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上田瑠偉 来歴・人物
2013年、陸上競技同好会で仲間と走った「東京・柴又100K」のロードレースがきっかけでトレイルランニングに出合う。才能はすぐに花開き、2014年には東京奥多摩城を走る総距離71.5km、累積標高差4.582mの山岳レース「日本山岳耐久レース（ハセツネCUP）」にて、従来の大会記録を18分も更新、驚異的なコースレコード（7時間01分13秒）で大会最年少優勝。山岳ランニング界の先駆者である鏑木毅に「日本の至宝」と言わしめた。
2016年、より標高の高い山で行われるスカイランニングのU-23世界選手権での優勝に続き、世界最高峰のトレイルランニングレース「UTMB」のCCC®で準優勝。スカイランニングのアジア選手権「ZAO SKYRUNNING SKY」優勝。また2017年11月には、ＳＯＮＹ「XperiaXZ1」のテレビＣＭキャラクターに起用され、山中を駆け巡る上田の姿が全国放映された。
2018年「Mt.AWA VK」「UEDA SKYRACE SKY」優勝。2019年6月イタリアで開催されたリビーニョ・スカイマラソンで優勝。また「MIGU RUN SKYRUNNER WORLD SERIES」で、アジア人初の年間総合優勝に輝いた。
ヨーロッパ開催のスカイランナー・ワールド・シリーズでの優勝は日本人初の快挙であり、今後は海外レースをメインに更なる飛躍を目指している。
上田瑠偉 主な戦績
「Japan F.K.T. Journey」、上田瑠偉が全国に記録を残すプロジェクト：
平熙
平 熙（へい き、生没年不詳）は、五胡十六国時代の前燕の人物。
平熙 生涯
咸康3年（337年）9月、鮮卑慕容部の大人慕容皝は文武諸官の編成を行い、宋晃・張泓とともに将軍に任じられた。
光寿元年（357年）5月、撫軍将軍慕容垂・中軍将軍慕容虔とともに歩騎8万を率いて塞北の勅勒を攻めた。勅勒を破り、10万余を討ち取り、馬13万匹・牛羊数十万頭を得た。
12月、皇帝慕容儁の指示により、昌黎郡・遼東郡の二郡に慕容廆、范陽郡・燕郡の二郡に慕容皝の廟を造ることになった。平熙は将作大匠に任じられ、二人の廟の製造監督を行った。
これ以後の事績は、史書に記されていない。
張泓 (前燕)
張 泓（ちょう おう、生没年不詳）は、五胡十六国時代の前燕の人物。
張泓 (前燕) 生涯
咸康3年（337年）9月、鮮卑慕容部の大人慕容皝は文武諸官の編成を行い、宋晃・平熙とともに将軍に任じられた。
これ以後の事績は、史書に記されていない。
ケン・メトカーフ
ケン・メトカーフ (Ken Metcalfe、生年月日不明) は、フィリピンを拠点に活動するアメリカ合衆国出身の俳優、脚本家、助監督、配役監督、製作者。
ケン・メトカーフ(スペル違いのKen Metcalf)、ケネス・メトカーフ(Kenneth Metcalfe)とクレジットされることもあった。ビデオ等のジャケットには片仮名でケン・メトカルフ、ケン・メトカルフェと表記されることもある。
ケン・メトカーフ 来歴
古くは1968年より映画出演歴があり、1997年まで出演が確認出来る。初期の作品の『国際秘密警察/悪の城塞』(1970年)はフィリピンとインドの合作の異色作だが、英語版だったためにアメリカ映画として日本でも劇場公開された。シリオ・H・サンティアゴ、エディー・ロメロ、ジョーイ・ロメロ、ボビー・A・スアレスといったフィリピンの職人監督の作品に多く起用されたが、キャリアを通して脇役が殆どだった。ベトナム戦争物の将校や政府の高官などの権力側の役が多く、悪役も演じることがあった。
時には珍奇な役どころもあり、エディー・ロメロ監督の『半獣要塞/ドクターゴードン』(1972年/未/ビデオ)ではレイヨウ男を粗末な特殊メークでもって演じた。これは｢ドクター・モローの島｣を意識した作品で、ブレーク前のパム・グリアーが豹女役で出ていたことでも知られる。また、シリオ・H・サンティアゴが製作した香港を舞台にしたブラック・アクション『アイアンマンと不思議な仏像』(1974年/未/ビデオ)ではスキンヘッドの悪役で、珍妙なお経を唱える場面が見られた。尚、この作品のオープニングの演武は『海燕ジョーの奇跡』(1984年)で時任三郎の実父に扮したオマー・カマーによるものだった。
1974年の『マニラ・コネクション』(未ソフト化)では端役だったが、主演は1998年にフィリピン大統領に当選したジョゼフ・エストラーダだった。
ケン・メトカーフ 来歴
1970年の戦争物『マハーリカ』(未ソフト化)に助監督としてクレジットされている。メトカーフは端役でも出演している。フィリピン映画だが、米国のテレビ俳優のポール・バーク、『オール・ザ・キングスメン』(1949年)でアカデミー賞の主演男優賞に輝いたブローデリック・クロウフォード、往年のスターであるファーリー・グレンジャーが出演していた。
1970年代から脚本家としての活動を開始し、『アイアンマンと不思議な仏像』(1974年/未/ビデオ)や『TNTジャクソン』(1974年/未/ビデオ)、『鉄腕少年/バイオニック・キッド』(1979年/未/ビデオ)、『カラテ・ガール』(1981年/未/ビデオ)、『ヘルホール』(1982年/未/ビデオ)、『黙示録の勇者たち』(1985年/未ソフト化)、『マッド・ウエポン/復讐の爆裂部隊』(1985年/未/ビデオ)などがあり、原案も手掛けながら出演もすることが殆どで、シリオ・H・サンティアゴ監督やボビー・A・スアレス監督一派の作品が多い。
ケン・メトカーフ 来歴
シドニー・J・フューリー監督の『ヤング・ソルジャー/米海兵隊員・青春の記録』(1978年/未/ビデオ)辺りから配役監督として活動を始め、フランシス・コッポラ監督の超大作『地獄の黙示録』(1979年)では配役助手としてエキストラの手配に腕を奮った。彼の下に付いたのが後にフィリピン・アクション・ギャングと呼ばれる俳優のドン・ゴードン・ベルだった。
『地獄の黙示録』での経験がキャリアに箔を付け、その後は合作映画のフィリピン配役監督を幾本か担当している。主なものにシリオ・H・サンティアゴ監督『ストライカー(最後のアマゾネス)』(1983年/未/ビデオ/テレビ放映)、サム・ファーステンバーグ監督『アメリカン忍者』(1985年)、ジョン・アーヴィン監督『ハンバーガー・ヒル』(1987年)、アーロン・ノリス監督『ブラドック/地獄のヒーロー3』(1988年)、オリヴァー・ストーン監督『7月4日に生まれて』(1989年)、ノリス監督『デルタフォース2』(1990年)、『DNA2』(1996年/未/ビデオ)がある。
合作映画に於けるフィリピン側の共同製作を務めることもあった。代表的なものに『地獄のヒーロー』(1984年)と『アメリカン忍者』(1985年)がある。尚、『燃えよNINJA』(1981年/未/ビデオ/テレビ放映)では出演すると共にロケーション・マネージャーを担当した。
ケン・メトカーフ フィルモグラフィ
1968年
『コンバット・キラーズ』(未ソフト化)
1970年
『国際秘密警察/悪の城塞』
『マハーリカ』(未ソフト化)
1972年
『半獣要塞/ドクターゴードン』(未/ビデオ)
『アトランチスの謎』(未/テレビ放映)
『ウーマン・ハンター』(未/ビデオ)
1973年
『復讐の掟』(未/ビデオ)
『とんでるスチュワーデス』(未/ビデオ)
1974年
『アイアンマンと不思議な仏像』(未/ビデオ)
『TNTジャクソン』(未/ビデオ)
『マスター・サムライ』(未ソフト化)
『マニラ・コネクション』(未ソフト化)
1975年
『カバーガール』(未/ビデオ)
1976年
『熱い監獄/ムーザース』(未/ビデオ)
『じゃじゃ馬殺し/アメリカン・ビューティ・ホステージ』(未/ビデオ)
1978年
『ヤング・ソルジャー/米海兵隊員・青春の記録』(未/ビデオ)
1979年
『ドラゴン・レディ1』(未/ビデオ)
『鉄腕少年/バイオニック・キッド』(未/ビデオ)
『ジュラシック・ジョーズ』(未/dvd)
1981年
『カラテ・ガール』(未/ビデオ)
『燃えよNINJA』(未/ビデオ/テレビ放映)
ケン・メトカーフ フィルモグラフィ
1983年
『ストライカー(最後のアマゾネス)』(未/ビデオ/テレビ放映)
1985年
『POW地獄からの脱出』(未/ビデオ)
『コマンド・ファイター』(未/ビデオ)
『マッド・ウエポン/復讐の爆裂部隊』(未/ビデオ)
『黙示録の勇者たち』(未ソフト化)
『ダブル・ファイター/復讐の戦士』(未/ビデオ)(出演場面カット)
1988年
『ゴリラ・フォース』(未/ビデオ)
『8月の銃弾』(テレビ・ミニシリーズ/ビデオ)
『女戦士怒りの復讐』(未/ビデオ)
1989年
『ナム・エンジェルス』(未/ビデオ)
『レディ・ウエポン(美人刑事シルク)』(未/ビデオ/テレビ放映)
1990年
『未来戦士伝/メタルガン(未来戦士/怒りの対決)』(未/ビデオ/テレビ放映)(クレジットなし)
1991年
『フィールド・オブ・ファイアー』(未/ビデオ)
1992年
『戦場のライオン』(未/ビデオ)
1994年
『最後通牒』(未ソフト化)
アマンダ・ヒバス
アマンダ・ヒバス（Amanda Ribas、1993年8月26日 - ）は、ブラジルの女性総合格闘家。ミナスジェライス州バルジニャ出身。アメリカン・トップチーム所属。元Jungle Fight女子ストロー級王者。
アマンダ・ヒバス 来歴
ブラジリアン柔術、柔道、ムエタイなどの師範である父親の下でトレーニングを開始し、柔道ではユースのブラジル代表チームに選出されるなど活躍した。その後、膝の怪我を負ったためスポーツから数年間遠ざかっていたが、友人が総合格闘技のトレーニングしてるのを見て、ヒバスも総合格闘技を開始した。
2014年にアマチュア総合格闘技世界選手権のフライ級で優勝しプロへ転向。
2014年、プロ総合格闘技デビュー。Jungle Fightストロー級王座を獲得するなどの活躍を見せ、7戦6勝の戦績を収める。
2019年6月29日、UFC初出場となったUFC on ESPN: Ngannou vs. dos Santosでエミリー・ウィットマイアと対戦し、リアネイキドチョークで2R一本勝ち。
2019年10月15日、UFC Fight Night: Joanna vs. Watersonでマッケンジー・ダーンと対戦し、3-0の判定勝ち。
2020年7月12日、UFC 251でペイジ・ヴァンザントと対戦し、腕ひしぎ逆十字固めで1R一本勝ち。
2021年1月24日、UFC 257で女子ストロー級ランキング8位のマリナ・ロドリゲスと対戦し、スタンドパンチ連打で2RTKO負け。UFC初黒星となった。
2021年10月30日、UFC 267で女子ストロー級ランキング12位のビルナ・ジャンジロバと対戦し、3-0の判定勝ち。
アマンダ・ヒバス 来歴
2022年5月14日、フライ級転向初戦となったUFC on ESPN: Błachowicz vs. Rakićで女子フライ級ランキング1位のケイトリン・チュケイギアンと対戦し、1-2の判定負け。ファイト・オブ・ザ・ナイトを受賞した。
2023年3月4日、UFC 285で女子フライ級ランキング8位のビビアン・アラウジョと対戦し、3-0の判定勝ち。
2023年6月24日、UFC on ABC: Emmett vs. Topuriaで女子フライ級ランキング11位のメイシー・バーバーと対戦し、グラウンドの肘打ち連打で2RTKO負け。
2023年11月18日、UFC Fight Night: Allen vs. Craigで女子ストロー級ランキング9位のルアナ・ピニェーロと対戦し、右スピニングバックキックを効かせ右ストレートでダウンを奪い、パウンドで3RTKO勝ち。パフォーマンス・オブ・ザ・ナイトを受賞した。
2024年3月23日、UFC on ESPN: Ribas vs. Namajunasで元UFC世界女子ストロー級王者ローズ・ナマユナスと対戦し、0-3の5R判定負け。
2025年1月11日、UFC Fight Night: Dern vs. Ribas 2で女子ストロー級ランキング6位のマッケンジー・ダーンと再戦し、腕ひしぎ十字固めで3R一本負け。
勝見充男
勝見 充男（かつみ みつお、1958年 - ）は、日本の美術評論家・数寄者、骨董収集鑑定家、随筆家、骨董商。古美術店「自在屋」店主。
勝見充男 来歴・人物
東京都港区新橋に骨董屋の次男として生れる。兄は勝見洋一。その兄が桐島洋子と再婚した為、桐島かれん、ローランドの叔父になり、後に写真家になるローランドに影響を与えた。
学生時代に西洋骨董に惹かれ、当時、湯島にあったパニーポートという店で、賞鑑家の大久保裕司等と出会い、やがて焼き物をはじめとする和骨董の世界に魅せられていった。西洋骨董屋で10年修行の後、祖父からの屋号・自在屋を継いで四代目となり、現在は代々木上原に、業者と顧客相手に賄う店を構える。
「開運!なんでも鑑定団」（テレビ東京）にも出演歴がある。
白洲正子や秦秀雄に影響を受ける。
LOOP WORLD
『LOOP WORLD』（ループ・ワールド）は、2020年11月25日、ZAIN RECORDSから発売されたAKIHIDEの8枚目のオリジナルアルバム。
LOOP WORLD 概要
本作はループペダルを駆使した独奏によって楽曲が構成されたもので、世界規模のコロナ禍の中で、新たに見出された楽曲たちは、今でなければ表現することのなかったリアルタイムの感情や今伝えたいことが詰まった1枚に仕上がったという。
ジャケットではOOの部分が∞になっているため、ORICON NEWSでは「L∞P WORLD」を正式タイトルとしている。初回限定盤はCD2枚組及びコンセプトストーリーブック付き。
バーン・イット・ダウン
「バーン・イット・ダウン」（Burn It Down）は、アメリカ合衆国のロックバンド、リンキン・パークによる楽曲で、5作目のスタジオ・アルバム『リヴィング・シングス』からの1stシングル。
バーン・イット・ダウン 概要
雰囲気あるエレクトロニックのメロディが終始落ち着いたリズムで進行する。
前2作の政治色は薄まり、よりパーソナルな曲が多くなった。バンドメンバーの個人的な体験を歌詞にしたとマイクは語っている。
アメリカのビルボード・ホット100では最高30位を記録、200万枚以上を売り上げた。ポーランドでは1位、ドイツでは2位を獲得し、最も成功した曲となった。
バーン・イット・ダウン ミュージックビデオ
ジョー・ハーンが撮影。2012年のMTVビデオ・ミュージック・アワードで最優秀ロック・ビデオ賞と最優秀視覚効果賞の2部門にノミネートされた。
ファン参加型のミュージックビデオコンテストも開催している。優勝者にはバンドとワーナー・ブラザースから賞金5千ドルが贈られ、世界中のMTVビデオでプレミア上映された。
バーン・イット・ダウン 収録
地域ごとにカップリング曲が異なる。日本では2012年5月23日に発売。
ヨーロッパ盤
日本盤
アイエン工業
アイエン工業株式会社（アイエンこうぎょう）は、愛媛県今治市波止浜に本社を置く建設会社。瀬戸内海沿岸を中心に港湾工事を主体とした事業を行っている。
金万成
金 万成（キム・マンソン、朝鮮語: 김만성）は、朝鮮民主主義人民共和国の政治家。朝鮮労働党中央委員会委員、最高人民会議代議員。朝鮮労働党総務部長、平安南道人民委員会委員長などを歴任した。
金万成 経歴
出生地や生年月日は不明。1989年9月に平安南道行政経済委員会委員長に任命され、1990年4月に最高人民会議第9期代議員に選出された。1995年10月25日に平安南道人民委員会委員長に任命され、1999年3月まで務めた。その後はしばらく動静が途絶え、2013年12月13日に金国泰朝鮮労働党中央委員会中央検閲委員長が死去すると、国家葬儀委員会委員に選ばれた。2014年3月9日に実施された最高人民会議第13期代議員選挙で代議員に再選され、2016年5月9日に開催された朝鮮労働党第7次大会で、党大会の執行部に任命され、朝鮮労働党中央委員会委員に選出された。5月9日に開催された党中央委員会第7期第1回総会で党中央委員会総務部長に任命された。
2019年3月10日に実施された最高人民会議第14期代議員選挙で代議員に再選された。
Qクリアランス
Qクリアランス (Q clearance) は、国家機密情報にアクセスするために必要とされる、アメリカ合衆国エネルギー省 (DOE) のアクセス権限である。Qクリアランスを所持する者は、核兵器に関する最高機密情報にアクセスすることが認められる。
アン・ヒョソプ
アン・ヒョソプ（韓: 안효섭 ; 英: Ahn Hyo-seop; 中: 安孝燮、1995年4月17日 - ）は、韓国の俳優、歌手である。国籍はカナダ。ソウル特別市出身。the present co.（ザ・プレザントカンパニー）所属。
アン・ヒョソプ 略歴
1995年4月17日、韓国ソウル特別市に生まれる。7歳の時に家族でカナダのトロントに移住するが、17歳の時に家族を残し韓国に帰国した。その後、国民大学校国際ビジネス学科を卒業し、JYPエンターテインメントにスカウトされ、研修生として入所した。
2015年10月1日、スターハウスエンターテインメントのプロジェクトグループ「One O One」のメンバーとしてデビューした。しかし、2019年1月から活動を休止している。2015年12月13日から20日までMBCで放送されたテレビドラマ『ポンダンポンダン 王様の恋』で俳優デビューを果たした。その後、tvNで放送された音楽バラエティ番組『いつもカンターレ』のオーディションでバイオリン奏者に選ばれ、活躍している。
2017年3月9日から23日までまでMBCで放送されたテレビドラマ『指輪の女王』で初主演を務め、同年3月4日から8月27日までKBS第2テレビジョンで放送されたテレビドラマ『適齢期惑々ロマンス～お父さんが変！？～』で注目を集めた。その後、2018年7月23日から9月18日までSBS TVで放送されたテレビドラマ『30だけど17です』や同年10月31日から11月16日までYouTube Premiumで放送されたテレビドラマ『トップマネジメント』でも主演を務めた。
恋する(おとめ)の作り方
『恋する（おとめ）の作り方』（こいするおとめのつくりかた）は、万丈梓による日本の漫画作品。略称は「おとつく」。
2019年年末に万丈梓がTwitterにアップしていた創作漫画『幼馴染（♂）を女の子にしてしまった話』が人気を博し、2020年2月21日より、改題してPixivコミック内の『comic POOL』（一迅社）にて連載されることとなった。同年9月、第1巻が一迅社より刊行され、発売を記念したPVも公開された。また、2023年10月には、第7巻発売を記念したショートPVも公開された。
電子版を含む単行本の累計発行部数は、2024年12月時点で50万部を突破している。また、2020年開催のWEBマンガ総選挙にもノミネートされ、7位に入賞した。2024年、第7回「アニメ化してほしいマンガランキング」で4位に入賞した。
恋する(おとめ)の作り方 あらすじ
自分でもモテると言えるほどの容姿をもつ男子高校生御堂賢士郎は、姉たちの影響もありコスメが大好きだという秘密を抱えていた。蓄えてきたメイク技術を実践してみたくなった御堂は、幼馴染で同じく男子高校生の日浦美果にお願いして、メイクをさせてもらうことにした。すると、普段の根暗で陰キャな雰囲気とは一変した、とんでもない美少女を生み出してしまった。あまりの可愛さにドキドキしてしまう御堂だったが、御堂に密かに想いを寄せる日浦も、そんな様子にまたドキドキしていた。そんな中、日浦は御堂にメイクをしてもらい女の子になった姿で高校に通うことを決意したのだった。
恋する(おとめ)の作り方 登場人物
御堂 賢士郎（みどう けんしろう）
声 - 小野友樹（1巻発売記念PV）
高校2年生。男子。コスメ好きであるが、周囲に言う勇気がないため隠している。
身長185センチメートルぐらい。誕生日は8月22日。A型。好きな女性のタイプは、黒髪清楚・自分よりも身長が低くて貧乳・肌の露出の少ない服装。3人の姉に好みはバレてしまっている。
培った化粧のテクニックを試したい欲求が我慢できず、ついに美果に頼んで試させてもらうことになる。自分好みにメイクした美果に赤面している。
それからというもの、時折、美果に頼んでメイクさせてもらっている。
3人の姉の影響でコスメが好きになっている。
コスメを買いに行くときは、帽子にマスクとサングラスで顔を隠している。
写真部に所属しているほか、文化祭の時期には友人のバンドの手伝いとして軽音部の活動にも参加している。
日浦 美果（ひうら みはて）
声 - 桑原由気（1,7巻発売記念PV）
高校2年生。男子。賢士郎の幼馴染み。癖っ毛。
恋する(おとめ)の作り方 登場人物
身長155センチメートルぐらい。誕生日は9月10日。O型。
賢士郎にメイクされてから、見た目が女子に変わったことによって、賢士郎からの態度が好みの女性に対するものに変わったため、困惑していた。その態度の変化は不愉快ではなく、好意的であったため、学校にも女子の制服で通うことにした。
コミュニケーションが苦手で、必要最低限の交流しかしないようにしていた。女装するようになったのも、学校でも賢士郎と一緒にいたいから。
実は前々から、クラスで賢士郎が他の女子のことを 褒める度にもやもやとした感情を抱いており、賢士郎に恋をしていた自覚はあったが諦めていたものの、メイクされてから賢士郎の態度が変わったことによって勇気を出して女子の格好をすることにしている。
名字の由来は、アキレウスが少年時代に女装した時の偽名ピュラー。
宵待 はとり（よいまち はとり）
6月20日生まれ、B型。
御堂と日浦のクラスメイト。写真部。
明智 銀之丞（あけち ぎんのじょう）
恋する(おとめ)の作り方 登場人物
5月15日生まれ、A型。
1年生。生徒会役員兼写真部員。日浦を女子だと思っていた。
二子山 愛梨 (ふたごやま あいり)
御堂と日浦のクラスメイト。日浦を女同士の友達グループに招き入れて、よく行動を共にする。
花賀ミリア (かが みりあ)
御堂と日浦のクラスメイト。転校生。コスメ好き。黒ギャル。
御堂 胡梅（みどう こうめ）
御堂家長女。社会人2年目。賢士郎のことは「賢士郎」と呼ぶ。
美果の着ている制服は胡梅のものであり、制服を着てディズニーに行きたかったが、サイズが合わなくなったため着て行けなかった。
御堂 菫佳（みどう すみか）
御堂家次女。大学3年生。賢士郎のことは「けーくん」と呼ぶ。
御堂 伊桜（みどう いお）
御堂家三女。大学1年生。賢士郎のことは「賢」と呼ぶ。
日浦 果乃（ひうら かの）
日浦の母。IT企業重役で海外赴任中。一時帰国の際に多少戸惑いながらも美果の女装を認める。
恋する(おとめ)の作り方 制作
作者の万丈は、「男の娘」や女装といった萌え属性を好んでいたが、そのようなキャラクターはラブコメなどにおいて主人公に選ばれないケースが多かった。万丈は「男の娘」の恋愛に真剣に向き合うべく本作の執筆を始めたと語っている。
恋する(おとめ)の作り方 書誌情報
万丈梓 『恋する（おとめ）の作り方』 一迅社〈comic POOL〉、既刊11巻（2025年11月25日現在）
2020年9月11日発売、ISBN 978-4-7580-2153-1
2021年4月16日発売、ISBN 978-4-7580-2231-6
2021年10月25日発売、ISBN 978-4-7580-2303-0
2022年4月22日発売、ISBN 978-4-7580-2384-9
2022年10月25日発売、ISBN 978-4-7580-2458-7
2023年4月25日発売、ISBN 978-4-7580-2514-0
2023年10月25日発売、ISBN 978-4-7580-2601-7
2024年4月25日発売、ISBN 978-4-7580-2692-5
2024年12月25日発売、ISBN 978-4-7580-2805-9（通常版）、ISBN 978-4-7580-2806-6（特装版）
2025年6月3日発売、ISBN 978-4-7580-2906-3
2025年11月25日発売、ISBN 978-4-7580-2996-4
物体検出
物体検出（ぶったいけんしゅつ、object detection）は、デジタル画像処理やコンピュータビジョンに関連する技術の一つで、デジタル画像・動画内に映っている特定のクラス（人間、建物、車といったカテゴリー）の物体を検出するものである。物体検出はコンピュータビジョンの基礎的な学問領域であり、画像分類や顔認識、自動運転など多くの分野でその知見が応用されている。深層学習（ディープラーニング）技術の進展に伴い、物体検出の分野でもR-CNNやYOLO、SSDなどの深層学習を用いた手法が広く使われるようになって精度も大きく向上したが、一方で物体検出分野に特有の技術的な課題や学習・評価に必要なデータセット作成における課題など、解決されるべき課題も残っている。
物体検出 概要
物体検出は、動画像内に特定の属性を持つ物体が存在するかどうかを検出し、もし存在する場合には各物体の位置と範囲まで推論する技術である。物体の位置を示す方法として、バウンディングボックスと呼ばれる物体を取り囲む最小の矩形を用いる方法が使われる。なお、画像認識一般において、認識対象がもつ属性を記号で表したものをクラスと呼ぶ。
物体検出は画像理解、コンピュータビジョンの分野において基礎的な技術であり、セグメンテーションやシーン理解、物体追跡、画像キャプション付与といった他のより複雑な画像認識タスクを解決するための基礎である。また実世界への応用についても、セキュリティ、自動運転、画像検索、ロボットビジョン等幅広い。類似の画像認識技術に、画像内の物体のクラスを識別するクラス分類タスクがあるが、物体検出ではクラスだけでなく物体の位置まで認識する必要があるため、検出器を作成するのはより難しい。また、タスクの特性上、認識対象外である背景の範囲に比べて認識対象の物体が少ないことも、物体検出が難しい一因である。
物体検出 概要
動画像から異なる物体を認識するためには、動画像から意味的でロバストな特徴表現を抽出する必要がある。例えば自動車を撮影した画像間で比較しても、セダンやワゴン、トラックといった外見的な違いがあるものを自動車として検出しなければならない。実世界には同じクラスの物体でも多様な形状が考えられるし、形状が変化する場合も考えられるが、そうしたものを同じクラスで検出できるような頑健な特徴抽出手法が必要とされるのである。2004年にスケール不変な特徴抽出手法であるSIFTが発表されて以降、研究者がよりロバストな特徴量を設計し物体検出に応用するのが盛んとなったが、2012年に深層ニューラルネットワーク(DNN)を用いた手法が画像分類において従来の記録を大きく上回る精度を記録したことで、物体検出でもDNNが活用されるようになり、2019年頃になってもDNNを用いた物体検出手法がなお盛んに研究されている。
物体検出 歴史
1970年代には既に物体検出を取り上げた研究が存在していた。初期の研究では、テンプレートマッチングや画像を分割し個別に検出アルゴリズムを使用するシンプルな手法が用いられており、顔検出などが対象になっていた。1990年頃までは幾何的なアプローチが主であったが、その後はサポートベクターマシン（SVM）やニューラルネットワーク等の統計的な手法の研究が盛んとなっていく。
上述したように動画像から異なる物体を認識するためには、意味的でロバストな特徴表現を動画像から得ることが重要である。回転、照明条件の違い、障害物の有無といった見た目の変化にも不変な局所的な特徴表現を学習する手法の研究が進んでいく。そうした中で2004年にスケール不変な特徴抽出手法であるSIFTが成功を収める等、研究者たちが様々な条件に不変な特徴抽出手法を提案するようになる。2001年に提案されたHaar-Like特徴に基づくViola–Jones物体検出フレームワークは、主に顔検出への応用を目的とした手法で、予め作成した弱識別機を複数組み合わせ、識別器同士で互いの弱点を補い合い全体で一つの識別機を成す。但しこれらの手法のように研究者が手で特徴抽出手法を設計することについては、非常に多様な外観を持つタスクに対して完全に対処できる特徴量を得ることは難しいし、最適である保証もないとされる。
物体検出 歴史
画像認識の分野では物体検出に限らず、上述のSIFTのような研究者がタスクの性質を分析し手作業で設計された手法が支持されていた。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた手法は研究されていたものの、局所最適解を得られる保証がなかったり学習が収束する保証がなかったこともCNNが活用されなかった背景である。そうした状況の中、2012年にAlex Krizhevskyらが画像認識（画像分類）のコンテストであるILSVRC2012で提出したCNNを用いたシステムが、従来の画像認識システムを大幅に超える精度を記録した。このシステムでは膨大な計算量を前提とし、大量のデータをニューラルネットワークの学習に用いるという特徴がある。GPU等の技術的な計算資源の向上も相まって、深層学習の活用が現実味を帯びてきた。
物体検出 歴史
画像分類タスクにおけるこうしたCNNの成功を物体検出の分野にも応用しようという動きがあり、2014年にはR-CNNと呼ばれる検出システムが発表された。これは従来から存在した物体候補領域提案（region proposal、動画像内の物体が存在しそうな領域を複数提案するもの）手法を動画像に施した後、それらの候補領域それぞれにCNNを用いてその領域に対象クラスの物体が存在するか、存在する場合にはその正確なBounding boxの座標を学習するものであった。欠点として、前段の物体候補領域の提案にはCNNを用いていないことや、後段のクラス分類でも従来の機械学習手法であるSVMを用いていること、また候補領域の提案とクラス・Bounding boxの推論という二段構造になっていることによる推論速度の遅さ等があるが、こうした欠点の存在がその後の改善手法の提案に繋がっていった。
物体検出 歴史
R-CNNの発表後、その欠点を改良した検出システムが発表されていく。2014年に発表されたSPPNetは、入力として固定サイズの画像しか受け取れないというR-CNNの欠点を解消した。2015年に発表されたFast R-CNNは、事前に画像全体に対してCNNを用いて特徴抽出を行い、そこに候補領域の情報を組み合わせることで、候補領域ごとにCNNを毎回適用しなければならないというR-CNNの欠点を解消した。さらに2015年に提案されたFaster R-CNNでは、前段の物体候補領域提案の部分がボトルネックとなっていたことに注目し、新たに物体候補領域提案の部分をニューラルネットワークを用いて置き換えた（Region Proposal Network（RPN）と呼ばれる）。これによりシステム全体がニューラルネットワークを用いて学習できるようになり、大幅な高速化を達成した。これ以降も、クラス分類・Bouding boxの座標推定に加え、Bounding box内の対象物体の領域を推定するブランチを追加しインスタンスセグメンテーションを行えるようにしたMask R-CNN等、R-CNNから続く2ステージの検出システムは幅広く研究が進んでいる。
物体検出 歴史
一方で、候補領域を予め抽出し、それについて検出・分類を行うという2ステージの検出システムは計算資源を要するため、特に携帯端末やウェアラブルデバイスといった容量や計算資源の限られた端末での応用が難しいという課題がある。そこで領域提案などを分離せず、入力からクラス分類・Bouding boxの座標推定までをエンドツーエンドで行う1ステージの検出システムの研究も進められている。2013年に発表されたOverFeatは、ILSVRC2013の検出部門にて最高記録を達成する。OverFeatは圧倒的な処理速度を達成するが、一方でその精度は2ステージの検出システムであるR-CNNには及ばなかった。その要因としてはOverFeatに用いられる全畳込みニューラルネットワーク（fully convolutional network）の学習が当時難しかったことが挙げられる。ただ、OverFeatの特徴は後発のYOLOやSSDに引き継がれた。2016年に発表されたYOLOは、画像を任意のピクセルごとのグリッドに区切り、グリッド毎に物体が存在する確率と物体が存在する場合の分類クラスを予測するというものである。YOLOは処理速度で45fpsを記録した。ただしグリッド毎に予測するという性質上、2ステージのFaster R-CNNと比べると位置の正確性は低くなった。特に1つのグリッド内に複数の物体がある場合の検出力が低いという欠点がある。2016年に発表されたSingle Shot MultiBox Detector（SSD）は、Faster R-CNNに用いられたRPNの考え方を持ち込んだもので、YOLOと比較して処理速度がさらに向上するとともに、精度面でもFaster R-CNNと同等の精度を達成した。2019年に発表されたEfficientDet等、1ステージ系でありながら条件によっては2ステージ系のMask R-CNNの精度を上回るシステムも出てきている。
物体検出 手法
物体検出の手法は一般に、従来の機械学習ベースのアプローチまたは深層学習ベースのアプローチのいずれかに分類される。従来の機械学習をベースにしたアプローチの場合、まず以下のリストにあるような手法を用いて動画像内の「特徴」を定義し、その上でサポートベクターマシン（SVM）などの手法を使用してそれらの特徴が対象物体かそうでないかを分類する必要がある。一方、深層学習を用いた手法では、「特徴」を具体的に定義せずともエンドツーエンドで物体検出を行うことができる。通常、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いることが多い。2012年に深層学習がクラス分類タスクで大きな成功を収めて以降は、物体検出においても深層学習によるアプローチが主流となっている。
先述したように、古典的な機械学習をベースにしたアプローチでは、まず画像から特徴量を抽出し、その特徴量を用いてマッチングを行うなどして物体を検出する。以下では特に検出手法について断りがない限り、前者の「画像から特徴量を抽出する」手法について述べている。
Haar-Like特徴に基づくViola–Jones物体検出フレームワーク
物体検出 手法
Haar-Like特徴量は2001年に提案された、主に顔検出に用いられる特徴量である。矩形領域内の平均輝度の差に基づく特徴量で、人間の顔の場合は一般的に鼻筋や頬が明るく、逆に目や口は暗いという共通の特徴があることに着目し、これを捉えるために画像内の明暗の差を特徴としたものである。この特徴を用いた単純な識別器を大量に生成、選別し、それらをカスケード状に接続(直列に接続すること)して顔の位置を検出する手法がHaar-Like特徴と同時に提案されている。
スケール不変特徴量変換 (SIFT)
画像のスケール変換や回転に不変な特徴量を抽出する手法。特徴点を検出するキーポイント検出と、検出された特徴点に対し回転不変な特徴量を記述する特徴量記述の二段構成になっている。SIFTの発表後、SIFTが抱える課題を解決するための派生手法が複数提案され、処理の高速化・省メモリ化が図られている。
HOG特徴量
2005年に提案された、人に共通する特徴を捉えるための特徴量。SIFT同様一定領域まわりの輝度勾配に基づく特徴量であるが、SIFTが特徴点に着目するのに対しHOG特徴量は領域矩形内の輝度勾配を用いるため物体形状を表現することが可能であり、人検出に限らず用いられている。
物体検出 手法
領域提案（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 、cascade R-CNN）
R-CNNは2014年に提案された手法であり、CNNを用いた検出器としては初めて、それまで用いられていたHOG特徴量をベースとする検出器よりも高い性能を出すことを示した。以降の深層学習を用いた様々な手法の先駆けであり、一般物体検出の進展に大きな影響を与えた。R-CNNはまず画像内から物体領域の候補となる領域を生成し、その各候補領域に対してCNNを用いて物体かどうかを判定するというものである。派生手法であるFast R-CNNやFaster R-CNNも同様の構造を引き継ぎ、ボトルネックになっていた部分にCNNを新たに適用できるようにしたり、複数回適用していた処理を一度にできるように改良したものである。
You Only Look Once（YOLO）
物体検出 手法
2016年に発表された手法。画像全体を小さなグリッドに分割し、各グリッドに対して物体が存在するかどうかを判定する。物体が存在する場合にはその物体を囲む矩形のサイズとそのクラスを推論する。処理の過程で、R-CNN系であったような物体候補領域を生成する必要がないため、入力から出力まで1ステージで行えることが特徴である。推論処理で45FPSを達成する等速度が向上した半面、小さな物体の認識が苦手であったり、異なるスケールやアスペクト比を持つ物体の認識が苦手という欠点もある。
Single Shot MultiBox Detector（SSD）
2016年に発表された手法。YOLOが抱える課題に対応して改良された1ステージ系の手法。YOLOでは物体位置の推定にネットワークの最終層で得られる特徴量しか用いなかったのに対し、SSDでは入力に近い層の特徴量も用いたことが特徴で、より小さいサイズの物体の検出にも対応できるようになった。また、複数のアスペクト比を持つ矩形内で畳み込みを行うことで、異なるスケール・アスペクト比を持つ物体の検出にも頑健になった。
Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection (RefineDet)
物体検出 手法
2017年に発表された手法。1ステージの手法で、前半のブロックで物体の有無及びおおまかな位置を検出し、後半のブロックで具体的な物体位置やクラスまで検出する。この2ブロックは接続されており、全体としてはend-to-endで学習ができる。設計者は2ステージ型の検出器の機構を参考にしたと述べており、このように2つのステップを設けることで、より正確な位置を検出することができる。
Retina-Net
2018年に発表された検出モデル。検出タスクについては、検出対象となる前景よりもそれ以外の背景の出現頻度が非常に高いという特徴があり、それを解決するために、検出が難しい事例をより重視してモデルの最適化に反映するFocal lossと呼ばれる損失関数を導入したことが特徴。モデルの構造は1ステージの検出器とFeature Pyramid Network(FPN)と呼ばれる物体検出で標準的に用いられる特徴抽出器を組み合わせたもので、開発者は従来の2ステージ系の検出器と同等の精度を達成したとしている。
Deformable convolutional networks（DCN）
2017年に発表された手法。通常の畳み込みニューラルネットワークを用いる場合、正方形あるいは長方形であるフィルタの形状に検出能力が制約されてしまう。そこで本手法では、フィルタを変形可能なネットワークを設計し、物体検出と同時にフィルタの変形具合も学習することで、物体の形状をより的確に認識できるようにしている。
物体検出 データセット
機械学習においては主にモデルの学習とその評価について、データセットを用いる。
一般に提案手法を公平に評価するため、一定の難易度があるデータセットをベンチマークとして用いることは重要である。また深層学習は大量の学習データを必要とするが、一般に物体検出のためのラベル付けは画像分類のラベル付けと比べると、画像に含まれる物体の種別を選択するだけでなく、その位置まで特定して描画する必要があり難易度がより高い。また、バウンディングボックスの付与はより物体領域を正確に囲うほど良いため、品質とコストの釣り合いを取ることが難しい。機械学習全体の課題として大規模なデータセットを単独で構築することが難しいということもあり、ラベル付けが行われた大量のデータにオンラインでアクセスできる環境が整うことで研究・開発が進むという側面もある。例えば2017年に発表された顔検出のためのデータセットであるUMD Facesというデータセットは、従来の大規模なデータセットの中には公表されていないものもあり、特に研究機関が自由にアクセスできる動画を含むデータセットを作成することを一つの目的として発表したとしている。また特に研究が盛んな特定の分野では、その分野に特有の物体を詳細にラベル付けしたデータセットが作成されることもある。

以下では一般物体検出のためのデータセットに加え、分野別のデータセットについても述べる。
物体検出 データセット
動画像に多く出現する一般的な物体を広範なカテゴリに分類して取り揃えたデータセットを紹介する。
顔認識は本人認証のための生体認証技術であり、同時に軍事、セキュリティなど多くの分野に応用されている技術である。一般物体検出タスクと比較して、より広い範囲のスケールの対象物を認識する必要があること、一口に顔といってもパーツの配置や肌の色の違い等によって同じものが一つとして存在しないことといった違いがある。
物体検出の実世界への応用分野の一つとして自動運転が挙げられる。これは自動運転において、道路上の信号機や標識を認識することが必要だからである。以下では標識や信号機を含むデータセットを挙げている。
物体検出 評価指標
物体検出システムの性能を測る指標としては、大きく2つの視点から挙げることができる。1つが処理速度であり、もう1つが精度である。特に処理速度を測る指標としてフレームパー毎秒(FPS)、精度を測る指標として適合率と再現率がある。以上の指標は物体検出に限らず用いられる指標であるが、物体検出に特有の数値としてIoU(Intersection over Union)がある。これはある推定結果と対応する正解がどの程度重なっているかを表す数値であり、完全に一致しているときには1、全く重なる部分がないときには0となる。実際の検出システムでは完全に正解と一致する結果を得ることは困難であるため、実運用評価の際にはこのIoUが一定値以上の結果を正解とみなし精度を測ることになる。また、適合率と再現率の他に、これらを組み合わせた平均適合率（Average Precision, AP）も用いられることが多い。推論時には推論した結果とともにどの程度の確からしさでその検出結果を得たかという指標も返されるが、この確からしさも用いて計算される指標である。適合率と再現率は一般にトレードオフの関係にある（後述）ため、双方の要素を取り込んだ平均適合率が使われる。
物体検出 評価指標
一般に以下の式で計算される。ここで、TPは推論結果の中で実際に正解しているもの、FPは推論結果の中で実際には正解でないものの個数である。
適合率は推論結果のうち正解がどれだけ含まれているか、すなわち「どれだけ正解でないものを誤って正解と検出しないか」を表す指標である。
一般に以下の式で計算される。ここで、FNは検出しなかったものの実際には正解であるような見逃した個数を表す。
再現率は全ての正解として扱われるべきものの中で実際にどれだけ推論できたか、すなわち「どれだけ正解を見逃さなかったか」を表す指標である。式からも明らかであるが、見逃しを減らすためにより多くのものを検出しようとすればするほど再現率は高まるが、その分本来正解でないものを正解としてしまうパターンが増えるため適合率は下がりがちである。他方で、過検出を減らすために検出結果を絞り込むと適合率は高まるが、その分本来正解であるべきものを見逃すパターンが増えるため再現率は下がりがちである。すなわち、適合率と再現率はトレードオフの関係にある。
物体検出 課題
本節では物体検出における課題を挙げる。なお、2020年現在物体検出の研究は深層学習を用いたものが主であり、本節で挙げる課題も深層学習を用いることを前提としているものが多い。
DNNは入力画像に幾何的な変換を加えた場合、得られる特徴マップは不変ではない。平行移動的な幾何学変化にはある程度強いものの、回転やスケールの変化などが大きいと結果が変化してしまう。そのため、幾何的なロバスト性を獲得するために様々な手法が提案されている。回転変換へのロバスト性については、テキスト認識や航空画像からの検出といった分野では研究例があり、データセットが作成された例もある。一方で、一般物体に関する大規模データセットは回転画像を含んでいないため、一般物体についての研究は限られている。
実世界の画像にはしばしば、対象物体を遮蔽するような障害物が存在することがあり、対象物体からの情報を損なってしまう。対策手法として、予めオフセットを見込んだ畳み込み、プーリングを行うものが挙げられる。また、GAN等の生成ネットワークを用いて障害物を意図的に作る手法も提案されているが、オクルージョンを巡る課題はまだ解決されていない。
物体検出 課題
画像に生じるノイズも課題の一つである。原因として、照明条件、画像圧縮によるもの、安価な端末を用いることによるもの等が挙げられる。しかしこれまで作られた大規模データセットは高画質であることが前提であり、従来手法もこれらの画像の劣化を考慮していないことが多い。
この他にも、物体検出に固有の課題として、検出対象でない「背景」に分類されるクラスが圧倒的に多くなってしまうという、クラス間での正解数のアンバランス等が挙げられる。
ペルシウム
ペルシウム（英語: Pelusium; アラビア語: الفرما; コプト語:Ⲡⲉⲣⲉⲙⲟⲩⲛ / Ⲡⲉⲣⲉⲙⲟⲩⲏ / Ⲥⲓⲛ）は、古代エジプトのナイルデルタの東端にあった都市。その遺跡はテル・エル＝ファラマ（Tell el-Farama）と呼ばれ、現在のスエズ運河の港湾都市であるポートサイドの30キロメートル南東にある。ローマ帝国時代ではこの地方の中心であり、キリスト教はこの地に管区大司教を置いていた。
ペルシウム 位置
ペルシウムはナイルデルタの海岸線と湿地帯の間にあり、当初は海から2マイル半（4キロメートル）遡った場所にあった。紀元前1世紀にはすでに土砂の堆積によって港が埋まりつつあり、3世紀には地中海の海岸は4マイル（6.5キロメートル）も先に遠ざかっていった。
この地の主産物は亜麻であり、プリニウスの『博物誌』（Natural History xix. 1. s. 3）では「linum Pelusiacum」（ペルシウムの亜麻布）は生産数も多く質も非常に良かったとある。ペルシウムはビールの生産の始まった地でもある。
ペルシウムはエジプトの東の国境に建つ、非常に強固な要塞都市でもあり、シリア・パレスチナ方面からの侵入や地中海からの侵入からエジプトを守ってきた。そのため、エジプトに侵入した軍隊の最初の標的でもあり、多くの野戦や包囲戦がペルシウムの城壁の外で起こった。
ペルシウム 地名
ペルシウムは下エジプト最東端の大きな街であり、ナイル川の一番東の分流の岸辺に建つことから、ナイルデルタの一番東の河口は「ペルシウムの入り口」（Ostium Pelusiacum）と呼ばれていた。大プリニウスはアラビアとの境界を説明する際にペルシウムに言及する。「ペルシウムから65マイルのラス・ストラキ（Ras Straki）がエジプトとアラビアの境界である。そしてセルボニスの湖が見えてくるあたりからエドムとパレスチナが始まる。この湖は…今は沼地となっている」 。1世紀の歴史家フラウィウス・ヨセフスは、『ユダヤ戦記』で、ペルシウムはナイル川の分流のうちの一つの河口にあると書いている。
ペルシウム 地名
ラテン語の「ペルシウム」はギリシャ語での地名に由来する。古代エジプト語ではセナ（Sena）やペル＝アムン（Per-Amun, アメン神の家）とも呼ばれた。コプト語ではパラモウン（Ⲡⲉⲣⲉⲙⲟⲩⲛ; Paramoun）と呼ばれている。ギリシャ語ではペルシオン（Pelousion; Πηλούσιον）またはサイエン（Saien; Σαῖν）と呼ばれた。カルデア語やヘブライ語ではシン（Sin; ヘブライ語: סִין‎)）、アラム語ではセヤン（Seyân）と呼ばれた。近代のエジプト・アラビア語ではテル・エル＝ファラマと呼ばれる遺丘になっている。辞書編纂者のウィリアム・スミスによれば、旧約聖書エゼキエル書でエジプトに対する神の怒りが描かれる部分にある「エジプトの砦シン」（30章15）という地名はペルシウムを指す。スミスはエジプト語とギリシャ語の「ペレモウン」という地名は、「泥の家」を指すのではないかと推測している。
ペルシウム 歴史
アケメネス朝ペルシャ帝国のカンビュセス2世は紀元前525年、エジプト第26王朝に侵入し、ペルシウムの戦いで決定的な勝利をおさめエジプトを征服した。ヘロドトスがペルシウムを訪れた際、まだ周囲の野原には遺骨が散乱している状態だったという。紀元前5世紀の歴史家クテシアスは、ペルシャ側の死者7千人に対してエジプト側の戦死者は5万人と伝えているが、2世紀の歴史家ポリュアイノスは、カンビュセス2世は歩兵らに、エジプト人が崇拝するバステト神と結びつく神聖な生き物である猫を前に持たせて前進したため、エジプト人は戦わずして退却したという伝説を伝えている (ポリュアイノス Stratag. vii. 9.)。
ペルシウム 歴史
紀元前373年には、アケメネス朝のフリュギアのサトラップであるファルナバゾスと、アテナイの将軍イフィクラテースの連合軍がペルシウムの前に出現したが、戦わずに退却していった。エジプト第30王朝のネクタネボ1世はペルシウム周辺の土地を水没させ、航行可能な水路を封鎖することによりエジプトを守った (シケリアのディオドロス xv. 42; コルネリウス・ネポス, Iphicrates c. 5.)。しかし紀元前343年、ペルシウムは再度アケメネス朝に攻められ、陥落した（ペルシウムの戦い）。ペルシウムは5千人のギリシャ人傭兵に守られており、緒戦ではペルシャ軍の中のテーバイ兵の軽率な攻撃もあってエジプト側が有利に戦ったが、ネクタネボ2世による早まった用兵によりエジプト側は撃破され、ペルシウムは降伏し、アケメネス朝がエジプト第30王朝を滅ぼすことにつながった (シケリアのディオドロス xvi. 43.)。
紀元前333年、ペルシウムはアレクサンドロス3世の前に降伏した。アレクサンドロスはペルシウムに兵営を置いた (アッリアノス, アレクサンドロス東征記 iii. 1, seq.; クイントス・クルティウス・ルフス iv. 33.)。
ペルシウム 歴史
紀元前173年、セレウコス朝のアンティオコス4世エピファネスは、エジプトのプトレマイオス朝のプトレマイオス6世をペルシウムの城壁下に破った。ペルシウムはセレウコス朝の支配下に置かれ、セレウコス朝がエジプトから退却した後もペルシウムはセレウコス朝が確保した。セレウコス朝の崩壊後はプトレマイオス朝がペルシウムを回復した。
紀元前55年、共和政ローマのプロコンスル（前執政官）であるアウルス・ガビニウスは、プトレマイオス12世をプトレマイオス朝のファラオに復位させるためエジプトに侵入した。ガビニウスの将軍であったマルクス・アントニウスはペルシウムでエジプト軍を破り、自分のものとした。プトレマイオス12世はペルシウム人たちを殺そうとしたが、その試みはマルクス・アントニウスに阻まれた (プルタルコス Anton. c. 3; ワレリウス・マキシムス. ix. 1.)。紀元前48年、ローマ内戦でガイウス・ユリウス・カエサルに敗北したグナエウス・ポンペイウスはエジプトに逃れたが、ペルシウムで暗殺された。
501年、東ローマ帝国領のペルシウムはサーサーン朝ペルシャ帝国の侵入により荒廃した (アレクサンドリアのエウティキウス, Annal.)。541年、ペストの流行がペルシウムから始まった。これが、東ローマ帝国から西ヨーロッパまでを蹂躙した「ユスティニアヌスのペスト」の始まりであった。
639年、イスラーム初期の将軍であるアムル・イブン・アル＝アースのエジプト侵入に対し、ペルシウムは長期間抵抗した。最終的にペルシウムは降伏したが、ナイルデルタの鍵と言えるペルシウムの降伏は事実上エジプトの降伏を意味するものであった。
870年頃のラダニテ（中世にユーラシアを旅したユダヤ商人）の記録には、ペルシウムは交易網の中の大きな港湾都市として残っている。しかしペルシウムは長年にわたり衰退しつつあった。1118年、十字軍国家エルサレム王国のボードゥアン1世はエジプトに侵入してペルシウムを破壊したが、直後にこの地の魚にあたって食中毒となり、アリーシュで没した。エジプトを統治していたファーティマ朝はその再建を行わず、ペルシウムは歴史から姿を消した。
ペルシウム 考古学的調査
ペルシウムの発掘調査は1910年に、フランスのエジプト学者ジャン・クレダ（Jean Clédat）の指揮により開始された。1980年代にはモハメド・アブド・エル＝マクスード（Mohammed Abd El-Maksoud）率いるエジプト調査団とジャン＝イブス・カレズ＝マラトレ（Jean-Yves Carrez-Maratray）率いるフランス調査団が発掘を行っていた。エジプト調査団は3世紀にさかのぼるモザイクのあるテルマエ（浴場）を発見している。ナイル川の水をシナイ半島に導くサラーム運河（Peace Canal）が遺跡を横断して建設されるため、1991年にはペルシウム一帯の大規模な発掘調査が世界各国の研究者により進められた。エジプト調査団はアンフィテアトルム（円形劇場）と東ローマ時代のバシリカを調査した。イギリス調査団は遺跡南部を、カナダ調査団は西部を担当した。2003年から2009年まで、ワルシャワ大学ポーランド地中海考古学センターは、2世紀から3世紀に作られたいわゆる「大劇場」やそれ以後の時代の住居群を調査している。ポーランド＝エジプト合同調査団は劇場の一部再建も行っている。
ペルシウム 考古学的調査
2019年には、ペルシウムの大通り沿いに、2500平方メートルのグレコ・ローマン様式のレンガと大理石の建物がエジプトの考古学チームにより発見された。中から発見された円形ベンチについて、ペルシウムの市民代表による会議や、ペルシウム市の元老院の集まりのために使われたのだろうと述べられている。
シン・ドンミ
シン・ドンミ（朝: 신 동미、1977年9月13日- ）は、韓国の女優。スターハウスエンターテインメント所属。
シン・ドンミ 人物
1977年9月13日に京畿道加平郡で生まれる。
1998年に演劇俳優としてデビューを果たす。
2001年MBCタレント30期公開採用タレントとして芸能界デビューする。
藤原周光
藤原 周光（ふじわらの ちかみつ）は、平安時代後期の貴族・学者・漢詩人。官位は従五位上・大監物。
藤原周光 経歴
藤原北家・良門の子孫である民部丞藤原頼長（保元の乱で敗死した人物と別人物）の子。のちに藤原式家・敦基の養子となる。学者としても官吏としても昇進に伸び悩み、60歳代後半には隠遁生活を送るものの、再び出仕した。（『古今著聞集』巻3）
保元3(1158)年にはすでに80歳という高齢（『古今著聞集』巻3）のため高官に出世した弟子に身をささえられながらではあるものの、内宴に参加する栄誉にあずかる。
藤原周光 人物
藤原忠通を中心とする詩壇における枢要として活躍した。自らが編纂したとも伝わる『本朝無題詩』には、最多の105首が残されている。詩作は、生涯を反映するかのような厭世的な作風であり、大宰府から上洛の途次に作ったとされる連作には、当時の社会風俗も描かれている。
泉甲二
泉 甲二（いずみ こうじ、1894年8月31日 - 1980年11月10日）は、日本の歌人、美術評論家。本名は山田 邦祐。
泉甲二 経歴
福岡県福岡市田島に生まれる。1915年福岡県立中学修猷館を経て、1920年早稲田大学文学部英文科を卒業し、研究社に入社。在学中の1917年から北原白秋に師事している。
戦後、「婦人画報」編集局に移り、1935年白秋の歌誌「多磨」創刊に参加、のち編集に従事。1953年に同誌が終刊後、中村正爾の歌誌「中央線」創刊に参加。
本名名義で美術書も出版した。
長泉塚古墳
長泉塚古墳（ちょうせんづかこふん）は、愛知県丹羽郡扶桑町高雄にある古墳。形状は円墳。県の史跡に指定されている。古墳時代後期の築造と推定される。