【コラム】OS X ハッキング! (288) 一部で話題の「touche」をiSightで使う | マイコミジャーナル
この記事は見逃してた！！
設定方法などが書かれているので金曜あたりに試してみる．
あと，以下の記事を見つけたので明日の朝読もう！！
今日は寝る。。。
・【レポート】SIGGRAPH 2008 – NEW TECH DEMO展示セクションレポート(前編) (1) 虫がアナタの腕を這い駆け回る! | マイコミジャーナル
・【レポート】SIGGRAPH 2008 – NEW TECH DEMO展示セクションレポート(後編) (1) マイクロ波で非接触通信 & 非接触電源 | マイコミジャーナル
気軽にマルチタッチを楽しめるキット：「Touchkit」（動画） : Gizmodo Japan（ギズモード・ジャパン）
の記事にあるようにTouchKitというマルチタッチのシステムが売られているらしい．
サイトのハードウェア情報をざっと読んだ感じだと，FTIR方式のような印象．
マルチタッチテーブルを自作している身としては，これを買ったら負けな気がする。。。（買わないけど）
気になるお値段は$1580（プロジェクターは別売）．
実際に自分がFTIRで作ったときの感触だと，高く見積もってもハードウェアの値段はこんな感じかなと．
・アクリル板 2,000円
・赤外LED + 抵抗 + ACアダプタ 3,000円
・赤外カメラ（webカメラ改造） 3,000円
ということで，やる気と時間がある人は自作の方が安くて楽しいかも．
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Microsoft Surface Tableを箱から取り出す瞬間 : Gizmodo Japan（ギズモード・ジャパン）
Microsoft Surfaceを箱から出す瞬間は，一般人ではなかなか目にすることができないので，こういう記事はうれしい．
欲を言うならばMicrosoft Surfaceの分解記事を（以下略）
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iPhoneからキャラが3Dで浮き上がる：「iHologram」 : Gizmodo Japan（ギズモード・ジャパン）
これはiPhoneをうまく使ったアプリだなーと．
既存のPDAなんかでもいくつかセンサをつけてやれば同じものが作れそうですが，
iPhone単体で完結しているところがスゴイ．
ただ，App Storeで実際に売られているものではなく，デモンストレーションみたいですね．
アクセスが少し増えてきたので，今まで自分が作ってきたしょうもないものを挙げてみるテスト．
■学部
GA（遺伝的アルゴリズム）の研究室配属だったのに，OpenCVの存在を知り楽しそうだったので
学部4年の夏から研究テーマを画像処理に変更（一応，GAも前処理に入れてたりするけど）．
＃高専のときに画像処理をやってたので，ゼロからのスタートでないのが唯一の救い．
当時，OpenCVの日本語サイトはほとんど存在しなかったので，英語による情報収集がメインの暗黒時代でした．
研究としてはwebカメラで普通のディスプレイをタッチパネルにしよう！！という試み．
実際にやっていることはそんなに難しくなくて，2つのカメラで指先をトラッキングして，3次元位置情報を算出し，
スクリーンに触れているかを判定して，マウスの動作に置き換えているだけです．
あと，今思うと，マルチタッチとかやってみれば良かったなーと思いますが，
自分には先見の明がなかったのでそこまではやってない。。。
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■修士
可動式＋透過型のマルチタッチスクリーン．マルチタッチはFTIR方式で実現．
情報の獲得と作業を並列に行う際にいかに視線移動を少なくできるかという考えのもとに実装．
透明なスクリーンにプロジェクターの映像をそれなりに投影しつつ，
FTIRも実現するということに地味に苦労した記憶が。。。
＃透明なスクリーンに映像を投影するってことはスクリーンの上方向に光を拡散させないといけないんだけど，
＃反面，FTIRをやる場合には，スクリーンの下方向に光を拡散させる必要があるのでかなり鬼門だった．
あと，下のムービーでは音をカットしていますが，音声合成による操作ナビゲートもやってたりします．
■修士（おまけ）
うちの大学院では，学部生が研究室をプチ体験できるイベントがあったりするわけですが，
そこで，参加者の学部生が用意していた課題を予想以上にこなしてしまったので，
急遽何か作ってくれと頼まれて作ったもの．
＃実験室に3時間くらい籠もって学部生に見つからないように作ってた。。。
デモは，マーカーに書かれた場所にGoogle Earthで移動するというもので，
AISTだと産総研，JAISTだと北陸先端，NAISTだと奈良先端に移動します．
＃体験セミナーのテーマが画像処理だったのでマーカー検出部も一から作りました．
＃ただ，画像処理よりもGoogle Earth APIをC++側で操作する方がいろいろ苦労した気がします（苦笑）
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アルゴリズムはこんな感じ．
1. 2値化
2. 輪郭線抽出
3. 輪郭線の多角形近似
4. 辺の数が4となる領域をマーカー領域として残す
5. マーカー領域のコーナー位置よりマーカーの傾きを計算
6. 傾き情報を用いてアフィン変換（傾き補正）
7. テンプレートマッチングにより文字認識
8. 認識結果をGoogle Earthに渡す
学部生対象の画像処理の課題に良いレベルだと思うので，オススメです．
と，ここまで書いてて思ったのは，学生時代しょうもないものばかり作っていたんだなぁと。。。（遠い目）
ということで，今日はこの辺にしときます．