おもしろメディア学

おもしろメディア学:スウエーデンのタペストリーと減法混色

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スウエーデンのタペストリーをプレゼントしていただきました.
写真のように,いくつかの色を見ることができます.

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赤,黄,青,白の4種類の糸を使っているようですが,このような表現ができます.

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100件記念:メディア学部の教員が所属する「学会」ってなに?

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メディア学部のブログ記事が毎日投稿されるようになって,3年ちかくになります.
「全記事一覧」を選択して,すべての記事を表示してみると,大変いろいろな内容の記事があることが分かります.特に,大学のブログということで「学会」というキーワードに注目してみましょう.

検索用語を「学会」として検索したら,何と本日(7月5日現在)でちょうど100件が検索できました.教員,学生の研究発表,受賞報告,学会活動報告,学会紹介などさまざまですが,大学らしい数です.

ところで,1年ほど前に教員にどんな学会で研究発表をしているか,学生に研究発表を勧める学会はなにかという調査をしてみました.回答した26名の教員が所属している学会で,入会人数が多い6つの学会は次の表になりました.

Gakkai

情報処理学会は会員数も多く,コンテンツ,技術,社会など幅広い分野をカバーしていることから多くの教員が加入しています.

芸術科学会
は,メディア学部のコンテンツ関係,CG関係の研究発表が大変多くありますし,学生の受賞も多数になります.

画像電子学会は,発足当時はFAXが発達していた時で,そのような研究を推進していました.その後,Visual Computing分野を拡大してきています.メディア学部の教員は,VC分野を主に研究しています.

電子情報通信学会は,通信分野では国内最大の学会です.技術関係を研究している教員が活躍しています.

日本デジタルゲーム学会は,その名の通り,ゲームに関する研究を対象としています.ゲームもいろいろな側面がありますので,メディア学部の教員もコンテンツ分野からの視点だけではなく,技術や社会の面からも研究を進めています.

日本音響学会 は1936年に発足したたいへん歴史のある学会です.メディア学部の教員は,技術面から音声や音響を扱っていますが,コンテンツ分野への応用などさまざまな分野に研究を拡大しています.

以下に,3つのコースに分けて学会名をリストアップしました.名称を見ていてもいろいろなジャンルがあることが分かります.大変興味ある学会も多いので,ぜひ検索して調べてみてください.

(1)主にメディアコンテンツコースの教員が取り上げた学会
VR学会
アジアデジタルアートアンドデザイン学会(ADADA)
可視化情報学会
芸術科学会
日本アニメーション学会
日本デザイン学会
日本デジタルゲーム学会
日本人間工学会
日本図学会
日本設計工学会
日本展示学会

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おもしろメディア学:飛行機のなかで,収納モニタが取り出せない.

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先日,飛行機に乗る機会がありました.ちょうど非常口の横の座席でした.非常用ですので,座席の前はスペースがある代わりに,座席のひじ掛けに収納モニタがあります.
写真のように「RELEASE」という単語と矢印を見つけました.黒いレバーを下におろすという印に見えますが,みなさんはいかがでしょうか?

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私はすぐにそのように考えて,力を入れて下におろそうとしました.しかし全くおりません.歳を取って力がなくなったのか,それとも眠くてちからがはいらないのかと....いろいろ試行錯誤しました.

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アンチエイリアシング(3)

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アンチエイリアシングの原理は、図形の輪郭部分にあたる画素(小さな正方形)の一部が図形に、残りが背景に重なる場合、その輝度を図形と背景の中間の値にすることです。中間の値を具体的に計算するには、図形の面積と背景の面積の比を使います。

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この例は前回示した例の中で薄緑で囲んだ画素(一辺1で面積1)です。図形は白(輝度255)で背景はグレー(輝度128)の設定です。この場合、左図の点Pの位置が下から1/3のところにあることは計算できます(詳細略)。すると白い直角三角形の面積は1/6と計算でき、画素の輝度も計算できます。結果は

255×(1/6)+128×(5/6)≒149

で、輝度は149です。

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アンチエイリアシング(2)

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CG数理の基礎(シラバス)の授業のうち、前回はアンチエイリアシングの授業の一部を紹介しました。図形と背景の中間の明るさを使うことで斜めの線でもギザギザにみえないようにする技術です。

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線分を太さ1画素の長方形と見なした場合の描画

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アンチエイリアシング(1)

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CG数理の基礎という講義(シラバスはこちら)では「画素の明るさ計算」に帰着してCGアルゴリズムを説明します。先日の授業ではアンチエイリアシングを解説しました。

簡単にいうと、アンチエイリアシングとは、CGで図形を描いたときに生じるギザギザの不具合を軽減する手法です。次の図は、上がアンチエイリアシング処理なしの結果画像、下が直線(黄色)にアンチエイリアシング処理を施した結果画像です。

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本を執筆するために:「視聴覚メディア,メディア学大系,コロナ社」に関するブログ記事

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先日,出版された「視聴覚メディア」のなかで,私は,「視覚メディア」に関係する第1章,第2章を担当しました.
この書籍の概要は,次の2つの記事をご覧ください.
「視聴覚メディア」:コロナ社メディア学大系第15巻の発行 2017.05.06
メディア学大系「視聴覚メディア」第3章 2017.05.07

9784339027952

このような本を書く前の準備として,3年以上前より,「おもしろメディア学」としてブログ記事を書きました.このように,書きたいことを少しづつ整理して,公開しながら執筆内容の構成を考えてきました.

このブログ記事では,書籍では紹介しなかったような内容やカラー画像として紹介できなかったような画像,アニメーションもブログ記事で見ることができます.
「おもしろメディア学」の記事は次のようです.少しづつ読んでください.もしより内容を体系的に理解したい場合は,書籍をぜひ購入してください.
【おもしろメディア学】 見ているものをそのまま信じてはいけない. 2016.04.16

No1

おもしろメディア学: 見る距離によって,違う画像が見える?! 2016.01.20
おもしろメディア学 第53話 「だます」ことはいいことだ!? 2014.11.12

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おもしろメディア学 第39話 3Dプリンターとデジタルモデリングの展開 2014.10.09

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標本化定理

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(以下の話はフィクションです。登場人物は実在の人物とは関係ありません)

メディア学部のO淵先生(仮名)は、気分屋なことで有名です。実は1日おきに機嫌が良くなったり悪くなったりします。今年度は、4月1日の機嫌が良かったので、そのあと2日の機嫌は悪く、3日は良く、といった具体に繰り返していきました。カレンダーにするとこんな感じです。

2017年4月
1 (良)
2 (悪) 3 (良) 4 (悪) 5 (良) 6 (悪) 7 (良) 8 (悪)
9 (良) 10 (悪) 11 (良) 12 (悪) 13 (良) 14 (悪) 15 (良)
16 (悪) 17 (良) 18 (悪) 19 (良) 20 (悪) 21 (良) 22 (悪)
23 (良) 24 (悪) 25 (良) 26 (悪) 27 (良) 28 (悪) 29 (良)
30 (悪)

学生のA君は、毎週火曜日にO淵先生の「音響コミュニケーション論」の授業を取っています。初回の授業は4月11日でしたが、その日は先生はご機嫌でした。楽しくて良い講義だな、と思ったのですが、次の週の4月18日、O淵先生の機嫌は最悪で、授業の雰囲気もどんよりとしています。そしてまた次の週の25日の機嫌は良く、翌週5月2日は悪く、5月9日は良く、というパターンで繰り返していきました。

さて、A君の目に、O淵先生はどのように映ったでしょうか。「なんだか1週間ごとに機嫌の良し悪しが変わる、面倒な先生だなあ」と思ったに違いありません。おかしいですね。O淵先生の機嫌が変わるのは1日おきなのですが、A君の目には1週間おきのように見えてしまいました。これはやむを得ないことで、週に一度しか会わない人の変化は、2週間単位(機嫌が良かった日から、次に機嫌の良い日までが2週間)でしか観測できないのです。この一見あたりまえのような性質のことを、難しい言葉で「標本化定理」と呼びます。

音は空気の粗密波です。O淵先生の機嫌のように、「粗」と「密」を繰り返しています。この繰り返しが1秒に何回あるかを、その音の周波数といいます。一方、その音を1秒間に何回観測するかを、サンプリング周波数といいます。「サンプリング周波数の半分の周波数よりも高い音は観測できない」というのが、音に対する標本化定理の正確な表現です。そして、A君のように間違った周期で解釈してしまうことを、エイリアシングと呼びます。

(大淵 康成)

巨人の肩の上

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渡辺です。

タイトルにある「巨人の肩の上」という言葉は、学者の間では有名な言葉で、論文検索サイト「Google Scholar」(https://scholar.google.co.jp) のトップページにも表記されています。

この言葉の初出は12世紀フランスの詩人によるものらしいのですが、有名になったのは17,8世紀の物理学者アイザック・ニュートンと、同じく物理学者の友人であったロバート・フックでの手紙のやりとりによります。フックがニュートンに対し

「なぜあなたには、凡人には想像すらできない彼方の事象を思い浮かべることができるのでしょうか?」

という質問をしたのですが、それに対しニュートンは

「私が彼方を見渡せたのは、それはひとえに巨人の肩に乗っていたからです。」

と返信しています。

このニュートンの言う「巨人」というのは、偉大な先人達が発見してきた様々な理論や実績のことです。ニュートンは、これらの先人達の成果を誰よりも把握しているから、その先を見渡すことができる、それを「巨人の肩に乗る」と表現したわけです。この言葉は、人間が勉強をする根源的な理由の一つとして、よく引用されます。

今年度の研究室ミーティング初回で、私はこの言葉を学生に紹介しました。これは、私が研究を行っていく上でのスタンスの一つでもあります。研究の進め方は人それぞれ、色々な方法があって良いと思いますが、一つの参考になればと存じます。


(メディア学部准教授 渡辺大地)

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音声の認識に必要な情報はどれくらい?

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みなさん、こんにちは、

 
コンピュータによる音声認識には、高度の信号処理、複雑なプログラムと膨大な記憶装置を必要とします。人間の音声認識性能はそれ以上ですので、脳の中ににはさらに高性能で規模の大きな情報処理システムがあると考えられます。
それでは、次の音声を聞いてください。
 
何と言っていましたか?雑音っぽいですが、「おもしろい」ですよね?
さて、この音声のサウンドスペクトログラムを見てみましょう。

Noise_excited_omoshiroi_fdiv800

               図1 雑音っぽい「おもしろい」のサウンドスペクトログラム

 

サウンドスペクトログラムは、横軸が時間、縦軸が周波数を表し、赤いところが音の成分が強く、青いところが音の成分が弱いことを表しています。横軸の時間は0.8秒程度、縦軸の周波数は人の声を聴き分けるのに十分は5500ヘルツ程度までが表されています。

何か縦方向に7つの段がありますね?

実は、この音声は7つの雑音から出来ているのです!周波数の間隔は800ヘルツで、周波数の情報はなんと7つしかないのです。

 

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