アドバイザー教官：酒井 宏 sakai（＊）cs.tsukuba.ac.jp, x5348, C317
分 野： 視覚科学，神経科学
テーマの例：
こちらを参照してください：http://www.cvs.cs.tsukuba.ac.jp/research.html
http://www.cvs.cs.tsukuba.ac.jp/~ko/index.html
2021年度の注意： 今年度は担当しません。
アプローチ：
視知覚実験プログラムの開発と実験，機械学習(e.g., deep learning)による画像の解析，神経細胞・回路の解析，神経回路のシミュレーションなど．使えるもの：計算サーバ(36core, 3.8GHz, 150GB(増強中!))，GPGPU(計6000core(増強中!!))，暗室，立体視装置，視線追跡装置，4k 45” モニタ，ColorEdgeモニタ，Visage, カプチーノマシン(Saeco)など．
去年までの例：
・注意のモデル作成とシミュレーション：同じ画像が違って見える！
・幾何学的錯視の心理実験：まっすぐなのに曲がって見える！
・３Ｄ-ＣＧ、やっぱり出っ張って見える！
・構図の解析
・３次元構造は陰が決める！
演習を履修しようか と考えている人へ：
私の専門は視覚です．つまり「見る」ことです．私たちが外を見たとき，どこに何があるかは，なんの苦労もなく無意識のうちに一瞬で理解できます．カップにコーヒーを注ぐときにも，まちがってカップの外に溢してしまうなんて，まずありません．１０年も会っていなかったクラスメートに東京駅の雑踏であっても，すぐに気が付きます．
こういった「見る」機能は，私たちの脳に専用回路があって実現されているので，本人はなんの苦労もなく無意識にできてしまいます．では，こういった機能を計算機にやらせてみましょう．・・・ 実は，これがとても難しい問題で，今のコンピューターの能力をもってしても，まるで実現できていないのです．そもそも数学的にもとても難しい問題で，脳がどのようにして問題を解いているのかは，大きな謎です．
この視覚の問題に，私と仲間達（研究室のメンバー）は，３つの方法でアプローチしています．ひとつは心理物理学的な方法で，人間にコントロールした画像を見せて，どう見えるか答えてもらう という実験的アプローチです．古くから知られる錯視もいろいろありますが、ＣＧが発達してきた最近になって、新しい錯視が続々と発見されています．
もうひとつは計算論的な方法で，視覚系のモデルを作ってシミュレーションしてみる，という計算論的アプローチです．心理実験で人間がどう見ているかを探り，それと生理・解剖学の知見を基にしたモデルを作って，脳が採用しているメカニズムやアルゴリズムを解明しよう，という訳です．自然画像などの解析も含まれます．
あとひとつは生理実験とその解析です。視覚皮質の神経細胞からの信号を解析して，皮質で何が計算されているか，何がどのように表現されているかを探っています．
もしも，こういった人の視覚や心・脳の機能に興味があって，なにか自分でプロジェクトをやってみたい，という人は，いちど訪ねて来てみてください．なお，私達の研究室では神経科学・認知科学の工学的応用は行なっていません.
演習のツール
(心理実験・ＣＧデモ作成)
コンピューターグラフィックスの作成には，２つの方法があります．ひとつはOpenGLなどをつかって作る方法．研究室には強力なグラフィックマシンが何台もあり，先輩達がプログラムをいくつも作っています．Stereo Goggle装置も５台あるので，TDLを上まわる３Ｄアニメも（その気になれば）作れます．
もうひとつは，ray tracing や photon mapping という精巧な方法です。OpenGL などは手頃ですが，かなりいい加減な（物理的に正しくない）ad hoc な方法なのに対して，ray tracing や photon mapping は文字通り光線を追跡/photonをマッピングするという精巧な方法なので，よくコントロールした精緻な画像が作れます。様々な library も出回っていて，比較的簡単に使えます．
心理実験を中心にするのであれば，実験用のツールがあるので，簡単なものであればプログラミングなしでも実験できます．解析は R を使います。
（モデル作成・解析）
モデル作成には，基になるシミュレーターがあり，python, C++などでプログラミングできます．Matlabのサンプルコードもいっぱいあります．本人の興味と技術によって，いろいろなモデルが作ってみれます．解析は，もっぱらMatlabを使っています。多様な関数が用意されていて，最新の解析方法を容易に使えます。並列演算・GPGPU利用も自動的にやってくれます。