性と，人間拡張
技術を発展させるためにそこから見いだされる新しい可能性を議論した．
物語的転回の必要性はアバタに関連する技術領域にとどまらない．医療やケアの分野で先んじて取り入れられているよ
うに，VR や人間拡張，人工知能等も含め，人に寄り添い，人のあり方に影響していく幅広い技術領域において，技術と人間の関係をより深く理解し，社会受容性の高い技術としての556

in the social psychology of dress”, Fashion and Textiles 1, 20 (2014).

13) 木戸彩恵，やまだようこ：「ナラティヴとしての女性の化粧行
為」，パーソナリティ研究，21 (3), pp. 244-253 (2012)14) G. Freeman, D. Acena : “ Hugging from A Distance: Building
Interpersonal Relationships in Social Virtual Reality ” , ACM
International Conference on Interactive Media Experiences, pp. 84-95(2021).
15) D. Maloney, G. Freeman :“Falling asleep together: What makes
activities in social virtual reality meaningful to users”, Proc. of theAnnual Symposium on Computer-Human Interaction in Play, pp. 510521 (2020).

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

16) K. Takeuchi, Y. Yamazaki, K. Yoshifuji :“Avatar work: Telework fordisabled people unable to go outside by using avatar
robots. ” ,Companion of the 2020 ACM/IEEE International
Conference on Human-Robot Interaction, pp. 53-60 (2020).
17) I. F. Goodson, S. R. Gill :“The narrative turn in social research”,
Counterpoints, 386, 17-33 (2011).
18) やまだようこ：「質的心理学とナラティヴ研究の基礎概念─，ナ
ラティヴ・ターンと物語的自己」，心理学評論, 49, pp. 436-461(2006).
19) 畑田裕二：「アバターを通じた物語的自己の変容に関する質的研究」，東京大学博士論文 (2023).
20) V. Braun, V. Clarke :“Using thematic analysis in psychology”,
Qualitative research in psychology, 3(2), 77-101 (2006).
21) W. B. Swann, S. J. Read:“Self-verification processes: How we sustain
our self-conceptions”, Journal of Experimental Social Psychology, 17,
pp. 351-372 (1981).
22) Hu Yong-Hao，畑田裕二，鳴海拓志：「ユーザの主体的行為と連動したアバタの外見変化がプロテウス効果にもたらす影響」，
日本バーチャルリアリティ学会大会，1C5-5 (2022).
23)

Y-H. Hu, Y. Hatada, T. Narumi, “ Beyond Mirrors: Exploring
Behavioral Changes through Comparative Avatar Design in VR Taiko
Drumming”, VRST2023 (2023).

24)

福田晴紀，Hu Yong-Hao, 于松平，野口新之助，畑田裕二，鳴海拓志：「協力型マルチプレイゲームにおける自己と他者アバタの特性の相補性がプロテウス効果に与える影響」，第 28 回日本
バーチャルリアリティ学会大会，3C2-07 (2023).

25)

畑田裕二，武内一晃．加藤寛聡，山崎洋一，鳴海拓志：「ロボッ
トアバターを通じた長期的な社会活動が物語的自己に与える影響」，第 28 回日本バーチャルリアリティ学会大会，3D1-10(2023).

26) M. Oliver : “The social model of disability: Thirty years on”,
Disability & society, 28(7), 1024-1026 (2013).
27) 秀未智，畑田裕二，葛岡英明，鳴海拓志：「ソーシャル VR における交友関係の性質と形成プロセスに関する予備的調査」，第27 回日本バーチャルリアリティ学会大会，2C2-3 (2022)．
28) R. Kastenbaum :“The dimensions of future time perspective, anexperimental analysis”, The Journal of general psychology, 65(2), pp.
203-218 (1961).
29) A. Bandura : “Self-efficacy: toward a unifying theory of behavioral
change”, Psychological review, 84(2), 191 (1977).

鳴 海 拓 志2006 年 東京大学工学部システム創成学科卒
業．2008 年 東京大学大学院学際情報学府修了．2011 年 東京大学大学院工学系研究科博士課程修了．東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻助教，講師を経て，2019年より准教授，現在に至る．博士（工学）．JST
さきがけ研究者．身体と心の相互作用を活用
して人間の認知，行動，能力を変化させるゴーストエンジニアリング等の研究に取り組む．

557

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

第 7 回アレキサンダー・ベイン賞 授賞報告
The Report of the Seventh Ceremony of Alexander Bain Award
ベイン賞選定委員会
Alexander Bain Award Committee

1. まえがき

3. まとめ『アレキサンダー・ベイン賞』は今から 10 年前に画像電

これまでの表彰式の形態を振り返ると，表 1 に示すよう

子学会に創設された本学会で最も権威のある表彰である．

に第 1 回から 4 回までは通常の理事会の終了後に行っていその創設の経緯については本学会誌通巻 225 号（Vol.42,

る．一昨年度はコロナ禍の下で初の表彰行事となり，オン

No.4，pp.509～511）の報告記事をご参照いただきたい．まライン開催となった年次大会のプログラムに本賞の表彰式

た，今回も含めたこれまでの表彰式形式，受賞者のリストを組み込み，総会に先立ち，総会と同一会場で実施した．

を表 1 に掲げる．

また，受賞者 2 名には総会の会場にご臨席いただき，表彰

本年度は選定委員会において，第 7 回の受賞者として羽状・メダルを手渡しし，その場でご挨拶も賜り，オンライ

鳥好律 名誉会員並びに近藤邦雄 名誉会員の2 名を選出し,ンで年次大会参加者にも公開するという形式で行われた．

令和 5 年 6 月 23 日の総会で発表した．
表彰式は富山県富山

昨年度は総会と年次大会とが切り離され，本賞の表彰式

市で開催された年次大会二日目の令和 5 年 8 月 29 日 17 時

は北海道で実施となった年次大会（ハイブリッド形式）で20 分より，会場の県民会館 302 号室とオンラインのハイブ行うことになり，お一人の受賞者が現地で，もうお一人がリッド形式で行われた．

オンラインで参加されるという初めての形態での実施とな

受賞者 2 名はいずれも現地で式典に参加された．受賞者

った．今年度は昨年度と同様の形式で開催されたが，受賞の功績内容（サイテーション）は以下の通りである．

者お二人とも現地に参加いただいた．

羽鳥好律氏： 『動画高能率符号化方式の研究における貢今後については，年次大会と総会の分離を継承する形が献と学会運営における功績』

定着するかにもよるが，今回のように多くの参加者が見込

近藤邦雄氏： 『CG の非写実的表現の先駆的研究とコン

める年次大会の場を選ぶか，確実に直接ご出席いただける

テンツ制作技術の研究・教育ならびに学会活動への貢献』

総会とするかの選択になろう．その時の受賞者のご都合も表 2 と表 3 に両氏のご略歴の抜粋を掲げる．

考慮して実施形式を検討することとなると思われる．

2. 表彰式次第

表 1 表彰式と受賞者

当日の表彰式は，まず小林 直樹 2022 年度会長より開式

表彰日

併催

挨拶，並びに受賞者の紹介が行われ，小林会長より両受賞
者に表彰状と記念メダルが直接，手渡された．次に，本賞の創設にあたってご尽力を賜った松本充司名誉会員が会場に列席されていたため，会長からの要請により賞の設立の経緯についての補足説明が行われた．その後受賞者 2 名よ第1回

2013 年 5 月 17 日

理事会

第2回

2015 年 5 月 15 日

理事会

安田靖彦

第3回

2016 年 5 月 13 日

理事会

尾上守夫
南 敏

第4回

2018 年 7 月 20 日

第5回

2021 年 6 月 25 日

第6回

2022 年 9 月 1 日

第7回

2023 年 8 月 29 日

り，それぞれ約 10 分のご挨拶を頂戴した.その要旨を次頁以降に掲げる．
最後に小林会長より閉会の挨拶があり約 40 分で閉会した．
会場には多くの年次大会参加者に列席いただき､オンラ
インでも年次大会登録者に参加いただいた．
なお，英国科学博物館との第一次肖像画使用契約に対応する記念メダル数（10 個）分は既に 2 年前に終了し．第二次（追加 20 個）のメダル授与が昨年度より開始されている．

558

受賞者（敬称略）
窪田啓次郎
小林一雄
梶 光雄

理事会
オ ン ラ イ ン
総会・年次大会
ハイブリッド
年次大会
年次大会

釜江尚彦
富永英義
西田友是
小宮一三
小野文孝
松本充司
羽鳥好律
近藤邦雄

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

羽鳥好律氏 ご挨拶要旨
この度は名誉あるアレキサンダー・ベイン賞を賜り，大変光栄に存じます．受賞理由との関連で「標準化活動と学会」の話題や思い出をお話し，感謝の言葉とさせていただきます．
今から約 40 年前，ITU の標準化会議に参加して世界の状況を学ぶ機会を得ました．ヨーロッパは COST211と言う映像符号化に関係する「科学技術協力プログラム」を推進中で，成果の ITU 標準への反映を志向していました．他方，アメリカは，デジュリよりもデファク
トスタンダードの方が米企業にとって好都合という意
識もあり，ITU 活動に距離を置いておりました．AT＆T
分割の議論も影を落としていたと思います．
「ヨーロッパが決め→日本が作り→アメリカが使う」

写真 1 羽鳥好律氏へ授与された表彰状とメダル

VS.「アメリカがデファクトを作り→日本も製造の一翼を担う」という枠組み範囲間での選択は，日本にとって表 2 羽鳥好律氏 ご略歴

いずれも不毛です．さらに両者が混在して残る可能性が1971 年

東京大学工学部電気工学科卒業

1971 年
2003 年

国際電信電話 (株) 入社
東京工業大学 総合理工学研究科 教授

議論を行い，エビデンスベースで映像標準符号化方式を2014 年

東京工業大学 名誉教授

検討することが打開策になるのではないか？』当時の高く，世界にとっても悪夢となり得る話でした．
出張後，『専門家が ITU の WG 期間の間にも集まって

東京工業大学 特命教授
2014 年～
2018 年度
神奈川工科大学 客員教授
2014 年～
2018 年度
主な受賞歴；科学技術庁長官賞（研究功績者）受賞：（社）

KDD 上司，山本英雄氏から専門家会合設置のアイディ

映像情報メディア学会丹羽・高柳賞業績賞受賞：第 45

かれている状況，「バベルの塔崩壊」の危険性について

回前島賞受賞：（社）映像情報メディア学会丹羽・高柳

徐々に皆様の理解が得られ，『 「学会」を通じて知見の開会式挨拶 田中 清会長

賞著述賞受賞，丹羽・高柳賞功績賞受賞：（一社）画像「吸収と分配」を行おう．これにより，組織間の無用な電子学会特別賞受賞．

「競合」は避けられる！』という結論に至りました．

アを頂きました．
当初は，『かつての揉めごとの再現に成るのではないか』と難色を示す向きが大勢でした．しかし，日本の置

主な役職；（社）電子情報通信学会ヒューマンコミュニ

つまり，「学会の活用」こそが，日本を纏め，ひいてケーショングループ運営委員会 委員長：
（社）映像情は世界単一標準を実現可能にした源泉です．
「分裂」で

報メディア学会 副会長：
（一社）画像電子学会 会長 ，は無く「深化」を実現するためには，学会の役割は依然

画像電子学会 企画委員長：総務省 情報通信審議会委として大きいと思います．皆様には明日のベイン賞を目員(情報信技術分科会 研究開発・標準化戦略委員会）

指して，引き続き活発な学会活動をお願いいたします．

（情報通信技術分科会 ネットワークロボット技術に関する調査研究会）（直轄研究開発プロジェクト評価委
員会）：（社）情報処理学会 情報規格調査会 （規格調査会 2 号委員）．

559

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

近藤邦雄氏 ご挨拶要旨
本受賞にあたり，私の半世紀に及ぶコンピュータグラ
フィックスを中心とする研究に対して，画像電子学会をはじめとする数々の学会でご指導をいただいた方々に心から感謝いたします．また，コンピュータ図学という研究をされていた名古屋大学の田嶋太郎先生に指導していただくようになってから，ちょうど 50 年になりました．今までの活動を振り返って，次の研究分野を考える良い機会を与えていただいた受賞であると考えています．
私の本学会への入会は，Visual Computing 研究委員会への参加がきっかけです．1993 年に VC 研究委員会が設立され，本学会は CG 技術にも研究領域を広げていき

写真 2 近藤邦雄氏へ授与された表彰状とメダルました．私の研究テーマは 1970 年代から取り組んできた「画像の理解と表現」です．これは，今から見ると「メ表 3 近藤邦雄氏 ご略歴ディア」の研究そのものです．現在，画像電子学会年次1973 年～

名古屋大学教養学部図学教室

大会の英文名称は Media Computing であり，人と人をつ1988 年

技術補佐員

なぐというベインの夢にもピッタリです．

1978 年

名古屋工業大学第Ⅱ部卒業

私の賞のタイトルには，3 つのキーワードが含まれて1988 年

東京工芸大学電子工学科講師

います．まず，コンピュータグラフィックス分野におい1989 年

埼玉大学工学部情報システム工学科
助教授て非写実的表現という研究分野を示し，それらの研究を2007 年

東京工科大学メディア学部教授

活動をもとに教育内容の充実や書籍の発行に貢献した

2014 年～Management and Science University
客員教授

ことです．

2017 年～

す．これは，画像を送信して情報を迅速に伝達したいと2019 年

Institut Teknologi Sepuluh Nopember
客員教授

2020 年
2020 年

東京工科大学 名誉教授,
東邦大学 客員教授．

ンツの制作においても，送り手と受け手を意識して，コ

2021 年～

神奈川工科大学 客員教授
神戸芸術工科大学 客員教授．

切になります．このような視点でデジタルコンテンツ制

デジタルコンテンツ制作に生かし，さらにそれらの研究

非写実的表現は，図的表現と理解という視点が必要でいう目的と同じくらい重要です．また，デジタルコンテ
ンテンツに含まれる情報をいかに正確に伝えるかが大作支援を早くから取り組んできました．これは CG 研究

主な役職・資格：画像電子学会 会長，Visual Computing

分野の拡大にも貢献しているといえます．このように見研究委員 会 委員長， Asia Digital Art and Design

ると，私の研究は人と人をつなぐ Media Computing の研Association (ADADA)会長，芸術科学会 会長，日本図究ともとらえることができます．

学会 副会長，情報処理学会グラフィクスと CAD 研

最後に，画像電子学会大会が Media Computing を冠と究 会 主 査 ， International Society for Geometry and

して，画像通信や Image Electronics，そして Visual

Graphics (ISGG)理事などを歴任． CG-ARTS 評議員，Computing の研究領域を包含して，さらに大きく発展す情報処理学会フェロー，画像電子学会フェロー,ることを祈っています．

ACM シニア会員 など．
主な受賞：情報処理学会 25 周年記念論文賞，日本図学会賞，関東工学教育賞，CG-JAPAN Award，The
YayasanMSU-ADADA

Award

of

the

Lifetime

Achievement in Digital Art and Design など．

560

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

2023 年度 第 51 回 画像電子学会年次大会報告
田中 清（年次大会 副実行委員長）
大妻女子大学The Report of IIEEJ Media Computing Conference 2023
Kiyoshi TANAKA (Vice-Chair, IIEEJ Annual Conference)
Otsuma Women’s University

1. はじめに2. 大会概要

2023 年 8 月 28 日（月）〜30 日（水）の日程で，富山県富2.1 年次大会会場と配信

山市の富山県民会館にて，2023 年度 第 51 回 画像電子学会

本年度の年次大会の会場となった富山県民会館（写真 1）

年次大会が開催された．本稿では本年次大会について報告すは富山県庁，富山市役所と並び富山中心部の官庁街に位置し，る．本大会は本学会が主催し，日本画像学会，日本写真学会，

富山城址（写真 2）も近隣に配する．交通や宿泊にも便利な場

日本印刷学会の協賛によって開催された．また，特別協賛と所にあり，大会を開催する立地条件として十分であった．た

して株式会社リズの協力を得た．

だ，開催期間の富山の夏の暑さはフェーン現象の影響もあり

本大会では，新型コロナウイルス感染症が 5 類に移行した

極めて厳しく，猛暑日の連続で避暑には程遠い気候であった．

こともあり，現地参加を基本として，現地参加できない方が会議は主に 2 部屋（301 号室，302 号室）を用いて行い，特オンライン参加も可能なハイブリッド環境を提供した．参加

別講演のみ別の広い部屋（304 号室）で行った．また現地での者 123 名（現地参加：103 名，オンライン参加：20 名）を集出席が難しい参加者のために Zoom を用いたオンライン参加

め，盛況な会合となった．

を可能とした．前回の大会 1)では，多くのオンライン参加者を想定して会場でも発表者が Zoom に接続してオンラインで発表する形態のシステム構成を取ったが，今回は会場での発表，質疑応答を第一と捉え，図 1 のように会場でのプレゼンテー
ションをオンラインで配信するシステム構成とした．本構成
では，発表者が用いる PC の HDMI 映像出力をビデオキャプ
チャし，会場でのプロジェクタ投影と Zoom での配信に用い

写真 1

写真 2

富山県民会館

561

富山城址

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

PC

音響装置

（発表者）

（マイク等）

表1

HDMI
ビデオ
キャプチャ

PC
（会場投影用）

Zoom
センタ

参加者数
内訳
会員
非会員
会員学生
非会員学生
参与
無料参加*

PC
（オンライン）

インターネット回線
プロジェクタ図1

配信システムの構成

参加者の内訳

人数
123
52
10
14
29
1
17

前年度
213
73
34
14
71
1
20

前々年度
134
33
12
12
18
1
58

*: 招待講演者，被表彰者 等

た．この結果，前回とは異なり会場での画面投影のタイムラ
グを抑えることができた．次に音声は会場に設置された音響装置からのライン出力を Zoom への入力とした．また，Zoomの音声出力を会場の音響装置へ入力した．これにより発表者が用いるマイクで拾った音声を会場とオンラインに流すとと

表2

実行委員長
副実行委員長もに，オンライン参加者からの質疑音声を会場に流すことを可能とした．
本システム構成でのトラブルとして，発表者が PC でビデオ再生する場合，音声出力が映像出力と一緒に HDMI でビデ
オキャプチャ装置に出力されることにより，再生されたビデオの音声がオンラインでは聞こえるものの会場では聞こえないという現象が発生した．本来ならば，PC の音声出力を音響

プログラム委員長
プログラム副委員長
企画セッション委員長

装置へ入力すべき，あるいはキャプチャされた音声を会場でポスターセッション委員長

流す構成を取るべきであったが，その系を実現できていなか

オンライン運営委員長
実行委員会 顧問

った．システム検討は事前に行い，PC から音声を再生する場

実行委員会体制

谷口 行信（東京理科大学）
金田 北洋（長瀬産業）
高村 誠之（法政大学）
田中 清（大妻女子大学）
堀田 裕弘（富山大学）
石川 雅浩（埼玉医科大学）
内田 理（東海大学）
竹島 由里子（東京工科大学）
高田 英明（長崎大学）
平山 亮（大阪工業大学）
駒形 英樹（埼玉医科大学）
山本 洋太（東京理科大学）
田中 清（信州大学）

合には Zoom に接続して発表することをお願いしていたが周知が十分ではなく，発表者の方々にご迷惑をおかけした．

Peatix 利用のメリットとしては，稼働削減以外にも，即時性

2.2 講演募集（申込み状況をリアルタイムで把握可能），柔軟性（投稿促進

本大会発表への投稿では，前回の年次大会の講演募集と同様の Conference Track に加え，Journal Track を設けた．Journal
Track への投稿は，大会講演原稿（2～4 頁）と共に画像電子学
会誌投稿論文として査読対象となる論文（8 頁以内）を併せて提出する．学会誌論文として採択された論文は，画像電子学
会誌 2024 年 1 月号に特集として掲載を予定している．
通常の講演セッションは，前回と同様，一般セッション，
学生が発表する学生セッション，及び第 2 種研究委員会と企画委員会が企画した企画セッションとした．また，大会への参加が対面を基本としたことから，前回の大会では実施しなかったポスターセッションを復活させた．

のための割引クーポン発行，上限人数や販売期限の設定，返金対応が可能，懇親会等への参加を直前まで受け付けることも可能）が挙げられる．一方，デメリットとしては，コスト（販売実績の 4.9%程度の手数料がかかること，請求書発行がオプションとなっており手数料がかかること）がある．大会
終了後のアンケートでは，回答者の 69%が問題なくスムース
だった，23%が問題はないが面倒だったと回答しており，概ね好評だったようであるが，請求書発行や QR コードを使った受付を望む声もあった．Peatix は良くできていてイベントページも簡単に作成できるが，アンケートフォームは途中で編集できないため，投稿システム EasyChair との連携等を十分に考慮して，アンケート項目を設計する必要があった．また，

2.3 参加登録

無料招待者管理，会員種別，発表者の参加申込み有無の確認

これまでの年次大会では，メールや Google フォームによる等は自動化できないため，事務局稼働がゼロになるわけでは参加受付と銀行振込による参加費徴収を行っていたが，多大な手作業が発生し事務局の負担が大きかった．今回は事務局稼働の削減を目的として，
イベント管理サービスである Peatixを用いた．また，発表登録は前回の大会でも利用した投稿シない点に注意が必要である．

2.4 大会参加者
本大会の参加者は総数 123 名であった．前回の学会創設 50
周年記念大会と比較すると約 6 割弱となったが，それまでとステム EasyChair を用いた．

562

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

比較すると遜色ない人数を集めて開催することができた．参タイムテーブルを表 3 に示す．

加者の内訳を表 1 に示す．前年と比較すると会員，非会員と3.2 通常講演

もに参加人数は及ばず，非会員学生の減少が目立つ結果となった．これは，前回の会場（知床）が極めて魅力的だったこ

通常講演のセッション数と発表件数を以下に示す．今回はとに加え，前年はコロナ禍によって長らく対面開催が控えら

企画セッションとして 5 セッションがそれぞれのテーマで設れてきた直後の開催による増加要素も考えられるのに対し，けられた．

今回の大会では通常開催での実力値が示されたともいえる．

2.5 実行委員会の構成
本大会の実行委員会の体制を表 2 に示す．

ポスターセッション[4]

企画セッション 5 セッション 16 件

6件

社会の未来創造 4 件(ウ) 画像符号化と標準化 －AI との関わり－ 4 件

画像技術」とし，会議として前回と同様，通常講演である一(エ) ドローン空撮映像の社会応用とその技術 3 件

般セッション，学生セッション，企画セッションを設けた．

(オ) 高校生セッション 1 件

これらのセッションは 2 つの会場（301 号室，302 号室）で並行して開催された．またそれ以外に特別講演，表彰式に加え，大会イベントとして懇親会とエクスカーションが行われた．

表3

一般及び企画セッションの発表 1 件あたりの持ち時間は 20分（発表 15 分＋質疑 5 分）
，学生セッションは 15 分（発表 12分＋質疑 3 分）であった．会議風景を写真 3 に示す．

タイムテーブル

時間

302 号室13:00-13:15

開会式

13:20-14:40

S1 学生【画像処理・認識 (1)】

14:50-16:10

10:00-11:20
11:20-13:00
13:00-14:00

301 号室
P1 企画【博物館と人文学のデジタルトランスフォーメーション】

G1 一般【画像基礎・画像アプリケー
ション・その他(1) 】
P2 企画【将来のメタバース利活用に
S2 学生【画像基礎・画像アプリケー
向けた基礎技術から新たな社会のション・その他】
未来創造】
昼休憩
特別講演
＜304 号室＞

14:10-15:30

S3 学生【VC1】

PO1 ポスターセッション

15:40-17:00

G2 一般【画像処理・認識 (1) 】

S4 学生【画像処理・認識 (2)】17:00-18:00

表彰式 (各賞)
アレキサンダー・ベイン賞 授賞式

18:30-20:30
9:00-10:20

8 月 30 日

1 セッション

4件

本大会のテーマを「自然・文化を守り，未来に繋ぐための

8 月 29 日[3](イ) 将来のメタバース利活用に向けた基礎技術から新たな

3.1 会議構成

8 月 28 日

一般セッション 2 セッション 8 件
学生セッション 6 セッション 27 件(ア) 博物館と人文学のデジタルトランスフォーメーション

3. 開催状況

日

[1]
[2]

懇親会
P3 企画【画像符号化と標準化

S5 学生【VC2】－AI との関わり－】

10:30-11:50

S6 学生【画像処理・認識 (3)】11:50-12:00

閉会式

13:30-18:00

P4 企画【ドローン空撮映像の社会応用とその技術】
P5 企画【高校生セッション】

エクスカーション

563

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

写真 3

写真 4

会議風景

写真 5

特別講演（成瀬龍也 館長と小林直樹 会長）

集合写真（エクスカーション）

3.5 懇親会・エクスカーション

3.3 特別講演
大会 2 日目の午後に大会テーマに則した特別講演として，
富山県 立山カルデラ砂防博物館の成瀬龍也 館長による講演「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」が開催された．写真 4はその講演の模様である．この講演では，江戸末期の安政飛越地震とその後二度の土石流による「安政の大災害」で常願寺川下流の富山平野への甚大な被害，それ以降氾濫を繰り返す常願寺川に対して，最新の技術とさらなる工夫を以て治水と砂防に取組んできた歴史が紹介された 2)．

本大会参加者の交流を深めるための懇親会が，表彰式・ベイン賞授賞式のあと受賞者を交えて行われた．会場となったのは大会会場の近くにあるパレブラン高志会館で，合計 42 名の参加者は相互に懇親を深めることができた．
また，前回大会のパネルディスカッションでその実施を提言されたエクスカーションを，大会イベントとして実施した．
特別講演との連動企画としてテーマを「立山の自然を学ぶ旅」と定め，大会最終日の午後にチャーターバスを用いて立山カルデラ砂防博物館と常願寺川の支流 称名川にある日本一の落差 350m を誇る称名滝を見学した．参加者は 22 名であり，3.4 表彰式・ベイン賞授賞式

立山の自然の雄大さに目を見張り驚嘆した．

画像電子学会でのこの 1 年で認められた顕著な業績を表彰する表彰式が挙行された．内容はフェロー称号授与，2022 年
度研究奨励賞・優秀研究賞，研究会若手奨励賞の表彰であり，その対象者は本年 7 月号の画像電子学会誌（Vol.52, No.3,
pp.397–400）をご参照頂きたい．表彰式に続き，アレキサンダ
ー・ベイン賞授賞式が挙行された．受賞されたのは羽鳥好律
先生（動画高能率符号化方式の研究における貢献と学会運営における功績）と近藤邦雄先生（CG の非写実的表現の先駆的研究とコンテンツ制作技術の研究・教育ならびに学会活動への貢献）で，授賞式後に業績に関するご講演を，それぞれの先生から裏話を交えて頂戴した．詳細については，本号ベイン賞授賞報告記事（pp.558–560）をご参照いただきたい．

エクスカーションの集合写真を写真 5 に，懇親会における年次大会参加者の集合写真を写真 6 に示す．

4. まとめ富山県民会館での第 51 回画像電子学会年次大会は，大きなトラブルもなく開催できた．現地参加を基本とした大会とでき，会場での活発な質疑，休憩時間や懇親会等での交流等，
コロナ禍前の年次大会に戻ってきている印象を受けた．世の中の動向を鑑み，会場でのマスク着用についても個人の判断に委ねたが，問題となるような事象は発生しなかった．
今回導入した Peatix は有効に活用できたが，QR コードは
受付では用いなかった．Peatix の定型アナウンスでは QR コ
ードを準備するように要請しているため，準備をされていた

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

方も多数おられ，利用を期待されていたようである．今後，
このような意見を参考に他のイベントにも展開できればよいと考える．
最後に，本大会の準備・運営に関わって頂いた皆様，本大会でご発表並びにご参加頂いた皆様に感謝する．

参 考 文 献1) 田中清： “2022 年度 第 50 回 画像電子学会年次大会（学会創設 50 周年記念大会）報告”， 画像電子学会誌, Vol.51,
No.4, pp.346–351 (2022).
2) 成瀬龍也：“暴れ川「常願寺川」の砂防と河川改修 災害と水系一貫の治水の歴史”， 建設機械施工, Vol.73, No.8,
pp78–82 (2021).

写真 6

集合写真（懇親会）

.

565

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

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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
小池 崇文（正会員）
法政大学

Computational Reality Laboratory (Koike Lab.), Department of Digital Media,
Faculty of Computer and Information Sciences, Hosei University
Takafumi KOIKE (Member)
Hosei University

1. はじめに理などの研究開発を担当していた．それらに共通する本質は法政大学は，1880 年（明治 13 年）に在野の法律家である金丸鉄，伊藤修，薩埵（さった）正邦らが東京駿河台北甲賀町
19 番地に東京法学社を設立した時に始まる 1)．現在は 15 学部の総合大学で，市ヶ谷キャンパス，多摩キャンパス，小金井キャンパスの 3 キャンパス体制となっている．法政大学憲章
は「自由を生き抜く実践知」であり，文理問わずこの憲章に則った活動を行っている．
情報科学部は，当時 工学部しかなかった法政大学で，理学の学位を与えられる学部として 2000 年に創設された．小金井キャンパスにあり，ディジタルメディア学科とコンピュータ
科学科の 2 つの学科により成り立っているが，一部の必修科目が異なるだけで，実質一体運営を行っている．学生はどちらの学科に所属していても，別の学科に所属する教員の研究室で卒業研究指導を受けることが可能である．また，学生は2 年生からはコンピュータ基礎コース，
情報システムコース，
メディア科学コースのいずれかに所属し，それぞれのコースの推奨科目や必修科目をとることで，専門性を効率よく勉強できる仕組みを導入している．
本稿では法政大学情報科学部に所属する小池研究室の概要
や活動を紹介する．

「リアリティ」であり，大学教員への転職を機にリアリティの追求を研究室のテーマとして改めて掲げることにした．
実際の研究テーマは，「VR (Virtual Reality)やその関連分野に必要な要素技術の研究」というのが非常に簡潔な説明である．
VR における感覚提示デバイス (=ディスプレイ)として，裸眼
3D ディスプレイや空中像ディスプレイ，電気味覚や味覚ディ
スプレイを研究対象としている．また，VR/AR に必要なソフ
ト ウ ェ ア 技 術 と し て ， レ ン ダ リ ン グ を 中 心 と す る CG
(Computer Graphics) 分野や，画像処理技術に取り組んでいる．
リアリティを再現するためであれば，ソフトもハードもどちらにも取り組むべきであると考えている．
情報科学部は 3 年生の夏休み前に研究室配属が決定する．
夏休みはインターンシップなどもあり全員が集まることは難しいため，当研究室では 9 月初旬に研究室合宿を行って，縦と横のつながりを構築するようにしている．本学部は 1 教員
1 研究室制で助教もいない組織構造である．卒業研究では最大 9 名程度が配属されるため，研究室に所属の学生は 20 名を優に超える．したがって，学生の自助により成長してもらう必要がある．このため過去にはハッカソンを実施していたが，コロナ禍でその伝統が途絶えてしまった．また復活させたいと思っている．

2. 研究室概要

研究室における大学院の進学率は 1/2 から 1/3 程度であり，

小池研究室は筆者が 2013 年に赴任して設立した研究室で学部の中では非常に高く，博士課程に進学した学生もいる．

ある．学部では教員名ではなく専門を冠した名称をつけておそれだけ面白い研究分野であり研究室であると自負している．

り，実世界指向メディア研究室と称している．英語名称は，

一方で，VR は様々な知識を必要とするため，総合理工学的側

Computational Reality Laboratory である．英語名称の方が筆者面があること，
CG には高度な数学が要求される場合が多いこの考えている研究イメージに近い．コンピュータの力で，様々となど，学問分野の難しさも有していると考えている．
企業との共同研究が多いことも本研究室の特徴の一つであなリアリティを実現していくことを目標にしている．
筆者は前職では，映像処理技術，マルチプロジェクタによる．前職が企業研究者であったこともあり，企業が大学に求る大画面ディスプレイシステム，CAVE や裸眼 3D ディスプレ

めていることを十分に把握しているつもりである．また，色々イの一つであるライトフィールドディスプレイ，医用画像処な研究コラボレーションをすることによって，できれば社会

566

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）概念が必要になることもあり概念としての取り扱いが難しい．
また直感的な理解や思考が必要な部分もある．残念ながら，「光学」を大学の科目として準備していない学科も多く，この分野を扱うことの難しさもあって，教育上の課題といえる．
以下では，当研究室の研究内容のうち，CG ディスプレイデバ
イスの 2 種について主に説明する．
CG 分野では，主に，より物理的に正しい見た目を再現する技 術 で あ る 物 理 ベ ー ス レ ン ダ リ ン グ (Physically-based
Rendering，以下 PBR) に取り組んでいる．PBR は，以前のヒューリスティックに開発されたモデルや，計測データをよく再現するモデルに基づいたシェーディングではなく，物理
現象や原理に基づいて，より物理的に正確なレンダリング・
シェーディングする手法を指す．
フォトグラメトリ技術が進化して，3D モデルとテクスチャはかなり精度良く取得できるようになった．CG では，ライテ
ィングとレンダリングが重要な最終工程の一つである．個別の要素技術の研究は進歩しているが，実利用としての研究例
は，それほど多くない．例えば，重要文化財や国宝となっている天目茶碗は薄膜干渉による構造色により発色していることが分かっている．薄膜干渉による構造色をレンダリングする手法は多数あるが，美術品そのものの見た目を再現するのは容易ではない．その理由として物理現象に基づくレンダリ
図 1 CEATEC 2023 での展示の様子

ングは，多数の物理パラメータを用いるが，このパラメータ

Fig.1 Photograph of CEATEC 2023 exhibition

決めは手動であることが多いことが挙げられる．
この分野の実利用の研究として，シャープ株式会社と共同貢献をしたいと考えている．更に，学術の発展にはその分野

で油滴天目茶碗の CG 化に取り組んだ例をあげる．油滴天目の産業の発展も欠かせないため，少しでも産業に貢献できれ茶碗の薄膜干渉は，釉薬をつけて焼くと表面がガラス質になばと考えている．企業との共同研究には学生をアサインする

り，それによって引き起こされている薄膜干渉の発色である．

場合もあり，これは長期のインターンシップともいえる．実そのため，ライティング条件や閲覧方向によって，シャボン

際に，担当した学生を気に入って頂き，希望の職種で就職に玉のように表面の色がきれいに変化する．当然，この現象をつながった例もあり，教員としては嬉しい限りである．

再現したいという要望があった．一方で，陶磁器の製作には，研究室の方針の一つとして，成果をわかりやすくデモし，窯において複雑な酸化還元反応が起こっており成分を特定す

それを体験させることを掲げている．このため，研究成果のるのが難しく，波長の吸収や反射特性の推定が困難である．

展示活動なども積極的に行っており，学会だけでなく，更に，ガラス質の厚みも均質ではないので，物理ベースレン

CEATEC 等の展示会，学内外の様々なイベントで研究展示をダリングに必要な測定や推定が難しい．我々は，未知のパラ行っている（図 1）．学生にはこれら展示会等のイベントを通メータもある程度，手動で調整できるようにすることで，実して学会発表や論文執筆だけでは得られない様々な経験をし物に近い色が表現できるリアルタイムレンダリング手法を共てもらっており，実際に学生の成長を感じることも多い．

同開発している 2)．今後は，螺鈿などの貝殻を用いた美術品にも適用できるよう技術を発展させていきたいと考えている．

3. 研究紹介「光」に関連したメディア
当研究室の研究テーマの多くは，研究である．例えば，裸眼 3D ディスプレイは光を色々な方向に制御する技術であるし，空中像ディスプレイも同様である．
CG でのレンダリングについても特に物理ベースレンダリン
グに強い興味をもっている．いずれにも共通するキーワードは「光」である．
光は，小学校の理科でも出てくる馴染み深い物理概念であり，幾何学的にモデル化できる部分もある一方で，波動的な567

シェーディングに関しては，ある程度の解決が出来た一方，
ディスプレイデバイスの課題が出てきた．薄膜干渉による構造色では，紫外領域にかなり近い紫や青が発色される．こうした色は主観的には深い青であると認識されるが，ディスプレイの表現できる色空間の外にある．これを通常の RGB 空間
での青や紫で表現すると印象が大きく異なってしまう．解決は容易ではないが，このような新しい課題が出てくるのも研究の面白い部分である．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

味覚ディスプレイでは特に電気味覚に取り組んでいる 8)．
発生機序についても分かっていない部分が多く，サイエンスとしてもテクノロジーとしても非常に興味深い研究分野である．現在は，コップ型デバイスで炭酸水の強さをコントロー
ルする方法について色々試行錯誤している．
図 2 不均質な半透明物質での様々なモデルによるレンダリング結果
Fig.2 Rendering results with various models in heterogeneous translucent
materials

4. おわりに以上報告したように，法政大学情報科学部小池研究室では光をキーワードにして，デバイスからソフトウェアまで幅広
い研究に取り組んでいる．今後も，様々な研究に取り組みつ
つ，人材育成や関連業界への人材輩出も頑張っていきたいと考えている．

参考文献
1) 建学の精神に見る法政大学の歴史,
https://www.hosei.ac.jp/hosei/daigakugaiyo/daigaku_shi/rekishi (2022).
2) Takafumi Koike et al. “8K Digital Content Creation of Cultural Properties
having Structural Colors,” IDW’22, 3D4-2 (2022). (Invited)
図 3 空中像ディスプレイデバイスの光学特性

3) Keiko Nakamoto, Takafumi Koike, “Which BSSRDF model is better for

Fig.3 Optical properties of aerial display devices

Heterogeneous Materials? ,” ACM SIGGRAPH 2018, Posters (2018).
4) 中本，小池，“不均質な半透明物体のレンダリングに適したBSSRDF

CG に関しては，その他にも，不均質な半透明物体のレンダ
リングに関する研究に取り組んでいる 3, 4)．例えば，象牙や食モデルの選択”， 電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J105-D No.3, pp.227235 (2022).

品などの多くは表面反射だけではなく，内部で拡散反射する

5) Takafumi Koike , Yasushi Onishi, “Aerial 3D Imaging by Retroreflective Mirror

半透明物質である．複雑な組成を持つ物体も多く，不均質なArray,” ACM ISS’18 International Workshop on Computational Augmented

半透明物体のレンダリングが必要となってきている．単一のReality Displays (2018).

半透明物質のレンダリングモデルは多数提案されているが，

6) Shoma Yada, Kakeru Miyazaki, Yasushi Onishi,, Takafumi Koike, “Size

例えば，図 2 に示すように，同じパラメータであっても，モCompensation of Aerial Images Using Head Tracking in Aerial Display with a

デルによってレンダリング結果が大きく変わってくる．このUniaxial Retroreflective MirrorArray,” IMID 2022, P1-129 (2022).

ような物体に関する安定で高速なレンダリング技術も長期的

7) RealImage Inc., https://www.realimage.co.jp (2023).

な研究テーマの一つである．

8) Yukika Aruga, Takafumi Koike, “Taste change of soup by the recreating of sourness

ディスプレイデバイスとしては，主に視覚ディスプレイと味覚ディスプレイを研究している．視覚ディスプレイでは，and saltiness using the electrical stimulation,” AH ’15 Proc. of the 6th
Augmented Human International Conference, pp.191-192 (2015).

筆者が前職から研究しているライトフィールドディスプレイ
等の立体視が可能な裸眼 3D ディスプレイを研究対象として

小池 崇文（正会員）いる．また平面像を手前に大きく飛び出させる空中像ディス

1995 年 東京工業大学理学部物理学科卒業．1997 年 東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻修士課程 修了．同年 日立製作所 入社．システム開発研究所や横浜研究所にて CG，VR，映像処理，立体ディス
プレイ，医療画像処理等の研究開発に従事．
2013 年 4 月より法政大学情報科学部教授．博士 (情報理工学)．2023 年 株式会社
RealImage 設立，代表取締役 CEO． ACM
VRST 2023 General Chair 等． 本学会，情報処理学会，電子情報通信学会，映像情報メディア学会，日本バーチャルリアリティ学会，ACM 各会員．本学会 編集理事．

プレイもオプトセラミックスと共同で，デバイス開発も含めた研究を行っている 5, 6)．取り組んでいるのは普及している透過型の光学デバイスではなく，反射型の光学デバイスの開発である．これは図 3 に示すように，横方向には再帰反射特性
もち，縦方向には鏡面反射特性をもつ非常に不思議な光学特性を持つデバイスで，その画質の向上やアプリケーション開発など，様々な研究に取り組んでいる．
裸眼 3D ディスプレイは，2023 年 4 月に RealImage 社として起業し，CEO を務めさせて頂いている 7)．3D ディスプレイ
の完成度が上がってきたことによって，新しいメディアデバ
イスのコンテンツの研究が可能となっている．

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

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—
大野 邦夫（フェロー）
株式会社モナビ IT コンサルティング

Various Memories of Object-Oriented Technologies (Part 3): From Data Type and Multimedia to the World of Analysis/Design and Ontology
Kunio OHNO (Fellow)
Monavis IT Consulting Co．Ltd.

1．オブジェクト指向データベース

従って, 従来の RDB などとは異なり, 図形, 画像, 映像, 音オブジェクト指向雑記というタイトルで, 最初にプログラ
ミング, 前回は分散オブジェクトと文書オブジェクトについて思い出話を書かせて頂いた．今回は最後になるが, 分析設
計とオントロジという哲学的な概念への経緯を紹介して締め
くくりたい．
その基本的な視点は, データ型である．先の報告の末尾で述べたとおり, データ型はバートランド・ラッセルがパラドックス回避のために考え出したアイデアである．さらにその関係で考えさせられたのが, マルチメディアへの理解であった．1990 年代後半はマルチメディア・ブームであり, 映像・音声を含む文字・図形・画像などの多元的な情報を扱うマル
チメディアをデータ管理する必要が生じた．
会津大学のマルチメディアセンターのために, Interleaf の文
書フレームに映像を表示させる機能を提供したが, それは映像サーバ上のアプリケーションをハイパーリンクで表示させるという便宜的なシステムであった．マルチメディアを管理するデータベースとしては, オブジェクト指向データベース（OODB）が登場した．オブジェクト指向プログラミング言語
が扱うオブジェクトを直接データベースに格納しメモリ上のオブジェクトと同様に利用できることが OODB の特徴である．

声なども BLOB（Binary Large Object）として格納可能なのである．
さらに OODB はデータベース上のスキーマ実装が不要で,スキーマを実装してから格納する RDB のような手間が不要である．他方, OODB を異なるアプリケーションから供用する
場合には, 相互のアプリケーションが同一のクラス定義を共有する必要がある．そのためには, CORBA のような異機種分
散環境における扱いが必要になる．そのような背景から
ODMG93 という OODB のガイドラインができた．そのプロファイルを CORBA における ORB と対比させると図 1 のようになる．この辺りの技術を把握したいと思い, NTT ヒュー
マンインタフェース研究所に在籍していた 1993 年当時, ミネ
ソタ大学が公開していた Itasca という Common Lisp で使用可
能な OODB を入手し, Sun に移植して使用を試みた．残念ながら性能不足で使えなかったが OQL という照会言語など
ODMG が目指した機能をそれなりに把握できた．

2.SGML によるマルチメディア管理
その後 INS エンジニアリングに転籍した後に, 富士電機総設で Interleaf の技術を担当していた佐藤和也さんと, マルチ
メディアデータベースとして話題になった Illustra という製品を活用する文書管理システムの開発を企画した．Interleaf で不満足であったマルチメディア管理を実現するのが狙いであった．さらにその枠組みとしては, 国際標準として確立されたSGML を使用することにした．Illustra は, オブジェクト・リ
レーショナル・データベース（ORDB）であり SQL3 言語により BLOB としてのマルチメディアデータを管理可能であった．
さらに三層クライアント・サーバ方式によるミドルウエアを
効率的・系統的に支援・管理するデータブレードという枠組みを有しており, その枠組みで SGML を管理すれば, 標準的なマルチメディア文書の管理が可能になる．

図 1 ORB と OODB のプロファイル

569

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

出し博士（工学）の学位を頂いた．当時多くの人々は博士論
文の仕上げを印刷業者に依頼していたが, 執筆に Interleaf を用いたお陰で数式を含む高度な編集を自前で行なえた．

3.情報メディアとデータ型
Interleaf による文字, 図形, 画像で構成される複合文書や,SGML データブレードによるマルチメディア文書の管理を考えると, 構成要素としての情報メディアはデータ型に関係付
けられることを認識した．バートランド・ラッセルは 1903 年に, "Principles of Mathematics"5)を出版し, 世界を論理分析的に把握することを目論み, 仮説として論理的に展開した．そ図 2 SGML/XML'97 のパーティー会場の内容は, 最初に方法論としての数学の基礎概念を記号論理

佐藤さんは, 大卒ではなく専門学校卒であったが, SGML に学に求め, 数, 有限, 無限, 連続, 空間, 物体, 運動という序関しては日本でも屈指の専門家であり, アプローチ（株）とい列で記述し, 最後に付録で型の理論が登場する．型はパラド

うベンチャー企業を自ら設立した起業家であった．というこックスへの対策であるが, パラドックス回避の集合の構成ととでアプローチと共同で SGML データブレードを開発し,して, 先に述べた数, 有限, 無限, 連続, 空間, 物体, 運動とSGLM 配下の HTML 文書のデモシステムを開発・公開した．

いう序列を考え, それが型の系列をなしたと思われる．

その研究報告をオブジェクト指向プログラミングのクラスは, 集合概念で解説書にして販売を開始した．当初の狙いとしては, SGML 文

あるが, 文字は有限の要素からなる集合で, データ型である．

書で管理される業界におけるマニュアルや取説のマルチメデ

DTD (Document Type Definition)は文書型であるが, 部分集合

ィア化であったが, 実際に販売できたのは NTT 通研向けの 1としての要素を階層的に定義可能な複合的な型である．このセットだけであった．折衝したユーザからは, Illustra の仕様が複合的な型を CLOS(Common Lisp Object System)のクラスと関煩雑で使いこなすのが難しく, かつ開発中に Illustra 社が係付けて定義することを考えてみた．要するに Lisp 言語の括Informix 社に買収される事件があり警戒されたのであった．

弧と SGML・XML のタグを相互に関係付けられないかと工夫

ユーザニーズから察すると, データベースによるマルチメ

したのである．すっきりした体系には還元できなかったもの

ディア管理は不要で, SGML 文書からハイパーリンクでマルの，その検討の顛末を情報処理学会の研究報告にまとめたと

チメディアを呼び出せれば良い模様であった．結局, 会津大ころ，ユニークな発想との評価を受け山下賞を頂いた 6)．

宣伝のために情報処理学会で研究報告し 1),

学マルチメディアセンターに Interleaf で実現した技術レベル"Principles of Mathematics"の記号論理, 数, 有限, 無限, 連続,にデグレードしたのであった．他方, ミドルウエアとして空間, 物体, 運動という系列は, 論理型, 整数型・浮動小数型,

SGML の枠組みを活用する文書管理システムは電子化文書と文字型, 図形クラス, 画像クラス, 映像・音声クラスといったして根強いニーズがあり, Illustra の代わりに Oracle を用いる

情報メディアの階層に対応付けられる．これらを統合した対改良版を急遽開発した．

象がマルチメディアではないかと発想した．さらに以上の推

このシステムは, SGML/XML データカートリッジという名

移はコンピュータの歴史を反映することに気が付いた．1940

称として情報処理学会で研究発表し 2), その後 1997 年末にワ

年代の最初のコンピュータの ENIAC は 2 進符号の論理型,

シントン DC で開催された SGML/XML'97 のポスターセッシ

1950 年代の Fortran による処理は整数型・浮動小数型, 1960 年

ョンで発表した．図 2 はポスターセッション後の懇親会にお代の COBOL や英文ワープロは, 英数文字型, 1970 年代の日本

ける隣のブースの人たちとの懇談風景である．私の隣の人物

語処理はマルチバイトの文字型, 1980 年代の GUI による図形・は共同発表者のモートン・ベイヤー氏で, 日本で SGML 関連

画像処理, 1990 年代のマルチメディアの映像・音声はオブジの仕事をしたいと志し佐藤さんのアプローチ（株）に就職しェクト指向のクラス・BLOB に対応するデータ型として対応たノルウェー人技術者である．私共のポスターセッションは付けられる．

評判が良かったようで, 主催者の GCA から論文にして発表す

翻って考えると, この系列は, 人類が用いてきたコミュニ

ることを勧められた．そこで翌年春にパリで開催された

ケーションメディアの進展とは逆向きである．原始人類は叫

SGML/XMLEurope'98 で SGML/XML をミドルウエアとして処び声やゼスチャーで意思を伝えたが, これは映像・音声に対理する方式をオリジナリティとする論文として発表した 3)．

応する．その後洞窟壁画によるコミュニケーションが存在し,このシステムは, DocTor/SGML という名称で商品化し, その

これは画像である．次に図形としての象形文字が現れ, 表意

後数年間に渡って 100 セット以上を売り上げることが出来た.

文字としての漢字, 表音文字としてのアルファベット, アラ

なおその頃に学位論文を完成させ 4),名古屋工業大学に提570

ビア数字を用いる代数学を経て, ブール代数や近代論理学がThe Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

現れたのが人類の情報メディアの歴史と言える．このアイデ
アを情報処理学会で発表し 7), さらに英文にして SAINT 国際
会議でも紹介した 8)．
以上の論理型, 整数型・浮動小数型, 文字型, 図形クラス,
画像クラス, 映像・音声クラスという系列において, 人間の知識に深く関与するのは文字型である．それは人間がモノや事象を概念として語彙化し, それを伝達や記録に用いるからである．語彙には, 名詞としての固有名, 普遍名があり, さらに動詞, 形容詞, 副詞などの振舞や状態を表す語がある．直感的に普遍名はオブジェクト指向のクラス, 固有名はインスタン
スに対応すると感じる．普遍名としてのクラスは形容詞, 副詞のような属性群のテンプレートであり, 振舞としての動詞（メソッド）が関係する．固有名としてのインスタンスは属性に値が代入された対象である．このように考えると, オブ

図 3 Interleaf RDM の操作画面

ジェクト指向と自然言語とは明確な対応が存在する．なお,
固有名, 普遍名などに関しては, バートランド・ラッセルが詳の操作に関しては, 管理ドキュメントとの関連で全て記録に細な分析を行なっている 9)．

残すことが法的に義務付けられており, そのために Interleaf

人間の知識は, 基本的に固有名, 普遍名, 動詞, 形容詞, 副RDM が導入されたとのことであった．要するに操作に当たっ詞などを属性と値のペアで管理しているフレームと考えられての責任が完璧に把握可能なのである．この原子力発電所管

る 10)．これはマーヴィン・ミンスキーの思想であるが,オブ

理システムの要求で追加された機能もあり, それは Interleaf

ジェクト指向だけでなく, SGML や XML のようなマークアッ

RDM の後のバージョンに反映されたとのことであった．東日

プ言語も属性と値のペアの階層的な構造を定義する．さらに本大震災の津波で被災した東電の福島原発での対応が, 今もデータベースも属性と値のペアが基本になっている．自然言って解明されず, 責任者も明確化されず, 的確な処罰もされ

語は, 構文解析すると, 主語, 述語, 目的語, 補語などに区分ていないことを考えると彼我の文化の相違を深刻に考えさせされるが, それらの大半は属性と値を関係付ける記述であり,られる．

属性と値の関係が基本的に意味概念を形成すると考えること

ISO9000 の文書管理システムと原子力発電所管理システム
は, 電子化文書としての Interleaf5 をクライアントとし, Oracleが可能である．

をデータベースとする RPC による三層クライアント・サー

4.Interleaf RDM とオブジェクト分析設計

バ・システムである．ということから, Interleaf RDM は文書管話が前後するが, 前報で紹介した ISO9000 における文書管理, ワークフロー管理のミドルウエアを構成するが, ネット

理システムを構築した際に, 文書ワークフロー管理が課題にワークを活用する文書管理に対する示唆を感じさせられた．

なり, そのために Interleaf RDM という, 文書管理・ワークフ

ISO9000 の文書管理システムは, INS エンジニアリングの中

ロー管理サーバを用いた 11)．Interleaf RDM は, Oracle を用い

嶋君という CAD システムを担当してきた技術者が, Interleaf5て文書の属性を管理しつつ, その操作履歴を厳格に管理する． と Interleaf RDM の操作マニュアルを見ながら, ISO9000 の規
操作履歴管理のためには, 管理組織の人事データも登録され,定に基づき, スクラッチから構築したものであったが, デモ

個別文書毎にアクセス権がコントロールされるものであった． システムとしては分かりやすく良くできていた．それは要するに, Interleaf5 のアクティブドキュメント機能を用いて,Interleaf RDM の文書管理とワークフロー管理の仕様内容にInterleaf Lisp のオブジェクトとして定義された属性値を,ISO9000 の規定をそのまま適用すれば良かったからである．

Interleaf RDM 上の Oracle でデータベース管理するのである．

従来のウォーターフォール型の開発だと, 基本仕様, 詳細仕

図 3 は, Interleaf RDM による操作画面例を示す．
バイクの CAD様, モジュール仕様, モジュール関連書といった仕様群を決図面を含む文書の承認を上司に求めた際に, 上司の「一部修めて, それに基づいてプログラムを記述するのであるが,正してください」というメッセージが RDM 経由で伝達されInterleaf RDM を用いると, Interleaf5 における文書のコンポー

た情況を示している．このやり取りは Oracle で管理され, 業

ネントにおける属性シートを選択し, その値に必要とされる務の正確な記録として残される．

データを入力・管理するだけで, 文書管理とワークフロー管

このような厳格な業務管理の典型例として, カナダの原子理の業務が, GUI ベースで開発可能なのである．要するに, か力発電所の運営システムのデモを Interleaf 本社で見せてもらなり複雑と思われるアプリケーションでも, 基本的な枠組みったことがある．原子炉の操業・管理は極めて重要なので そがしっかりしていれば, 属性と値を定義するだけでシステム

571

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

は構築可能となることを認識した．別の見方をすると, オブfor Intelligent Physical Agents)というコンソーシアムが標準化

ジェクト指向プログラミング言語である Interleaf Lisp のデーを検討した 14)．他方 W3C もエージェント技術の標準化に取タ管理において, オブジェクト指向データベース代わりに,り組み, RDF と RDF Schema を基本に, DAML と OIL を統合し文書管理の属性シートを用いて文書データベースとワークフた言語を OWL とし, セマンティック Web のためのオントロ

ロー管理を実現するようなものである．

ジ言語の標準とした．なお, OWL の正式名称は, Web Ontology

ところで, オブジェクト指向のクラスは, インスタンスのLanguage であるが WOL という言語が既にあったためこの略ための属性のテンプレートのようなものである．さらにスー称になった模様である．OWL は広範な分野で取り上げられ,パークラスやサブクラスは, その上位概念や部分集合であり,日本でも JIS 化された．私は日本規格協会の委員として JIS 化

属性管理のテンプレート群の体系を構築する．よりマクロなに協力すると共に, その解説書 15)の出版にも携わった．

視点で考えると, アプリケーションにおける概念間の関係を,

OWL は, RDF Schema に基づくクラス定義の枠組みと継承概念を代表するクラスの属性間の関係として記述し, その属機能を有するので, XML Schema よりもオブジェクト指向的で性パラメータの決定順序をメソッドで記述できればシステムある．しかし処理系が別の独立したアプリケーションとなるの開発は可能になる．

ので, 開発のための敷居が高く, 個人でプロトタイプを開発

丁度その頃, OMG（Object Management Group）が出版した"Object Analysis and design: Description of Methods"12)を日本規格するような用途には適合しないと感じた．

6.XML の進展

協会のオブジェクト指向標準化検討委員会の有志で翻訳し出版したが 13), RDM から考察したクラス体系を構築し, テンプ
レートに値を代入する発想をシステマティックに体系化したのがオブジェクト分析設計, 略称 OA&D（Object Analysis andDesign）であると認識した．OA&D は図形表記を用いることに特徴がある．抽象概念を具体化するためには視覚的な図形

XML は静的なデータ記述の枠組みであって, 動的な振舞の機能を欠くのでオブジェクトではない．他方 Lisp の S 式は関数のような操作名と引数を記述し, 結果を返すのでオブジェクトである．この点が木構造を記述する XML と S 式の間の本質的な違いである．しかし時代はオブジェクト指向ではな表示が有効であることは人間の知識が言語的なものだけではいデータ指向の XML に方向付けられた．その背景としてイ

なく, 感性的な情報を必要とすることを認識させられた．

ンターネットによる Web の世界はプログラム言語に対してはその後 OA&D は OMG で標準化されて UML（Universal
Modeling Language）となり, さらに ISO の標準になり IT 分野
における分析設計手法として定着した．

中立であることが要件であり, Lisp のような特定の言語に依存することは許されないことがあった．
2000 年に INS エンジニアリングは NTT ドコモのグループ企業になり, ドコモ・システムズに名称変更した．そのため文

5.エージェント通信言語とオントロジ

書ソリューション部隊はモバイル環境に XML を適合させる

OODB の Itasca の活用には無理があったが, その後もことが使命になり, 携帯電話とカーナビを連携させるデータ

Common Lisp の活用には興味を抱いた．OA&D のクラス図か

統合システムの検討を行なった 16)．その過程で個人プロファ

ら CLOS によるクラス定義へは半ば機械的に移行できるので,イルと地図情報システムを連携させ, さらにテレビ番組の視プログラミングが著しく効率化されることを感じた．クラス

聴履歴, 流通業界のポイントカードなどとの連携も視野に置図を得るには, ユースケース図とアクティビティ図を作成しく SPEEDy システムを企画した（図 4）．SPEEDy は, Smallて考察すれば良い．
INS エンジニアリングでは, それまで愛用していた ELIS は

Personalized EAI and EIP Dynamic システムの略である．なお

使えなかったので, Macintosh Common Lisp を用いた．このInformation Portal である．このシステムをカーナビメーカー,

EAI は Enterprise Application Integration, EIP は Enterprise

Macintosh Common Lisp が CLOS を含めて良くできていて, コ

NHK 技研, 広告代理店と組んで特許申請をした上で設計し,ンパクトな Macintosh Classic でも問題なく処理できた．その日本発のオブジェクトスクリプト言語 Ruby による XML 処理

後, Common Lisp で論理変数を扱う枠組みが提案され, それを系上で 17)システム構築を始めたが, ドコモ本体から待ったが活用する KQML（Knowledge Query and Manipulation Language）

かかった．INS エンジニアリングであれば新規事業として自というエージェント通信言語が提案された．KQML の CLOS

由に推進できたのであるが, 影響力の大きなドコモ配下ではと論理変数を活用する枠組みは, その 10 年前の TAO のマル

極めて制約が強いのである．さらに NHK も海老沢会長配下

チパラダイムを思い出させるものであったが, Lisp の S 式よの不祥事が発覚し, NHK 技研からの要請で結局 SPEEDy シス

りは XML のタグが幅を利かせる時代になったので S 式の括テムに関しては研究発表も控えざるを得なくなった．

弧を XML のタグに置き換えた DAML（DARPA Markup

携帯電話は, 個人の生活履歴が記録されるライフログ・シ

Language）や OIL（Ontology Inference Layer）のようなマーク

ステムであり, 個人プロファイルと連携したクラス階層としアップ言語の XML に技術の中核は移行し, FIPA (Foundationてオントロジを形成する．それを PIM（Personal Information

572

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

図 5 UML に基づく CLOS から XML への変換による Web 実装

業研究テーマとしては, ドコモ・システム時代に挫折したPIM

図 4 SPEEDy システム

オントロジを Common Lisp の CLOS で検討することを試み
Management）オントロジと称して, その仕様を検討し, プロ

た．その一環として SNS のプロファイル分析 20), テレビ視聴

トタイプを構築し始めたのであったが 18), 以上の経緯から残履歴分析 21), 電子履歴書システム 22)を取り上げた．その後,

念ながら挫折した．

PIM オントロジに関してはテーマを電子履歴書に絞り, 職業

2004 年にドコモ・システムズを退職し, ジャストシステム

大の紀要にまとめた 23)．

に転籍した．ジャストシステムでは, Java 言語による XML シ

この電子履歴書のモデルは, 厚労省が職業訓練を反映させステムである xfy の開発と標準化活動に関与した．デモを見る履歴書として標準化したジョブカードを取り上げた．UMLて仕様を理解し, xfy は, Interleaf における Lisp の S 式を, Javaを用いてジョブカードを分析して CLOS のクラス階層体系とと XML で行なう複合文書処理系と感じた．xfy については,して定義し, 入力データを CLOS のインスタンスとして管理

以前もスキャニング欄で紹介したことがあるので詳細は省く可能とした．そのデータを Web に表示可能とするために,が, ジャストシステムとしては XBRL(eXtensible BusinessCommon Lisp の関数を用いて, S 式で記述された CLOS のイン

Reporting Language)アプリケーションとして力を入れて取りスタンスを階層的な XML データに変換し, さらに XSLT を用組んだ．XBRL は財務データの管理・活用を目的とするが, そいて HTML の Web フォーマットに変換する図 5 に示す分析・のデータ管理にリンク・ベースという脆弱な管理メカニズム設計方式を確立した 24)．

を用いたことが懸念された．それでもグローバル経済におけこの方式を用いて, 履歴書だけでなく, アドレス帳やスケる国際会計基準の管理標準として期待され, ジャストシステ

ジュール表などにも適用し, Common Lisp でライフログを管

ムは XBRL International のプラチナ会員になり,「xfy for XBRL」 理し, それを XML に変換し, XML データベースで管理しつの開発に力を注いだのであった 19)．

つ Web に表示するシステムを検討した．私のそのやり方に対

xfy は XML データベースとの連携も視野に入れ, そのためし, 通信システム工学科では基本言語として, C と Java を教えに IBM の DB10 のクライアント機能が検討された．
当時 XML

れば良く, 今時 Lisp など教えられても学生にとっては迷惑で

データベースの照会言語である XML Query（XQuery）は検討はないかという教官もいた．
しかし, 少数ながら日本でも Lisp

中で正式な標準になっていなかったが, FLWOR 式という高度を使用するグループはいるし, 米国ではかなりの研究者がな機能を有していた．FLWOR は, for, let, where, ordered by,

Lisp を使用している．まず Java や C++でクラス定義するには,return の頭文字で, 複数の XML データ群の木構造について照CLOS で定義する場合の倍近いコード量を要する．また XML,

会し結果を返す機能を有している．

RDF, OWL で定義すると，コンパクト性で CLOS に劣るうえ,

XQuery の高度な照会機能を参照して, やはり高度な照会機処理するためのプログラムを別に書かねばならず大幅な追加能を実装した OODB の OQL を思い出した．OQL は, 定義さ労力を要求される．その点 CLOS で記述すれば, データと処れた多様なクラスや型の属性, 値に関して適合する結果を網

理系を同時に記述できるので効率的なのである．これぞ将に羅的に返す機能を有し, かつ入れ子として照会することが可

オブジェクト指向プログラミングの醍醐味といえよう．時代能であった．だが高機能であることが普及をもたらす訳ではが XML に向かっていた中でオブジェクト指向の思想を生かない．それは OQL 自体の歴史が物語る．

した開発を続けた所以である．
職業大を退職した後も, 4 年間は大学の就職支援センターの7.履歴書オントロジの開発

顧問として活動した．特に通信系の企業に対する卒業生の就2007 年に職業能力開発総合大学校（職業大）に転職して, 卒

573

職先の開拓が重要な任務であったが, 併せて通信系の企業に

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）

図 6 マトリックス履歴書とクラス
認定訓練施設の資格獲得の勧誘を行なった．この資格を獲得

図 7 筆者が関わったオブジェクト技術関連システムの線表するとその企業の社内教育を国家資格の取得に関係付けることが可能になると共に, その企業においては職業大の卒業生が取得する職業訓練指導員資格が意味を持つのである．そのような経緯を通じて, 履歴書・職歴書の活用方法を工夫し, エピソード履歴書 25)やマトリックス履歴書 26)のアイデアを思いついた．

せられる．プログラミングから始まって, ネットワークやドキュメントのような応用分野へ, さらにデータ型やマルチメ
ディアを経由して、分析設計やオントロジという哲学的, 学
際的な分野にまでオブジェクト指向の方法論を拡大してきたお陰で, 私の技術屋としての人生は充実したものになった．

エピソード履歴書は, ジョブカードのような一般の履歴書・職歴書の電子化を通じて学歴, 職歴, 訓練歴, 資格, 特技などを記載するだけでなく, そのエビデンスとしてのエピソードを記載可能とし, 面接の際の自己アピールに活用する趣旨であった．
マトリックス履歴書は, 図 6 のように学歴, 職歴を通常は(a)のように縦列的に記載するのに対して, (b)のように区切られた期間を対角線的に配置し, それらの期間がクロスする枠に, 両者に関係する内容を記載可能とし, 学歴, 職歴の経緯や展開に対する付随情報を記載するものである．このシーケ
ンシャルな情報を構造的に展開する手法は, 一種のオブジェ
クト分析設計のようなものであり, (c)のようにクラス継承図に展開して相互の関係を分析することも可能である．

なお，以上の経緯は意識的というよりは時代の変化に伴う偶然の産物である．私が置かれた組織の情況で, オブジェクト指向技術が常に問題解決の糸口や手がかりを与えてくれ, その課題に尽力したらそれが成果に結びついたように思う．発端となった 1981 年 8 月号のバイトマガジンは, ラリー・テス
ラーの記事以外は理解不能であった．しかしこの技術が社会を変革しそうな予感があり,万難を排してこの技術を自分のものにしたいと思ったことが原点であったように感じる．また文書管理への適用・文書の電子化による効率の追求はそれをターゲットとしてきた画像電子学会との大きなご縁にもつながった．これらの課題は上で述べたように画像・映像も含めたメディア全般に関わる本学会の永遠のテーマとして引き継がれていくと信じている．

以上は, オブジェクト分析設計に基づく履歴書オントロジ
として位置づけられる.
同様な発想で 2010 年代後半に日本酒製造プロセスを UML
で分析設計し, CLOS を用いて実装した 27), 28) ．このシステム
を造り酒屋オントロジと命名し, さらに C と C++で実用 IoTシステムの開発を目指した．残念ながら実現には至っていな

現在，当時のオブジェクト指向に匹敵するか, それを上回ると思われるインパクトを有するのが ChatGPT に端を発し，大規模言語モデルを背景とする生成 AI 技術である．この最新技術に魅力を感じライフワークとして取り組む若手技術者の輩出を期待して私の雑記を締めくくらせて頂く．最後までお読みいただき有難うございました．

いのであるが，造り酒屋オントロジは私が関わった最後のシ

参考文献

ステムになったといえる．最後に今回の連載スキャニングで紹介した内容を年代と対応付け，図 7 に．線表として示して1)

大野邦夫，佐藤和也: "ORDB によるマルチメディア・

おく．このように, 1980 年代を端緒に時代の先端を行くシスドキュメントの管理", 情報処理学会研究報告, DD7-5,

テムの開発や検討に継続的に関われたのは誠に幸運であった.

（1997.5）．
2)

8.おわりにの枠組みの検討～ネットワークとドキュメントのオブ

以上, 初回のバイトマガジンの Smalltalk 特集を発端に, NTT,

ジェクト技術による融合 ", DD-Symposium'98 資料

INS エンジニアリング, ドコモ・システムズ, ジャストシステ
ム, 職業大に至る業務でのオブジェクト指向技術についてざっと記した．振り返ると，技術者としての私の仕事がオブジ
ェクト指向技術に継続的に関与してきたことを改めて認識さ574

大野邦夫: "ミドルウエアによる SGML/XML 文書管理（1998.1）．
3)

Kunio Ohno, Morten Bayer: "Development of SGML/XML
Middleware Component", Proc．of SGML/XML Europe'98

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.4 （2023）(1998.5）．
4)5)21) 大野邦夫，柴田靖明，須藤僚: "テレビ視聴者モデルに

大野邦夫: "オブジェクト指向プログラミング技法によ関する一検討～ネットワークコンシェルジュの利用者

る通信機用接点消耗予測システム", 名古屋工業大学

モデル構築の可能性",情報処理学会研究報告, DD70-8

学位論文（1997.3）．

（2009.1）．

Bertrand Russell: "The Principles of Mathematics",

22) 大野邦夫，デウィ ヘラワティ，須藤僚: "情報社会におRoutledge, London（1903）．

ける職業能力開発～ジョブカードの分析・モデル化と6)

大野邦夫，吉田正人: "文書を構成する型についての一

国際標準化動向の検討", 情報処理学会研究報告,

7)

大野邦夫，吉田正人: "情報メディアを構成する型概念

23) 大野邦夫，角山正樹: "拡張可能な履歴書管理システムに 関 す る 考 察 ", 情 報 処 理 学 会 研 究 報 告 ， DD30-2の 実装に関する検討", 平成 22 年度職業能力開発総合（2001.9）．

大学校紀要（2011.3）．

考察", 情報処理学会研究報告, DD22-1（2000.3）．

DD69-11（2008.11）．

8)

Kunio Ohno: "A study on Information Media Symmetry24) 大野邦夫，須藤僚，荻原省吾，佐飛成幸，高橋雅也，

Based on Data Types", SAINT 2004 Workshops (2004.1）．

竹林辰弥: "拡張可能な職業訓練履歴管理システムの研

9)バートランド・ラッセル（鎮目恭夫訳）: "人間の知識 I

究", 情報処理学会研究報告, DD74-7（2010.1）．

～その範囲と限界", バートランド・ラッセル著作集 9,25) 大野邦夫: "エピソードに基づく人材評価と技能伝承",
人工知能学会第 2 種研究会資料, SIG-KST-2011-03-06

みすず書房, pp.91-254（1960）．
10) P.H.ウィンストン編, 白井・杉原訳: “コンピュータビ

26) 大野邦夫，西口美津子: "マトリックス方式による職歴

ジョンの心理”, 産業図書, pp.237-332,（1979）．
11) 中嶋桂吾，大野邦夫: "ISO9000 シリーズ用電子化文書
管理システム", テクニカルコミュニケーション研究

情報の評価とキャリア設計の検討", 情報処理学会研究報告，DD89-7 （2013.2）．
27) Kunio Ohno, Masatoshi Hiroura, Biro Attila: "Development

グループ報告（1994.9）．
12) Andrew T．Hutt (ed.):(2012-03-01)（2012.3）．

"Object Analysis and Design～of Sake Brewing Entrepreneurs Support System in

Description of Methods, Comparison of Methods", OMG,

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Electronics and Visual Computing (2017.3)．

（1994）．
13) アンドリュー・T・ハット（編）, オブジェクトマネジ

28) 大野邦夫: "オブジェクト指向プログラミングによる意

メント研究会（訳）: "オブジェクト分析と設計～オブ味的クラス継承に関する考察 ～造り酒屋オントロジ

ジェクト指向 21 手法の解説と徹底比較", トッパン

モデルの検討から得られた可能性と限界～",情報処理（1995）．

学会研究報告, DC116-5（2020.3）．

14) 大野邦夫: "FIPA エージェントにおける XML の適用動向", 情報処理学会研究報告, DD23-3（2000.5）．

大野 邦夫

15) AIDOS: "オントロジ技術入門―ウェブオントロジとOWL", 東京電機大学出版局（2005）．
16) 大野邦夫，前芳久，吉田正人，近藤治: "モバイル・イ
ンターネット環境構築支援システムの検討", 情報処
理学会研究報告, DD32-5（2002.3）．
17) 吉田正人，大野邦夫: "オブジェクト指向スクリプト言
語 Ruby による XML の処理", 情報処理学会研究報告,
DD18-3（1999.5）．
18) 大野邦夫，吉田正人，新里洋太: "PIM に地図情報を導入する方式に関する一検討", 情報処理学会研究報告,
DD39-3（2003.5）．
19) Kunio Ohno: "xfy with XBRL Extends Financial
Application", 13th XBRL International Conference Madrid,
Spain (2006.5）．
20) 大野邦夫，渡辺篤史: "ソーシャルメディアへのテキス
トマイニングの適用", 情報処理学会研究報告, DD64-7（2008.1）．

575（フェロー）

1970 年 NTT 入社．以後交換機部品，通信端末，リスプマシン，エキスパートシ
ステムの開発に従事．その後は新規事業開発を担当．1995 年に INS エンジニアリ
ングに転籍後ドコモ・システムズ，ジャストシステムを経て，2007 年 職業能力開発総合大学校教授．2011 年退職後は（株）安土取締役．2015 年に（株）モナ
ビ IT コンサルティング執行役員研究部
門長．博士（工学）．デジタルミュージアム・人文学研究会副委員長．

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

画像関連学会連合会第9回
秋季大会

11月13日（月）-14 名古屋大学
日（火）VCワークショップ2023

12月9日（土）-10日（日）葉山（湘南国際村）

第18回 視覚・聴覚支援シス
テム研究会

開催予定

未定

開催予定
第6回デジタルミュージア
ム・人文学（DMH）研究会

未定

第52回VMA研究会/第19回
視覚・聴覚支援システム研究会

2～3月予定未定

第7回デジタルミュージア
2～3月予定ム・人文学（DMH）研究会

未定

IEVC2024

台湾 台南 成功大学

*研究会の場合，いずれも「画像一般」を含む

講演締切：11/14(火)参加締切：11/30(木)配布（発表用）資料提出：
12/4(月)
発表要旨提出：1/12(金)学会における情報保障

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）

第308回研究会-映像表現・芸 3月予定
術科学フォーラム

画像一般

申込締切：12/18（月）原稿締切：1/31（水）VMAとVHISとの近接領域

未定*空欄部は未定

記事

発表申込：締切済
参加締切：11/6（月）第307回研究会

3月11日（月）～14日（木）

締切

共催*上記の予定は変更になる場合があります

問合わせ先： 〒116-0002 東京都荒川区荒川3-35-4-101
一般社団法人 画像電子学会
TEL：03-5615-2893 FAX：03-5615-2894
E-mail：kikaku@iieej.org
http://www.iieej.org/
http://www.facebook.com/IIEEJ

576

高臨場感ディスプレイフォーラム 2023
（画像電子学会第 306 回研究会）
日

時：令和５年１１月２４日（金）１０：２５～１６：３５

場 所：大田区民ホール・アプリコ（小ホール）
https://www.ota-bunka.or.jp/facilities/aprico/halls/second_hall/second_hall01＊今回は「現地開催」のみとなります（オンライン配信はありません）

参加費(予稿集付)：一般：2,000 円, 学生：500 円
参加申込フォーム： https://forms.gle/o6HeLWh3WAVYnSRf7
申込締切日：2023 年 11 月 22 日（水）お振込先：11/23（木）までに以下のいずれかにお振込みください。
郵便振替：口座番号 00180-3-166232
加入者名：一般社団法人画像電子学会
みずほ銀行 浜松町支店 （普）1961408 口座名：一般社団法人画像電子学会＊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。詳しく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。
共催/連催（手続中含む）： 映像情報メディア学会（映像表現&コンピュータグラフィックス研究委員会,情報ディスプレイ研究委員会,立体映像技術研究委員会）, 画像電子学会（企画委員会）,日本バーチャルリアリティ学会, 電気学会（電子デバイス技術委員会 第五期次世代インタラクティブディスプ
レイ協同研究委員会）, 電子情報通信学会（電子ディスプレイ研究専門委員会）,超臨場感コミュニケーション産学官フォーラム（順不同）
協賛（予定を含む）：映像情報メディア学会（メディア工学研究委員会）,ＳＩＤ日本支部,画像電子学会（多次元画像研究委員会）,芸術科学会,３Ｄコンソーシアム,最先端表現技術利用推進協会（三次元
映像のフォーラム）,照明学会（固体光源分科会）,電子情報通信学会（画像工学研究専門委員会）,日
本映画テレビ技術協会,日本液晶学会,日本光学会（ホログラフィックディスプレイ研究会）（順不同）議

題 テーマ「～実世界のメディア化と高臨場感表現～」
開会挨拶

10:25-10:30

伊達 宗和（徳島文理大学）

AB-22-001
10:30-11:10

世界一美しい裸眼 3D ディスプレイを目指して
小池崇文，加納裕，濱岸五郎，高橋秀也（RealImage Inc.）

AB-22-002
11:10-11:50

ORIME：身の回りのものをメディア化する折り紙式デバイスの開発
堀洋祐（カサネタリウム）

11:50-13:00

休憩

AB-22-003 ホログラフィックディスプレイ用磁気光学空間光変調器の開発
13:00-13:40 ～自然な３次元映像の再生に向けて～
町田賢司（NHK 放送技術研究所）577

AB-22-004 インターネット広告のためのデジタルヒューマン技術
13:40-14:20
武富貴史（株式会社サイバーエージェント）
14:20-15:10 休憩とデモ展示
AB-22-005 空中ディスプレイの原理と応用事例紹介、及び今後の展望
15:10-15:50
大坪誠（株式会社アスカネット 空中ディスプレイ事業部）
AB-22-006 液晶空間光変調素子の超高解像度化技術と電子ホログラフィの画質改善
15:50-16:30
藤掛英夫，中谷誠和（東北大学）
閉会挨拶
16:30-16:35

駒形英樹（埼玉医科大学）◎ 講演時間 1 件当り４０分（質疑応答１０分を含む）〔実行委員長〕伊達 宗和（徳島文理大学）〔プログラム委員長〕駒形英樹（埼玉医科大学）

578

画像電子学会 第 307 回研究会 in 石川

発表募集

下記により、画像電子学会 第 307 回研究会の発表論文を募集いたします。ご関係の各位には奮ってご応募ください。今回は現地（北陸先端科学技術大学院大学）で開催しますが、併せてオンラインでも開催を行なうハイブリッド形式で実施します。画像電子学会の第一種研究会では「コメントサービス」に加え、優れた研究発表を行った若手研究者に対して「研究会若手奨励賞」を授与する予定です。
－記－
■テ

ー

マ

：画像一般（色再現、立体映像、CG、VR、アニメーション技術、画像処理、ME
関係、画像符号化など幅広く扱います。修論、卒論の発表も歓迎します。）

■開

催

日

：2024 年 2 月 26 日（月）13:30〜18:00 (予定)2024 年 2 月 27 日（火） 9:30〜17:00 (予定)（＊第 2 日目は発表件数によりキャンセルされる可能性があります）

催：北陸先端科学技術大学院大学■共■会場・発表形式 ：現地とオンラインのハイブリッド開催、質疑応答含み１件当たり 30 分前後（実施方法や発表時間は、今後の状況により変更になる場合があります。）□現地での発表・聴講形式：
北陸先端科学技術大学院大学・小ホール〒923-1292 石川県能美市旭台 1-1
https://www.jaist.ac.jp/top/access/index.html
発表者は各自の PC にてビデオ会議システム Zoom の画面共有機能により画面を共有しつつ発表を行っていただきます。発表前日までに発表者に Zoom への接続情報を電子メール等にてお送りします。（接続トラブルなどを想定し、念のため、USB メモリ等にて PowerPoint ファイル等を別途ご持参下さい。）□オンラインでの発表・聴講形式：
発表者は各自の PC にてビデオ会議システム Zoom の画面共有機能により画面を共有しつつ発表と質疑応答を行っていただきます。各自マイク、カメラ、ス
ピーカーを備えた PC をご用意ください。発表前日までに発表者と参加者に Zoomへの接続情報を電子メール等にてお送りします。
■発表申込締切日：2023 年 12 月 18 日（月）参加申込フォーム: https://forms.gle/b9pdw63b8uDyEaUYA
よりお申し込みください。申込受付後、原稿の執筆要項と提出方法をお送り致します。
■発表原稿締切日 ：2024 年 1 月 31 日（水）579

原稿の目安：A4 サイズ 2 段組なりました）

2～4 頁(注：今年度よりページ数が変更と■参加費(予稿集付)：2,000 円（発表数により一日開催の場合は 1,000 円とする）
参加申込、および、参加費の支払い方法は別途ご案内いたします。
■コメントサービスについて：研究会（本学会主催/共催の第一種研究会）では、発表内容がその後学会誌論文としての投稿に発展することを促進するため、発表者の希望に基づいて、当学会が指名した研究者が事前に発表者の最終原稿を読んだ上で、当日発表時に質問やコメントをし、さらに後日、コメントを発表者に送付する「コメント・サービス」を実施しています。
このサービスを活用すると、発表に関してより踏み込んだ議論が期待できま
すので、今回の研究会での発表内容を将来的に学会誌論文として投稿することを検討されている発表者は、申込締切後に画像電子学会より送付されるアンケートにて「コメント・サービス希望」とご回答ください。なお、本サービスの対象発表数には限りがありますので、最終原稿に基づき選抜させていただくことがあります。あらかじめご了承ください。
■研究会若手奨励賞について：
画像電子学会第一種研究会において優れた研究発表を行った若手研究者に対して「研究会若手奨励賞」を毎年若干名授与します。受賞資格は以下のとおりです。研究会奨励賞の対象者（研究会における発表登壇時において 35 歳以下）
は発表申込み時に生年月日をご記入ください。
- 本奨励賞の受賞時において本学会会員（学生会員含む）であること。
- 研究会における発表登壇時において 35 歳以下であること。
- 過去に同賞を受賞したことがないこと。
■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 3-35-4
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: kikaku@iieej.org■そ の 他：当学会では研究会予稿を電子化しており、予稿（電子ファイル）の事前配布を可能とするため、予稿の公開日は研究会開催日の 1 週間前となる予定です。
以上

580

Call for Papers
The 8th IIEEJ International Conference on
Image Electronics and Visual Computing 2024
(IEVC2024)
National Cheng Kung University, Tainan City, Taiwan / Mar. 11-14, 2024
https://www.iieej.org/en/ievc2024/

Purpose:The International Conference on Image Electronics and Visual Computing 2024 (IEVC2024) is scheduled in Tainan
City, Taiwan, on March 11-14, 2024, as the 8th international academic event of Image Electronics Engineers ofJapan (IIEEJ). Past IEVC conferences were held in Cairns, Australia (2007); Nice, France (2010); Kuching, Malaysia(2012); Koh Samui, Thailand (2014); Danang, Vietnam (2017); Bali, Indonesia (2019); and online (2021). The
conference aims to bring together researchers, engineers, developers, and students from various fields inacademia and industry to discuss the latest research, standards, developments, implementations, and application
systems in all image electronics and visual computing areas.

Paper submission:
The official language is English and authors should submit their papers as PDF through the online submission
system at the following IEVC2024 official website:
https://www.iieej.org/en/ievc2024/ .
The paper submission guide and IEVC formats (TeX format/MS Word format) are also provided at this site. The
organizing committee particularly encourages graduate students to present their works.

Late Breaking Papers:
All suitably submitted papers for this category will be accepted for the conference. The authors are required
to submit an abstract of which length is 1-2 pages, and select one from the following two types: 1) Technicalpapers or 2) Art/Demo papers. All the registered papers as late breaking papers will be published only in theUSB proceedings of IEVC2024.
Important Dates- Pre-Entry Submission (title, authors):
Dec. 1, Friday, 2023
- Abstract Submission (1-2 pages):
Dec. 8, Friday, 2023
- Notification of Acceptance:
Dec. 15, Friday, 2023
- Camera-Ready Paper (1-2 pages):
Dec. 29, Friday, 2023

Further information:
After the conference, the Trans. on IEVC of IIEEJ is planning a forthcoming special issue on “Extended Papers
Presented in IEVC2024”, which will be published in December 2024. More detailed information will be notified on
the IEVC2024 web-site and the Journal of IIEEJ.

Contact us: ievc2024-contact@iieej.org
581

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）

582

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

583

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。

584

(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。

585



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

586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587

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）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。

588

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。
589

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。

590

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。
591

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

592

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）
（２）

(
(

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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．
594

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：

595

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596

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597

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）

(
(

)㊞
)㊞

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．

598

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）

599

日本画像学会誌

論

第 62 巻第4号

目次(通巻 264 号)

2023 年

文
インクジェット技術の真贋判定向け個別性印刷への適用
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㌀齊藤 衛，高野 健，山田忠知，田久真也，宮﨑淳志，
横田涼子，古山善将，石井遼太郎，杉本雅明…282( 2 )Imaging Today「画像形成機器および材料に関わる各種規制：その対応と将来について」
Introduction ㌀
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石田稔尚，朝武 敦，宮本栄一，山﨑 弘…289( 9 )画像機器業界におけるブルーエンジェル環境ラベルの現状㌀
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川口博文，大平 忠…290( 10 )デジタル印刷技術を取り巻く化学物質規制の動き㌀
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山﨑 弘…295( 15 )
食品包装材料法規制に関わる国内外の最新動向㌀
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西 秀樹…308( 28 )中国の顔料・染料事情㌀
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山﨑 弘…316( 36 )
包装材料の脱プラスチックへの流れ㌀
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杉田裕紀，藤谷慶一，住谷 梓…326( 46 )再生樹脂技術と適用事例㌀
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中村公亮，小嶋 健…334( 54 )コーティング用添加剤分野における化学物質規制・供給リスクへの対応と開発を通じた
SDGs 達成への取り組み ㌀
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若原章博…343( 63 )Imaging Highlight
植物発電―その原理と応用―㌀
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水野恒雄…352( 72 )教育講座
マイクロカプセル調製と応用展開（Ⅲ）㌀
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田中眞人…361( 81 )研究室訪問
溝上・佐藤研究室 千葉大学 大学院 融合理工学府 創成工学専攻 イメージング科学コース
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画像電子学会誌の目次 ㌀
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Journal of Imaging Science and Technology の目次㌀
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

井
田
塚
田
津
藤

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 )

編集幹事
編集副幹事

北 野 賀 久 (富士フイルムビジネスイノベーション)
木 村 正 利 (元富士ゼロックス)
黒 沢 俊 晴 ( 千 葉 大 学 )竹 内 達 夫 (元キヤノン)
朝 武敦 (コニカミノルタ)
内 藤 裕 義 (大阪公立大学)
中 村 一 希 ( 千 葉 大 学 )

600

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塚 一 輝（コニカミノルタ)
村 一 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)

日本画像学会誌

第 62 巻第5号

目次(通巻 265 号)

2023 年

論文
インクジェットによる新規細線形成技術㌀
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小俣猛憲，牛久正幸，新妻直人…444( 2 )顔料がインクジェットプリント浸透に及ぼす効果の X 線 CT 計測
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㌀佐藤圭将，兒玉 学，森﨑広大，倉本信一，
加藤弘一，門永雅史，伏信一慶，平井秀一郎…450( 8 )Imaging Today「オンラインコミュニケーションの普及とこれから」
Introduction ㌀
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中村一希，宮本栄一，山﨑 弘，岩田 基…457( 15 )テレワークの普及によるメリットと課題㌀
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大塚泰正…458( 16 )オンラインコミュニケーションにおけるビデオ ON とビデオ OFF の影響検証㌀
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初谷 純…466( 24 )オンラインと対面の比較によるコミュニケーションの特徴分析㌀
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浜田百合…471( 29 )オンラインコミュニケーションの普及によるオフィス環境の変化㌀
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齋藤敦子…479( 37 )京セラドキュメントソリューションズのオンラインコミュニケーション環境の変革とソリューションツール㌀
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南部 葵，真木響己…487( 45 )ウィズコロナにおけるオンラインコミュニケーションへの取り組みとこれからについて
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杉本孝一…494( 52 )Covid‑19 による働き方と学びの変化とそれに対する取り組み
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前田将宏，中見至宏，松本宏隆…502( 60 )After Covid‑19 におけるプリンタ・複合機に求められる要件
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太田久嗣，板倉健介，高橋優作，櫻井功仁彦…511( 69 )チームの状態を可視化するオンライン朝礼診断ソリューション
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鈴木友規，長能卓哉，泉谷一磨，齋藤 涼，萩田健太郎…515( 73 )リモートワークの普及に伴う複合機ビジネスの変化㌀
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川野雅央，永田義典，渡辺雄貴…524( 82 )Imaging Highlight
画像科学・工学者向けの油絵鑑賞法

企画展「ひび割れで楽しむ油絵の歴史」㌀
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平林

純…529( 87 )教育講座
マイクロカプセル調製と応用展開（IV） ㌀
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田中眞人…536( 94 )研究室訪問
平井・笹部・兒玉研究室 東京工業大学

工学院

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Journal of Imaging Science and Technology の目次㌀
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

井
田
塚
田
津
藤

啓 之 (日本工業大学)
稔 尚 ( シ ャ ー プ )一 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 )

編集幹事
編集副幹事

石 塚 一 輝（コニカミノルタ)
中 村 一 希（千 葉 大 学)

北 野 賀 久 (富士フイルムビジネスイノベーション)
木 村 正 利 (元富士ゼロックス)
黒 沢 俊 晴 ( 千 葉 大 学 )竹 内 達 夫 (元キヤノン)
朝 武敦 (コニカミノルタ)
内 藤 裕 義 (大阪公立大学)
中 村 一 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)

601

日本写真学会誌

86 Ⅲ
巻号（2023 年/令和 5 年）

口絵・口絵解説
199「画像からくり」
第 62 回 光学薄膜の干渉色といろいろな商品
桑山 哲郎

写真のある美術館・博物館・資料館
201

武蔵野美術大学 美術館 ･ 図書館「大辻清司フォトアーカイブ」
武蔵野美術大学 美術館 ･ 図書館

村井 威史

204

日本写真学会

212

会 告

215

特集

2022 年の写真の進歩

特集2022 年のカメラ

253

解説

2023 年度

学会賞受賞者

日本画像学会誌・日本印刷学会誌・IIEEJ Transactions on Image Electronics and Visual Computing・画像
電子学会誌

最大撮影倍率

換算 4 倍を可能にする望遠マクロ PRO レンズの開発

弓削 一憲，田嶋 智之，横山 恵太郎

257

解説

超広角レンズ HD PENTAX-D FA 21 mmF2.4ED Limited DC WR の開発
小織 雅和

261

特集

注目の写真技術史（学会創立 100 周年記念特集）

解説

中崎昌雄論叢と辿る写真技術史のパイオニアたち その 2
―1839 年以前の秘術の時代，写真術の三人の先駆者たち―
高田 俊二

270

2023 年度（一社）日本写真学会年次大会317

一般社団法人日本写真学会

335

会 報

講演要旨

第 12 回 定時社員総会

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，藤波 研次，岩崎 徹也，水口602

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 4 号（2023 年 8 月）

巻頭言
インキ技術者が見た 30 年. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 竹内 裕
総説 特集「スマートファクトリー」
印刷業界における DX の“現在地”と「2025 年の崖」への転落を防ぐ 3 つの.
処方箋. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 鈴木健二郎「顧客志向 DX」.
～デジタルマーケティング時代における印刷会社の新たな役割～. .  .  .  .  .  .  .  . 小林与晴
包装工程周辺におけるロボティックス化と装置の DX 化. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 中井浩貴
FUJIFILM Smart Factory が実現する印刷業界のサスティナビリティに向けて.
. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 丸林一憲・阿部孝秀・高橋孝典
印刷業界における熟練者による色変換画像データベースを用いた深層学習に基づく.
色空間変換技術の獲得. .  .  .  .  .  .  . 矢部涼介・廣瀬郁美・井上利之・橋本孝志・有薗悦克・原田一徳・津村徳道
論文
リバース型転写機構を用いた曲面へのスクリーン印刷技術の開発.
. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 金山真宏・井上 淳・小田由貴子・曽田大輔
スクリーン印刷で調製した CuNi 合金抵抗体皮膜の比抵抗に及ぼす基板の熱膨張率.
および成膜時の冷却速度の影響 . .  .  .  .  .  .  .  . 佐口裕夢・永田久和・柴谷正也・廣島 安
印象記
グラビア研究会 令和 5 年度 第 9 回グラビア基礎講座に参加して . .  .  .  .  .  .  . 橋本 章
Abstract . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
文献紹介. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
資料. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
学会だより . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
日本印刷学会賛助会員名簿 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .

日本印刷学会誌編集委員
編集委員長
委
員

幹
事
表紙デザイン

矢口博之（東京電機大学）			
東 吉彦（東京工芸大学）			 秋山宏介（特種東海製紙（株））			 杉山 徹（大日本印刷（株））
高橋 敦（共同印刷（株））		 光本知由（富士フイルム（株））			 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（凸版印刷（株））
前田秀一（東海大学）
小関健一
益田宏樹

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令和 5 年 10 月号をお届けします．本号では，ビジュアルコ
ンピューティング特集号として論文 3 件，ショートペーパー
2 件の計 5 件を掲載しています．本特集は，コンピュータビ
ジョン，コンピュータグラフィクス，および，関連の画像処理に関する幅広い分野を対象として 1995 年より毎年実施されており，今年は 29 回目に当たります．採録された 5 件の論文は,「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」,「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」,「自己注意機構を用いた 3 次元点群の回転不変な解析」,「プルーニングと行列分解による Vision Transformer モ
デルの軽量化」,「魚自動選別のための点群を用いたアジとサバの認識」と，多様な分野の成果が揃いました．また特集以外の通常論文も 1 件掲載しているほか，鳴海拓志氏による講座「アバタを活用した人間拡張における物語的転回」，大野邦夫氏によるスキャニング「オブジェクト指向雑記（3）」，山本
副会長による随想，近藤元会長による西田元会長瑞宝中綬章への祝辞，法政大学小池研究室のグループ紹介など，盛沢山の内容となっております．楽しみながら，お読みください．
さて，当学会最大の年次行事である第 51 回年次大会が令和
5 年 8 月 28 日から 8 月 30 日まで富山県民会館にて開催され，学生セッション 27 件，一般セッション 8 件，企画セッション
16 件，ポスターセッション 8 件の合計 69 件の発表がなされました．さらに立山カルデラ砂防博物館の成瀬龍也館長に特別講演をお願いし，講演内容をエクスカーションで実地検証するという新しい試みも実施しました．魅力のある地域で大学の夏休み時期に年次大会を開催するという形態を今後も踏襲したいと考えていますので，是非来年度の年次大会も楽し
みにしておいてください．また，年次大会の中でアレキサン
ダー・ベイン賞授賞式も行われ，受賞者の羽鳥好律先生と近藤邦雄先生から貴重なご講演も頂戴しました．本号には年次大会報告，及びアレキサンダー・ベイン賞授賞報告を掲載しましたので詳細についてはこれらの記事をご覧ください．
また，来年 3 月には，The 8th IIEEJ International Conference
on Image Electronics and Visual Computing (IEVC2024) が台湾の台南で開催されます．第 7 回の IEVC2021 から 2 年半ぶりですが，前回はオンラインでしたので海外での開催としてはバリでの IEVC2019 以来実にほぼ 5 年ぶりとなります．既にJournal Track, Conference Track の論文応募は終了していますが，
Late Breaking Papers の投稿はまだ間に合います．本号には竹島 IEVC2024 実行委員長による海外だより「台南への旅」を掲載し台南の風物・グルメを紹介していただきました．このような魅力的な地への来訪が可能となる，IEVC2024 へのご参
加をぜひご検討下さい．
5 類に移行した新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の感染者数は落ち着きをみせているようですが，例年より早くインフルエンザが流行するなど，まだまだ気が許せない状況が続いています．学会員諸兄姉におかれましては，用心をされつつ，コロナ前に戻りつつある本学会の諸行事に参加いた
だき，本学会へのご支援・ご協力を賜りたく，何卒よろしく
お願い申し上げます．
（編集委員長 内田 理）○新入会員紹介（2023 年 9 月 30 日）
正会員
小玉 周平（東京電機大学）
Peralta Miranda Luis Antonio（バイトム㈱）福田 勇樹（陸上自衛隊）
小池 崇文（法政大学）
國武 千人（信州大学）
学生会員
樋口 工（東京都立大学）
○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
483 名
43 名
20 社 29 口
31 件

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画 像 電 子 学 会 誌
発行所 一般社団法人 画像電子学会
第 52 巻 第 4 号 （通巻 266号）
2023（ 令 和 5 ） 年 10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）©2023 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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