2019
画像・映像コンテンツ演習 4 (2019 年 4～7 月)
ねこ.EXE
可愛いねことリモコンを使ってあそぶ癒し系のゲームを作成しました。卒業生審査員 最優秀賞。
Tresure Monster Finder
1 人称視点の迷路探索ゲームを作成しました。卒業生審査員 優秀賞。
おとげー
身体を動かす×音楽をコンセプトにした音楽ゲームを作成しました。
The Wingman
リアリティを持たせた戦闘機で、自由に飛び回りながら障害物を避けつつ、敵を倒すゲームを作成しました。
Run Shooting
タイムアタックとシューティングを融合させたゲームを作成しました。
ESCAPE
キャラクターを身体の簡単な動作で操作して迷路のゴールを目指すゲームを作成しました。
画像・映像コンテンツ演習 3 (2019 年 9～12 月)
SubFace
機械学習を用いた Face Swap 検知システムを作成しました。卒業生審査員 最優秀賞。
漫画新都心！
VSS、暗号化、電子透かしをもちいた安全なコンテンツ配信システムを実現しました。
denoISE
深層学習を用いて汎用的画像ノイズ除去システムを構築しました。
画像・映像コンテンツ演習 2 (2019 年 4～7 月)
Let's Drone.
未知の空間内でレーダーセンサーを用いてドローンを目標地点へと自律航行させるアプリケーションを作成しました。卒業生審査員 最優秀賞。
BAN-KAZ
自律飛行するドローンの映像を活用して、ロボットの効率的な経路を提示するアプリケーションを作成しました。
飛べ！！遊覧ドローン！
接触センサーを用いてドローンを自律飛行させるアプリケーションを作成しました。
ポテンシャルの森
ポテンシャル法を用いて最短経路を探索するアプリケーションを作成しました。
Moon Nonet
複雑な環境条件下でのドローンの自律制御に関するアプリケーションを作成しました。
画像・映像コンテンツ演習 1 (2019 年 9～12 月)
Polygon meshes Forever
ElevationGrid によりランドマークを精巧に再現することを目指しました。卒業生審査員 最優秀賞。
空間情報の高速な処理
空間データから高速に 3D マップを作成するシステムを構築しました。卒業生審査員 優秀賞。
３Ｄマップ作製
ドロネーの 3 角形分割を用いて、綺麗で認識しやすい 3D マップの作成を目指しました。
Hello Tokyo!
地図データを再帰的分割するアルゴリズムを用いることで、建物と地面の判定を行いました。
ぷりんと 御茶ノ水
重み付き平均による欠損点補完や地図データを 16 分割して地面判定を行うことで、リアルな御茶ノ水エリアの再現を目指しました。
FROM CHUO TO TOKYO
地図データに対する建物・地面判定を工夫し、後楽園周辺の 3D マップを作成しました。
Around St.TOKYO
単純かつ高速な方法で東京駅周辺を作成しました。
バーチャル後楽園
地面と建物の判定を精密に行い、後楽園の 3D マップを実現しました。
我らの後楽園
3D データから地面と建物を精密に判定し、後楽園を再現しました。
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