Marco Tempest

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2 Responses to Marco Tempest

  1. shinichi says:

    Photosynthとは
    最初に手早く基盤技術をお見せします
    ちょうど1年前に買収の一部として Microsoft社にもっていった新テクノロジーです。
    これはSeadragonで ローカルあるいはリモートにある膨大な量の ビジュアルデータを操作可能にする環境です。

    ご覧のように、 何ギガバイトものデジタル写真を スムーズに連続的に ズームインしたり パンしたり 自由にアレンジし直したりできます。
    見ている情報の多さ、コレクションの規模 画像の大きさなどは問題ではありません。
    ほとんどはデジカメで撮った写真ですが これは、米国議会図書館からスキャンしたもので 300メガピクセルほどあります。
    でも何の違いもありません。 なぜなら、 このシステムのパフォーマンスを制限するものは 画面表示のピクセル数だけだからです。
    また 大変柔軟なアーキテクチャになっています
    これはまるまる1冊の本です。
    画像ではないデータの1例です。 ディケンズの“荒涼館”です。
    各段が章です。
    これは本当にテキストであり、 画像ではありません。
    テキストだという証拠に こんな事ができます。画像ではありません。
    e-ブックを読む手段にも なるかもしれませんが お奨めはしません。

    これはもっと実用的な例で、ガーディアン紙 1部分のデータです。
    %E3%83%94%E3%82%AF%E3%83%81%E3%83%A3 4 300×187 ブレイス・アグエラ・ヤルカス Photosynthを実演説明 
    大きい写真は皆、 項目の始めです。
    本物の印刷版の雑誌や新聞を読む 楽しい経験を与えてくれます。
    新聞や雑誌というのは 本質的に多重スケールの メディアなのです。
    この紙面の隅に ちょっとした仕掛けをしました。 大変高い解像度のニセモノの広告をでっちあげました。 普通の広告より、ずっと高い解像度です。 追加のコンテンツも足しました。
    車の特徴をここで ご覧いただけます。 ほかのモデル、 あるいは技術仕様まであります。
    こういったアイデアによって 画面サイズという制限をなくせます。 これによりポップアップなど 不必要なガラクタをなくせればと願っています。
    もちろん地図にも このテクノロジーは 応用できます。
    今回は 時間を取れませんが この領域にも使えるとだけ言っておきます。
    これは NASAの衛星画像の上に 米国のすべての道路を重ね合わせたものです。 ほかのものを見てみましょう。
    これは現在ウェブで見られるので、確認してください。
    Photosynth ウェブサイト
    Photosynthといって 2つの技術からなります
    ひとつは、Seadragon。もうひとつは ワシントン大学の大学院生 ノア スネーヴェリが 同大学の スティーブ サイツと Microsoft Researchのリック セリスキーの指導の下で行った コンピューター ビジョンの研究です。ウェブで公開され、Seadragonを使っています。 画像の中に飛び込んで、このような 見方もできますし 多重のスケールも体験できます
    画像を実空間にあわせて配置すること(デモ)
    この画像の空間的配置には意味があります。
    このコンピューター ビジョン アルゴリズムは、このような画像を 撮影された実際の場所に対応させて登録します。
    グラッシーレイク
    全てカナディアンロッキーのグラッシーレイクで 撮影されており、 連続したスライドショーや パノラマ風のイメージの要素を見ると 全てが空間的に関連づけられています。
    別の場所も見ている時間はなさそうですが もっと空間を感じさせる 例もあります。
    ノア氏のオリジナルのデータセットのひとつに進みましょう。
    これはその夏に作業を始めた Photosynthの初期プロトのデータで Photosynthのテクノロジーの 本質がこれでわかると思います。
    ウェブサイトに載せた環境を見るだけでは あまり良く わからないかもしれません。法的な制約があるものですから。
    ノートルダム寺院
    Flickr画像から ノートルダム寺院をコンピューターで再現しました。
    Flickrで”Notre Dame”とタイプすると Tシャツを着た人たちや キャンパスの画像などが出てきます。
    小さなオレンジの円錐は、それぞれこのモデルに適合することが 見出された画像を示しています。 全てFlickrの画像です。
    このように皆、空間的に関連づけられています。 簡単にナビゲートしていけます。 (拍手)
    私もMicrosoftで仕事するなんて 思ってもいませんでした。  こんなに好評だなんて驚いています。 (笑)
    写真の集合体から世界のバーチャルモデルが生まれる
    ご推察のとおり いろいろなタイプのカメラがあります。
    携帯電話のカメラから プロ用の一眼レフまでの 多数の写真を この環境でつなぎ合わせています。 変わりダネを探してみましょう。 顔が写ったものもたくさんあります。 確かこの辺の 写真の中に…ありました。 ノートルダムのポスターです。  こんなのでも認識できました。 このポスターから この環境に飛び込むことができます。
    これは社会的環境だという点が重要です。
    データをあらゆる人から得ています。
    地球の姿への 集合的記憶全体からデータを取り 全てをリンクします。 全ての写真がリンクされることで 新たなものが現れます。部分の集まりよりも 価値のあるものです。 地球全体から立ち現れるモデルを手にしています。
    スティーブン ローラーの “バーチャルアース”の続きのようなものです。
    人々が利用するにつれ複雑に成長します。
    ユーザーが利用するにつれ利点が 大きくなります。
    ユーザー自身の写真に他の人が入力した メタデータが埋め込まれます。
    誰かが聖人達のデータを埋めこんでおけば 私のノートルダム寺院の写真が そのデータにより、 更に豊かなものになります。
    そこを入り口にして この空間に飛び込み みんなの写真が作る仮想空間の中で 様式やユーザーの垣根を超えた 社会的体験ができます。
    副産物は、もちろん 地球の興味深い場所全ての きわめて豊かなバーチャルモデルです。 航空写真や、 衛星画像を集めただけのものではなく 集合的記憶を集めたものなのです。
    ありがとうございました。 (拍手)

    僕の理解は正しいですか?
    あなたのソフトウェアで、 ここ2~3年のうちに 世界中の誰でも全ての写真を共有し リンクできるようになるのですか?
    ええ、 やろうとしているのは実は発見です。
    画像間にハイパーリンクを作成しています。 画像の内容を元に それを行います。 多くの写真が持っている意味的情報の豊かさを考えれば、 これはとても すごい事です。 たとえば画像のウェブ検索を行う時、 言葉を入力しますよね。  ウェブ上のテキストは その画像が何であるかについて多くの情報を持っています。 では写真がすべてリンクし合うようになったら? 意味の相互のつながりと、 そこから出てくる 豊かさは実に大きい。 典型的なネットワーク効果が現れます。
    ブレイスさん、 実にすばらしい。  やりましたね。
    ありがとうございます。

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