Step0) easychair.orgのMIRU投稿サイトへ行きます．

Step1) 投稿種別の選択（Select a Track）

• 一般論文かデモ論文を選択して下さい（一般論文・デモ論文の場合）．※現在は一般論文の投稿のみを受け付けておりますので，投稿種別の選択はございません．

Step2) 著者情報（Author Information）

• 著者情報を著者の数だけ入力します．論文の言語に関わらず，英語表記（ローマ字）で入力して下さい．
• 第1著者や責任著者等にはcorresponding authorをチェックしてください．このチェックがある著者だけにeasychair経由でメール連絡が行きますので，指導教員などにもチェックを入れてください．

Step3) タイトル，概要，キーワード，トピック（Title and Abstract, Keywords, Topics）

• Titleには，論文PDFに記載するタイトルと同じものを入力して下さい．Abstractには論文PDFに記載する概要を入力してください．
• Keywordsには，行ごとに区切ってキーワードを（3つ以上）入力して下さい．
• Topicsは，関連するものを選択してください（複数選択可）．※一般論文の投稿時にはTopicsの選択はございません．

Step4) Other Information and Files

• 著者・所属名を指定フォーマットで入力してください．この情報は，ホームページや予稿集などのプログラムに掲載されるので，間違いが無いよう注意してください．（締切日を過ぎてからの修正等のご要望はお受けできませんので，ご注意ください．）
• 学生優秀賞の対象かどうかのチェックをしてください．※一般論文の投稿時には本項目はございません．
• 論文種別を選択してください．「研究論文」とは，通常の論文を指します．「システム論文」とは，実装上の巧みな工夫や高度なノウハウに基づく論文を指します．※一般論文の投稿時には本項目はございません．
• 論文投稿締切日までに，論文PDFをアップロードしてください．論文PDFなしでも新規登録は可能です．論文投稿締切日までは，投稿情報の修正・論文PDFのアップロード・差し替えが可能です．
• 追加資料がある場合にはzipファイルとしてアップロードしてください（必須ではありません）．論文投稿締切日までは，追加資料のアップロード・差し替えが可能です．

Step5) 投稿（Submitボタン）

• Submitボタンを押して下さい．新規登録または情報更新が行われます．
• 新規登録アブストラクト締切日までは，新規登録が可能です．新規登録アブストラクト締切日をすぎると，新規登録はできませんのでご注意ください．

誤って新規投稿した場合の削除方法

カメラレディ原稿等をアップロードする際に誤って新規投稿した場合，以下の手順で新規投稿を削除してください．※本来の投稿を削除しないようご注意ください．

1. EasychairのMIRU2020にログインします．
2. メニューからMy Submission（New Submissionの隣）をクリックします．クリック後，現在投稿中の各submissionの一覧が表示されます．
3. 削除・修正・更新したいsubmissionのViewをクリックし，MIRU Submission (***; submission number) のページへ移動します．
4. MIRU Submission (***; submission number) ページの右上のメニューから「Withdraw」を選択し，そのsubmissionを削除します．

領域A：幾何学的解析，光学的解析，3次元解析

• キャリブレーション (calibration)
• コンピュテーショナルフォトグラフィ (computational photography)
• カメラ・撮像過程（camera and imaging process）
• 照明・反射・散乱 (illumination / reflection / scattering)
• カラー・マルチバンド・不可視光 (color / multiband / IR, UV, EHF)
• マッチング・位置合わせ (matching / registration)
• 奥行き・動き・ステレオ (depth / motion / stereo)
• 3次元点群・距離画像 (3D point cloud / depth image)
• 3次元復元・SfM・SLAM (3D reconstruction / SfM / SLAM)
• CVのための最適化手法 (optimization methods for CV)
• CVのための統計的手法 (statistical methods for CV)

領域B：パターン認識，機械学習，深層学習

• 特徴抽出・特徴選択 (feature extraction / feature selection)
• 識別理論・統計的学習 (classification theory / statistical learning)
• 最適化・正則化 (optimization / regularization)
• DNNアーキテクチャ (DNN architecture)
• 教師なし学習・半教師あり学習・弱教師付き学習 (un- / semi- / weakly-supervised learning)
• ドメイン適応・転移学習・マルチタスク学習（domain adaptation / transfer and multi-task learning)
• 敵対的学習 (adversarial learning)
• 強化学習・模倣学習 (reinforcement and imitation learning)
• データマイニング (data mining)
• データセット・教師データ・アノテーション (dataset / supervision / annotation)
• 学習方法・データ拡張 (training process / data augmentation)
• 性能評価・性能指標 (performance evaluation and metrics)

領域C：画像処理，映像認識

• 領域分割・セグメンテーション (image segmentation)
• 画像復元・画像修復 (image restoration)
• 信号処理・画像処理 (signal and image processing)
• 超解像 (super-resolution)
• GAN・画像生成・画像変換 (GAN / image generation and transfer)
• 行動・動作の認識・検出・予測 (action and activity recognition / localization / prediction)
• 物体検出・物体追跡 (object detection and tracking)
• 画像・映像検索 (image and video retrieval)
• 大規模画像・映像データ解析 (large-scale image and video analysis)
• マルチメディア・マルチモーダル・クロスモーダル (multimedia / multi-modal / cross-modal)
• 画像と言語 (vision and language)
• 実時間処理 (real-time processing)

領域D：応用

• 文書解析・文字認識 (document analysis and character recognition)
• 医用画像解析・細胞画像処理 (medical and biomedical image analysis)
• バイオメトリクス・生体認証 (biometrics)
• サーベイランス・侵入検知・異常検知 (surveillance / anomaly detection)
• ヒューマンセンシング (human sensing)
• 拡張現実・複合現実・3D表示・CG (AR / MR / 3D visualization / computer graphics)
• プロジェクタカメラシステム (projector-camera system)
• HCI・インターフェース・インタラクティブビジョン (HCI / interface / interactive vision)
• IoT・モバイル・ウェアラブルコンピューティング (IoT / mobile and wearable computing)
• クラウド・web・ソーシャルメディア (cloud, web and social media)
• スポーツ解析 (sports analytics)
• ロボットビジョン・ナビゲーション (robot vision and navigation)
• 自動車・交通のためのビジョン (vision for autonomous driving and ITS)
• 産業・工業・社会応用 (factory, manufacturing, and real-world applications)

はじめに

これまでのMIRUは，このコミュニティを支える人々によって1992年から運営されてきました．一方で近年の人工知能と深層学習の広範な普及に伴い，MIRUに初めて参加する方々も増加しています．そのような方々にもMIRUの位置付けを理解していただくために，また以前から参加されている方には近年のMIRUの移り変わりを把握していただくために，MIRU2020のプログラム編成方針を説明します．

MIRU小史

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU)は，電子情報通信学会パターン認識・メ ディア理解(PRMU)委員会と情報処理学会 コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) 研究会が毎年共同で開催しており，主催を交互に担当しています（2005年までは隔年開催，2006年からは毎年開催）．交互担当には様々な問題が生じるため，2007年から2010年までは任意団体「画像情報学フォーラム」が主催するという運営上の工夫も行われましたが，現在はMIRU推進委員会が円滑な運営交代の役割を担っています．

MIRU2013では，開始20年が経過し制度疲労を起こしていたMIRUが抱える問題点を解消するために，MIRU2016まで4年間維持するという条件の下で，いくつもの改革が行われました．

・聴衆の増加に伴う口頭発表時の議論の希薄化に対しては口頭発表のインタラクティブセッションでの発表の導入

・華やかな口頭発表を最終目標としてしまうガラパゴス化に対しては，難関国際会議の招待論文セッションの導入，同一の査読基準を一定期間維持するためのMIRU Conference Editorial Board（CEB）の設置（2018からエリアチェア制に移行），査読付き論文投稿の英語化（2016で終了），情報処理学会論文誌CVA Express paperとしての掲載（CVAのSpringer移行に伴い2017から同時投稿に変更，2019まで）

・海外との競合に対しては，MIRU論文を既発表と見なされないための対策と論文投稿推進としてのExtended Abstract集の非公開化

MIRUの目的

MIRU2016まで行われた改革の結果に基づいて，MIRU2017のプログラム編成は以下の5つの場を提供することを目的と定め，その後のMIRUは（MIRU2020も）これを引き継いでいます．

• 国内において芽生えた，挑戦的・萌芽的な研究をプロモートし大きく育てる場
• トップカンファレンス等への挑戦をモチベートする場
• 国内の研究を一度に，かつ横断的に情報収集，総覧できる場
• 研究者同士が知り合い，意見交換し，共同研究等につなげる人的交流の場
• 研究のトレンドを知り，最新技術を使いこなすための勉強ができる場

1. 国内において芽生えた，挑戦的・萌芽的な研究をプロモートし大きく育てる場

• MIRUはジャーナル論文や国際会議に採択されうる研究にはまだ達していない研究を主な対象とし，それを大きく育てて巣立たせるためのイベントです．MIRUにおける口頭発表が最終的なゴールではありません．
• また口頭発表を選定するにあたっては，論文の完成度や定量的性能には必ずしもこだわらず，挑戦的・萌芽的な研究，他の研究者への刺激や参考になる研究を高く評価します．論文の選定基準は必ずしも論文の信頼性や完成度，性能の優劣に基づいたものではありません．さらに，投稿された論文は（MIRUでの発表に適さない場合を除き）不採録となることはありません．
• そのため，MIRU2017から「査読」という呼称を廃止し，『「口頭発表候補論文」を「評価」した結果「口頭発表に選定」する』という文言に変更しています．
• なおMIRU2019では，論文の評価に際して「システム論文」というカテゴリを新設しました．これまでMIRUでは理論的・技術的な新規性や挑戦性・萌芽性を重視する論文評価をしてきました．しかし多くの研究成果が実システムで導入される事例が増えるにつれて，実装上の巧みな工夫やノウハウの重要性が高まってきています．そこでシステム論文カテゴリでは，提案システム全体としての完成性や信頼性・実用性を重視します．

2. トップカンファレンス等への挑戦をモチベートする場

• MIRUの「招待講演」は，難関国際会議（トップカンファレンス）に採択された論文の著者を招待して，その内容（また厳しい競争と査読に耐えうる研究・論文に仕上げる過程）を多くの聴衆と共有することを目的としています．これにより，トップカンファレンス等へ挑戦する学生や研究者が数多く生まれることを期待します．
• またMIRUでは多数の賞を設定しています．最優秀賞に相当する長尾賞，優秀賞，学生優秀賞，将来性を評価するフロンティア賞は，口頭発表論文から賞選定委員会が密な議論に基づき選定します．インタラクティブセッション賞，デモ賞はそれぞれポスター発表とデモ発表から，参加者の投票に基づき決定されます．これらの賞に加えて学生を鼓舞するための学生奨励賞を設定し，これらを受賞した学生や研究者が研究をさらに飛躍させてトップカンファレンス等へ挑戦することを期待します．
• なお電子情報通信学会和文論文誌D「画像の認識・理解シンポジウム特集号」は，日本語で論文を提供するというその役割を十分に果たしたとしてMIRU2018特集号（2019年8月号）で休止されました．一方でSpringerに移行したIPSJ Transactions on Computer Vision and Applications (CVA)には，MIRU口頭発表候補論文と同時投稿が選択できるようになっていました．CVAの掲載料はCVIM研究会が負担するため，英語論文執筆の動機づけとなることを期待していましたが，MIRU2019までで終了しました．

3. 国内の研究を一度に，かつ横断的に情報収集，総覧できる場

• MIRUの大きな魅力の1つは，国内の様々な研究やトレンドを一度のイベントで把握できることです．しかし1-2ページの論文では，研究の概要を把握することもままならない場合があります．そのため論文を最大4ページとすることで，研究の概要だけでなく詳細も把握できるようにしています．
• MIRUの口頭発表の目的は，未発表のアイディアを多くの聴衆と共有することです．よって，査読付きのジャーナルや国際会議で発表済み（または掲載決定済み）の論文は，口頭発表候補論文として投稿することは出来ません．しかし一般論文にはその制限を設けず，海外で発表した研究を一般論文として投稿して国内での意見交換にも活用することができるようにしています．
• インタラクティブセッションは，参加者同士のディスカッションが対話的に（インタラクティブに）行われることを期待したMIRUのポスター発表セッションの名称です．インタラクティブセッションは，口頭発表とならなかった候補論文と一般論文をポスター発表し，聴衆とディスカッションなどの交流を図ることを目的としています．また実物を用いてインパクトのあるデモンストレーションを行う，デモセッション専用の投稿区分としてデモ論文を用意しています．
• 近年のMIRUでは，口頭発表論文のセッションをシングルトラックとすることで，参加者全員が同じ会場で，同じ発表を聞き，じっくり議論することに重きを置いて来ました。しかし近年の研究分野の多様化や参加者の増加に伴い，シングルトラックでのプログラム編成が困難となっています．そこでMIRU2019からは，より充実した発表機会の提供や深い議論を可能とするために，パラレルトラックを導入しています．

4. 研究者同士が知り合い，意見交換し，共同研究等につなげる人的交流の場

• 口頭発表会場での質疑応答の時間は短く，十分な意見交換やディスカッションを行うことや，発表者と聴衆の十分な交流を図ることは困難です．そのためMIRUでは，口頭発表に選定された論文や招待論文にも，インタラクティブセッションでのポスター発表の機会を提供しています．
• 参加者同士の人的交流を促進するために，学生参加者も含めて参加者全員がバンケット（懇親会）に参加できるようにもしています．バンケットでは表彰や来年度の開催地などのアナウンスも行われます．
• また学生や若手が参加する「若手プログラム」を全面的にサポートしています．これはMIRUの会期の前後や夕刻に，より密な交流や共同作業を伴うプログラムで，MIRU2015からは毎年開催されている恒例行事です．
• さらに近年ではAI技術が発展し，多くの企業で製品開発・事業展開が行われています．MIRUではこうした企業と大学や学生との交流を通してお互いの理解を深めたり，企業と大学とのシナジーによって新たなアイデアを生み出したりする場を提供したいと考えています．そのために，企業スポンサーによる企業展示をインタラクティブセッションに併設し，また企業企画イベントも開催します．

5. 研究のトレンドを知り，最新技術を使いこなすための勉強ができる場

• MIRU本会議開催の前（多くは前日）に，最新の理論や研究トレンド，各種ツールなど，画像の認識・理解に関する最新技術を学ぶ場を提供するために，チュートリアルを開催しています．

口頭発表論文選定方法

MIRUで口頭発表を行う論文を選定するために，プログラム委員会にエリアチェア（AC）を設けています．

例年3月に設定される締め切り日までに投稿された口頭発表候補論文は，投稿時に選択されたトピックにしたがってABCDの4領域に分けられ（A：コンピュータビジョン，B：パターン認識，C：画像・映像・マルチメディア処理，D：応用）．各領域には4-5名のACが設定されており，そのうち1人は領域代表ACとなります．各論文はその領域のエリアチェア2名に割り当られ，また2-3名の論文評価委員に割り当てられます．

• 第1段階の評価は論文評価委員が行います．その評価結果は担当ACに受け渡されます．
• 第2段階の評価は各領域内のACミーティングで行われます．
• 第3段階の評価はAC全員が参加するプログラム委員会で行われます．各論文について，論文評価委員の評価結果と領域内ACミーティング結果を踏まえて議論を行い，口頭発表に選定するかどうかを決定します．