Naoki Kimura, Jun Rekimoto

ExtVisionは周辺視野映像を生成し投影することで映像視聴体験を拡張するシステムである。中心視野だけでなく周辺視野に対しても映像を提示し視界を埋めつくすことは、没入感や臨場感、迫力といった視聴効果を増幅するために最も効果的な手段の一つである。しかし周辺視野映像を用意することが難しいという課題があった。 ExtVsionは一般的な規格で撮影された映像を用意するだけで周辺視野映像を生成することができる。畳み込みニューラルネットワークを用いた画像生成モデルであるDCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）をベースとした手法により、入力された一般的な規格の映像に対して、写っている部分の外側の風景を予測生成し周辺視野映像として補完する。

ExtVision is a system to augment visual experiences by generating and projecting image for peripheral vision. A peripheral projection is one of the most effective techniques to enhance visual experiences. However, projection is still not commonly used because of the difficulty in preparing the images for peripheral vision. ExtVsion generates images for peripheral vision from images shot with general standards. With DCGAN （Deep Convolutional Generative Adversarial Networks） based method, which is it predicts and generates the landscape outside the input images and extrapolates it as images for peripheral vision.

Publication

Naoki Kimura, Jun Rekimoto, “ExtVision: Augmentation of Visual Experiences with Generation of Context Images for Peripheral Vision Using Deep Neural Network”, CHI ’18 Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Paper No.427, Montreal, QC, Canada, April 2018 (Hornorable Mention Award)

木村直紀, 暦本純一. “没入感拡張システムのためのpix2pixを用いた周辺視野映像生成”, 25th Workshop on Interactive Systems and Software (WISS2017)