開会の辞

多視点画像情報に基づく高速かつ高品質な自由視点コンテンツの生成と閲覧

コロナ禍により対面での活動が制限された結果，ビデオ会議などの遠隔コミュニケーションが日常化しつつある．通信技術や計算機の発展により伝送情報量は今後さらに増えることが予想されるが，そのコンテンツとして高解像度映像と並んで期待を集めるのが3次元モデルである．しかし，撮影すれば直ちに高品質なコンテンツが整う映像に比べ，現状の3次元モデル生成は処理速度および品質共に実用化に十分なレベルに達しているとは言い難い．また，コンテンツ生成に必要な設備導入コストも実用化に向けた重要な課題である．本講演では，これらの課題解消を目的として我々が研究開発した，多視点画像情報に基づく高速かつ高品質な自由視点コンテンツの生成および閲覧手法について紹介する．

新しい映像表現を可能にするボリュメトリックビデオスタジオ－川崎

時間と空間を丸ごとキャプチャするキヤノンのボリュメトリックビデオシステムは，2019年のラグビー国際大会での採用をはじめスポーツをターゲットとして取り組んで参りました．2020年には当社川崎事業所内にシステムを常設した『ボリュメトリックビデオスタジオ‐川崎』を開設し，エンターテインメントの領域においても幅広くご活用頂いています．本講演では，当システムを活用して制作された事例をご紹介しながら，それらを支える技術についてお話しします．

閉会の辞

開会

非侵襲的脳活動信号によるBMIと脳情報の可視化

ブレインマシンインタフェース（BMI）を目的として脳活動計測信号から脳情報を抽出する試みにおいて，外科的手術を伴わない手法により計測したデータでは，詳細な情報抽出が困難とされている．そのため欧米を中心に近年では，脳内に電極を埋め込む手法の標準化を目指す動きが加速している．この動向に対して本講演では，手術を伴わない非侵襲的な手法による脳活動計測信号と機械学習を用いることで詳細な脳情報の抽出を目指す試みについて紹介する．例として，主に頭皮脳波から言葉を音声として再現した研究を挙げ，情報抽出だけでなく脳波を用いた脳内信号の可視化への応用可能性についても言及する．

脳波BMIによる意思伝達装置の開発とその脳波脳トレ競技への応用

我々は脳と機械を直結するBMI技術の一種として頭皮上脳波の即時解読による意思伝達装置「ニューロコミュニケーター」の開発に取り組んできた．
この装置は，視覚的手掛かりがきっかけで生じる注意の瞬間的な高まりを反映する脳波成分「事象関連電位」を，簡便なヘッドギアと高速・高精度のパターン識別技術で検出し，仮想的なスイッチ「脳波スイッチ」としてパソコンやロボットの操作を行うことが可能である．本講演では，この装置の実用化における臨床評価でわかってきた課題や，そのコア技術を活用した脳波による脳波脳トレ競技「bスポーツ」への応用などを紹介する．

視覚的意味内容の脳情報解読とBCIの臨床応用

脳活動から運動意図などを機械学習によって推定する脳情報解読技術を用いたBrain-Computer Interface（BCI）が実現し，ALSなどにより重度麻痺がある患者さんの運動機能や意思伝達機能の再建が可能になった．BCIを用いることで，ヒトは身体の限界を越えられるようになったとも言える．しかし，特に侵襲型BCIの多くは運動野の活動に依存しており，ALSなど運動ニューロン病で末期まで安定して利用できるかわからない．そこで我々は，視覚野から脳情報解読を行い，高次元で高精度の皮質脳波BCIの実現を目指している．ヒトが身体や運動によらず意思伝達を行う新しいBCIについて我々の研究を紹介する．

閉会

開会

多メディア時代における人々のメディア利用と意識

近年，スマートフォンの普及やインターネット環境の改善により，インターネット動画の視聴が急速に広がっています．また，インターネットに接続されたテレビで，YouTubeやNetflixなどの動画コンテンツを楽しむ人も増えてきました．こうした中，インターネット動画はどのように見られているのでしょうか．NHK放送文化研究所が実施した最近の世論調査から，テレビ視聴や動画利用の実態と意識について報告し，人々にとってテレビの存在がどう変わってきたのかを明らかにします．

休憩

NHKプラス開始から1年半　現況と今後のサービス拡充

NHKプラスは，2020年3月に，インターネットで地上波放送番組を視聴できる動画配信サービスとして開始．放送中の番組を同時に視聴でき，番組が終わるまでの間に冒頭や途中に戻って視聴が出来る「同時配信サービス」，放送終了後に一定期間配信する「見逃し配信サービス」により成り立っている．サービスインから1年8カ月．東京五輪のメッセージ無し同時配信や，その期間限定の見逃し配信イッキ見施策などにより，利用者は堅調に増加，繰り返し利用の定着もみられる．より多くの皆さんに普段使いしていただき，NHKコンテンツの価値を広く届けるために，来年度以降，さらなるサービスの拡充を検討している．

放送局によるネットサービスの実状と課題 ～ TVer ～

外資系サービスの拡大などにより，PC，スマートデバイス，コネクテッドTVなど，あらゆるデバイスで，場所，時間にもとらわれることなく「多様な動画コンテンツを自由に楽しむめる」時代となりました．
そのなかで，今年6周年を迎え，累計アプリダウンロード数は4000万を越え，月間動画再生数が2億回を突破するなど拡大を続ける，民放による動画配信サービス「TVer」．サービスの現況と，特に今後拡大が想定される，コネクテッドTVでのテレビコンテンツ展開の可能性について，考えるきっかけとなるセッションです．

閉会

オープニング

時系列データを用いた異常予兆検知におけるMLOpsの事例紹介

設備の異常予兆検知にAIを利用する場合，少ない故障予兆の事例から効率的，継続的ににAIを改善させることが重要になります．これに対して，AIを利用する現場とデータサイエンティストが効率的に協力してAIを改善できる現場協力型MLOpsの実現を目指す取り組みについてご紹介します．

インダストリアルIoTサービスを支えるMLOps基盤

機械学習を用いたサービス・システムが世の中に広がる一方，モデル劣化などの従来の開発・運用とは異なる機械学習特有の課題がサービス・システムの安定運用を妨げているこれを解決するため，MLOpsと呼ばれるモデルの精度維持・保守運用を行う仕組み・取り組みが広がりつつある．MLOpsは，ビジネス，機械学習，システム開発，システム運用の各専門家が一体となり，サービス・システム を継続的に改善・維持する．発表ではMLOpsを構成するステップ，基盤とその活用事例について紹介する．

画像，動画データにおけるMLOps事例のご紹介

AIを使った新規サービスの立ち上げや既存業務の改善を試行するプロジェクトは年々増えていますが，実ビジネスへ本格導入に至らないケースが散見されます．
主な理由は二つあり，一つ目は限られたPoC期間内に実業務に耐えられるレベルまでAIの精度を向上しきれないケースと，二つ目は機械学習の開発担当者が作成したAIモデルをシステム開発担当者が引き継いで商用システムへ導入しますが，コミュニケーションや作業の分割コストにより導入に時間がかかるケースが挙げられます．
加えて昨今は，コロナウィルス感染拡大の影響で人の行動様式が日-週単位で変化するため，変化前にデータサイエンティストがチューニングしたAIモデルの精度が陳腐化し，役に立たなくなるケースが多くなっています．
このような状況を踏まえて，MLOpsが昨今注目されております．
本講演では，MLOpsの最新動向及び画像，動画データにおける最新事例に関してご紹介をさせて頂きます．
①参考URL：https://www.nttdata.com/jp/ja/news/release/2020/093001/
②参考URL：https://journal.ntt.co.jp/article/11263

クラウド上で実現するリアルタイムネットワークトラフィックのMLOps基盤

NTTComでは，Testbed（技術検証網）として利用されているネットワークを運用しています．Testbedでは，ユーザ要求により新しい検証機器の導入や拠点追加が頻繁に行われることでトラフィックのデータ量・傾向・形式などが頻繁に変化します．この状況では，機械学習を用いてトラフィック分析をしても日々変化するデータやビジネス要件の変化により，モデルの陳腐化や構成変更に伴うコストの増加という課題が引き起こされます．この課題を解決するために継続的な学習，適切なモデル選択，柔軟なリアルタイムデータパイプラインの整備，デプロイの高速化などの継続的かつ柔軟に改善を狙うスケーラブルなMLOps基盤を構築する必要があります．本発表では，そういった特徴を満たすTestbedのリアルタイムネットワークトラフィック分析システムをクラウド上で実現した事例を紹介し，今後の展望について述べます．

クロージング

Chairperson greeting

New Stage - We will find a way. We always have.

1. Changes in the broadcasting environment
2. Changes in the production environment
3. Meeting with Unreal and Timeline
4. Case Study
5. Direction of development

Nursing VR/AR: Investigation on Training and Education for Nurses applying VR/AR technology

Nurses play an indispensable and essential role in the health care system. In Korea, education and training using VR/AR are necessary due to the high faculty-to-student ratio, lack of practice facilities, and COVID-19. This presentation introduces research activities that combine virtual reality and augmented reality technologies to improve training and education for nurses, where discipline and collaboration are essential. This study is still in its infancy, and we believe that it will help solve various problems for collaborative and skilled nurses in the future.

Development of 4D human reconstruction and delivery platform for hyper realistic VR/AR service

4D reconstruction is a technology that gradually creates a model that can be viewed from any angle through 3D motion estimation of successive images acquired from RGB-D cameras.
From this session, we will introduce the 4D human reconstruction technology and the development results related to the compression/transmission and playback platform to deliver reconstructed models to remote locations.

Building an Adaptive Virtual 3D Human Body Reconstruction

With the advancement of virtual reality (VR) technology in recent times, the need to capture human images and then reconstruct their virtual body became an essential task. Recent 3D body reconstruction works nearly reach state-of-the-art performances. Its task, however, relies heavily on the quality of image input, wherein the real-world scenario it might be deteriorated by some degradation model (noise, blur, low-resolution). A straightforward way to solve this scenario is by joining the task of image restoration and 3D body reconstruction. In this work, we propose a universal framework in a self-adaptive algorithm form that can self-boost the performance of both restoration and reconstruction tasks under joint learning. The self-boosting mechanism is run on the test time without needing a new dataset or new neural network model involvement. To achieve it, we leverage our unique strategy named ‘pseudo-data generation’, being extracted on the fly during test time. This strategy allows our universal framework to run a self-supervised learning mechanism, which subsequently boosts the performance. Our experimental results demonstrate the adaptive capability being carried in both restoration and reconstruction modules using only the proposed self-adaptive algorithm and pseudo-data alone.

Break time (Chairperson change)

Chairperson greeting

NHK STRL's trials on immersive media using AR/VR technologies

Augmented reality (AR) and virtual reality (VR) allow a user to have immersive experiences and it enables the user to make believe to be somewhere else. NHK Science & Technology Research Laboratories (STRL) has been making some trials for immersive media services using AR/VR technologies. In this session, parts of our trials including 360° VR image system for comparative views, capture/display system for VR images with extremely high resolution, and space-sharing content viewing system using VR/AR are introduced to find the possibilities to make AR/VR technologies for the future media.

Application of mid-air image: Interaction Technology

A mid-air image is a display technology by reflecting or refracting the light from a video device as a light source. This is a new type of visual expression that can present information to merge images and real objects, but it is also a new tool for interaction design in the sense that the image and the viewer share the same physical place. In this talk, I introduce some examples of mid-air image interaction using a micromirror array device that I has been working on and discuss rich possibilities and distinct challenges in mid-air imaging design.

Research and development for XR Experience

As KDDI Research’s recent efforts related to XR, the presentation will introduce transmission technology, positioning technology, and haptic technology. Each of these technologies will be compared with existing technologies and the possibilities of XR will be discussed with demonstration videos.

Proposing a New experience for watching sports at the Olympic and Paralympic Games Tokyo 2020

NTT has been developing technology to transmit the sense of the presence of the space itself. This is our ultra-realistic communication technology “Kirari!”. We have applied this technology to several competitions at the Tokyo 2020 Olympic Games.

開会挨拶

＜技術振興賞＞進歩開発賞（現場運用部門）受賞 『ファイルベースシステム向け社外プレビュー用共通API「千里眼」の開発』

映像素材を管理するファイルベースシステムの素材をスマホやPCを用いて社外から安全にプレビュー可能とするワンタイム配信システム「千里眼」を開発した．本システムは様々なシステムで安価に導入できるようAPIとして利用が可能であり，再生する素材のみをクラウド環境にアップロードし，配信用の形式にリアルタイム変換しながら追いかけ再生することで社外PVを実現している点が特徴である．さらに，弊社が開発したAI音声認識エディタとも連携し，社外からも自動文字起こしが可能となっている．これらの機能を持つ「千里眼」は，テレワークによる番組制作が必要とされる今日において，無くてはならないツールとなっている．

公開終了

＜技術振興賞＞進歩開発賞（現場運用部門）受賞 『AIリアルタイム文字マスクシテムの開発』

民放テレビ局では，提供テロップ送出時の背景に，別の文字が重なってしまうことは避けなければならないが，
生放送でふいに出現する背景文字に，瞬時に対応することは，人力では困難であった．
本装置はAIを使って背景に出現する文字を高速で検知し，瞬時に文字部分のみにマスク（デフォーカス）処理をする装置である．
テレビ朝日では，報道・情報番組を生放送するサブに配備し，同様の事故を防ぐことができるようになった．

公開終了

＜技術振興賞＞進歩開発賞（研究開発部門）受賞 『3次元センシング技術による体操の採点支援技術の開発と実用化』

富士通は体操競技における正確かつ公平な採点を目指して，3Dレーザセンサ技術とAIを活用した体操の採点支援技術を開発し，2019年の世界体操選手権大会より本技術を搭載したシステムの実運用を開始した．本システムは，選手の三次元動作を詳細にデジタル化し，3D骨格座標を時系列で出力する非装着型3Dセンシング技術と，時系列3D骨格座標から実施技を認識・分析し，体操競技のルールに従った採点を行う技認識技術により構成される． 本発表では，体操競技における採点の課題を説明し，体操の採点支援技術のシステムとコア技術について解説する．その後，システムの展開状況を紹介し，最後に映像情報メディアとスポーツ社会への貢献内容を説明する．

公開終了

＜技術振興賞＞進歩開発賞（研究開発部門）受賞 『画像に基づく高精度位置推定プラットフォーム（VPS PF）の開発』

デジタルトランフォーメーションにおいては，我々が存在するフィジカル空間とデータを処理する仮想のサイバー空間の間で情報を収集し還元することで新たな価値を生み出している．その際フィジカル空間での正確な位置と姿勢は，空間を密に紐づける重要な情報になる．KDDI総合研究所では，精度に優れ姿勢も推定可能な画像に基づく測位手法（VPS: Visual Positioning System/Service）の研究を行っており，これを用いたVPSシステムを開発した．本発表では本技術と実証事例を紹介する．

公開終了

＜技術振興賞＞コンテンツ技術賞受賞 『「超逆境クイズバトル!! 99 人の壁」リモート収録システムの開発』

100人で行う早押しクイズ対決に参加者が遠隔で参加できるシステムを開発．コロナ禍により不可能になった100人以上集めてのスタジオ収録の代わりとなる収録形態を実現，番組を存続させることに成功した．今まで参加したくとも参加できなかった地方の参加者や，外出を自粛している視聴者に，自宅にいながらテレビ番組の収録に参加できるという子供のころに「未来のテレビ」と夢描いていた双方向の新しい番組を実現した．

公開終了

映像情報メディア未来賞受賞 『高移動度塗布型酸化物薄膜トランジスタの開発』

NHK放送技術研究所は，薄くて軽く柔らかいフレキシブルディスプレイに向けた，塗布溶液を用いて低コスト，省エネルギー，高生産性，大面積化を実現するために必要な塗布型酸化物薄膜トランジスタの研究を進めている．今回，高品質化が可能な水系酸化物半導体および，光照射によって直接パターン形成するダイレクトパターニング技術の開発により，高移動度塗布型酸化物薄膜トランジスタを実現した．
本発表では，本技術と，大画面フレキシブルディスプレイへの適用可能性について説明をする．

公開終了

閉会挨拶

オープニング

2年目に入った小学校プログラミング教育 ～ その現状と課題 ～

2020年4月，プログラミング教育を含む新しい小学校学習指導要領が実施された．しかし，新型コロナウイルス感染症やGIGAスクール構想の前倒しなどの影響もあり，プログラミングを体験する授業はあまり行われていない．そうなった経緯について，過去の小学校のプログラミング教育を振り返り，産業界や官邸，文科省の思惑，新しい教育や学校の在り方などが交錯する中で進められた取り組みから読み解く．そして，それを受けて移行期間中に多くの学校で実施されたコンピューターを使わない「アンプラグド」を用いた授業を紹介し，その問題と背景にある「プログラミング恐怖症」に対する解決法を提案する．

～ 生活に身近なプログラミング ～ IoTブロック「MESH」のSTEAM教育活用

MESHはプログラミングや電子工作などの専門スキルがなくても，センサーなどを組み合わせたアイデアを形にすることができるツールです．
このツールをSTEAM教育に導入する際に大切なのは，出発点となる目的の設定です．単にツールを使いこなすことを目的とするのではなく，問題解決という目的を出発点に設定することで，学習意欲に良い影響を与える例について，実際の授業で活用された事例をご紹介しながらお話させていただきます．

メディアアートにできること　～ ワークショップの現場から ～

モノづくりワークショップは学校における教育・教科とは異なり，子供たちの興味，関心を強く引き付け，発想を豊かにし，手先のテクニックや道具の使い方などを学べ，ダイレクトに心に響かせることができるよい機会だと思っております．
私の場合は主に電子工作や科学工作などを扱っておりますので，その原理や仕組みなども自分の手を使うことで直感的に，そして楽しく学べるような機会になることを目指しております．
これまで行ってきたワークショップを紹介しながら，そこでのコミュニケーションや指導方法，子供たちの吸収度合いなどを自分なりに解釈し，実体験を踏まえて，お話ししていきたいと思います．

クロージング

11B-6［フェロー記念講演］これまでの研究開発を振り返って（予稿なし）

これまで35年にわたって取り組んできた放送番組素材のデジタル無線伝送や地上デジタル放送に関する研究・開発の取り組みを紹介します．アナログFM方式からハイビジョンデジタル方式，4K・8K用と進化したFPUの研究開発，アナログのNTSC方式やADTVの研究開発，OFDM方式と地上デジタル放送の全国展開に向けた研究開発への取り組みなどについてご紹介します．

11B-7［フェロー記念講演］光・無線伝送技術の研究を振り返って（予稿なし）

放送信号の光ファイバ伝送システムに関する研究開発と，学会活動への貢献により，2021年5月に本学会からフェローの称号を賜りました．長きにわたり御指導，御協力いただきました皆様に深く感謝申し上げます．本講演では，これまでの37年間を通して行なうことができた放送用映像，音声信号の光伝送技術の研究について振り返りたいと思います．光の研究を始めた時，放送波を家庭まで光ファイバで届けるシステムを作った時など研究の節目におけるトピックを紹介します．また，大学に移って学生さんと一緒に進めている可視光による水中光伝送システムの研究についてもお話し，若手研究者にエールを送りたいと思います．

12A-1［フェロー記念講演］映像情報メディア学会と画像符号化とともに（予稿なし）

本講演では，まずこれまでの筆者の活動を振り返り，画像・映像符号化の研究開発および国際標準化に関する取り組み，その中での映像情報メディア学会をはじめとする関連学会とのかかわりについて述べます．
さらに，常に進化の止まない画像・映像符号化技術の今後の方向性についても私見を述べたいと思います．

12A-2［フェロー記念講演］Beyond 5G/6G時代のXR技術に向けて（予稿なし）

32A-1［フェロー記念講演］”明日から画像処理をやって下さい”とのお導きで（予稿なし）

この度は本会のフェロー称号を頂戴し大変光栄に存じております．また，冬季大会における貴重な機会を与えて下さり，ありがとうございます．わたくしは，学生時代から大学助手の間は，主に回路・信号処理分野の研究を行っておりましたが，約30年前に，講演タイトルにもあります通り，専門を画像処理に変更する様ご指導を頂き，今日に至っております．当時は新分野に非常にとまどいましたが，考えてみますと信号処理と画像処理は，対象がほんの少し異なるだけで，目的は同じ「ある規範（例えば二乗誤差最小）の下での対象の最適化」と言える様に思います．時は流れて今日，Deep learningの台頭とその恐るべき性能は，「二乗誤差最小」という基本パラダイムにある種”護られながら”研究して来た身にとって，30年前を越える大きな転換が迫られている様に思えてなりません．
今回は，わたくしがこれまで携わって来たいくつかの研究を紹介させて頂きつつ，以上のような「転換」について日頃から感じていることをお話しさせて頂きます．