投稿
日程
【3月17日追記】 3月16日（水）夜に発生した東北地方を中心とした地震の被害が甚大であるため、3月18日（金）に予定していました口頭発表候補論文の投稿締切を1週間延期します。さしあたり、延期した分は評価プロセスの工夫で吸収して、結果通知の日程は維持します。しかし、吸収しきれない場合は、1週間を超えない範囲で結果通知を延期いたしますので、ご了承いただきますようにお願いいたします。※以下の締切は、全て日本時間の23:59を意味しています。
2022年2月16日（水）： CMT投稿サイトオープン，口頭発表候補論文の受付開始
2022年3月4日（金）3月13日（日）： 口頭発表候補論文 アブストラクト締切
2022年3月18日（金）3月25日（金）： 口頭発表候補論文 投稿締切
2022年5月中旬（5月20日（金））： 一般論文投稿受け付け開始
2022年5月27日（金）： 口頭発表論文 結果通知（予定）
2022年6月10日（金）： カメラレディ原稿提出締切（口頭発表候補論文・一般論文・デモ発表）
2022年7月1日（金）： オンラインのための資料提出締切（予定）
2022年7月20日（水）： Extended Abstract集公開
発表申し込み区分
1 : 口頭発表候補論文として投稿された論文は，評価委員によって評価されます．その結果，口頭発表に選定された論文は「発表区分A」の口頭発表とポスター発表となります．口頭発表に選定されなかった論文は，「発表区分B」のポスター発表となります．「発表区分C」との区別はありません．いずれの場合もカメラレディ原稿の締切は6/10です．
2 ： 一般論文として投稿された論文は，「発表区分C」のポスター発表となります．一般論文の投稿締め切りは6/10です．
3 ： ポスターとともに補助的に用いるノートパソコン・タブレット等を超える機材を使用したい場合（カメラやその他センサの利用，治具等の設置）は，「発表区分D」のデモ発表にお申し込み下さい．ポスターを貼付するパネルに加え，机の提供や電源の供給を受けることが出来ます．発表申し込み時には，デモ論文を同時に投稿ください．デモの発表の申し込み締め切りは6/10です．
原稿作成要領・テンプレート
日本語または英語で原稿を作成して下さい．
ページ数は４ページ以下（参考文献含む）としてください．
概要（約200文字）を１ページ目に記載して下さい．
著者名と所属を原稿に明記して下さい．口頭発表候補論文の評価方法はシングルブラインド（著者名を評価委員に開示する方式）となります．
原稿テンプレート
原稿の作成には以下のスタイルファイルをご利用ください（昨年と異なりますので，ご注意下さい）．
日英LaTeXスタイルファイル （ZIP形式） （overleaf）
日英Wordテンプレート （ZIP形式）
その他
原稿の著作権は著者に帰属します．なお，MIRU Extended Abstract集はMIRU参加者にのみweb経由でMIRU期間中に公開します．
カメラレディ原稿提出以降のタイトル・著者情報の変更はできませんのでご注意ください．
関連発表の有無に関する
投稿ルール（二重投稿規程）
投稿ルール（二重投稿規程）
（口頭発表候補論文のみ対象です）
MIRU はジャーナル論文・国際会議未満の「新しいアイディア」の交換の場であるという趣旨を鑑み，査読付きの既発表がある研究については投稿をご遠慮ください．
MIRU2022 Extended Abstract集は非公開です．ただし，同じ内容もしくは一部を国際会議，ジャーナル等へ投稿している場合や今後予定している場合には，先方の投稿規定に抵触しないよう注意して下さい．
【参考】CVPR2022，ECCV2022，ACCV2020では，４ページ以下の論文は二重投稿規程に抵触しないとされています．
募集分野
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・食・エンターテインメント応用 (Sports, food, and entertainment applications)
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 (industry, manufacturing, and real-world applications)