物の隠れた性質を解き明かす新しい映像技術
-
0:01 - 0:05私たちはみんな動きというのは
見えるものだと思っています -
0:06 - 0:11私がステージの上を歩き
話しながら身振り手振りをする -
0:11 - 0:13そのような動きは
目に見えるものです -
0:14 - 0:20しかしあまりに小さくて人の目には留まらない
重要な動きの世界があります -
0:20 - 0:22この何年か私たちは
-
0:22 - 0:24そういった動きが
人の目には見えなくとも -
0:24 - 0:27カメラなら捉えられることに
注意を払うようになりました -
0:28 - 0:30どういうことか
説明しましょう -
0:31 - 0:34左側は人の手の映像で
-
0:34 - 0:37右側は眠っている
赤ちゃんの映像です -
0:37 - 0:40しかし もし私が
ビデオだと言わなければ -
0:40 - 0:44皆さん写真を見ているのだと
思ったことでしょう -
0:44 - 0:46どちらの映像にも
-
0:46 - 0:49ほとんど動きがないからです
-
0:50 - 0:54それでもここには
沢山の微細な動きがあります -
0:54 - 0:56左側の人の
手首に触れてみたなら -
0:56 - 0:58脈を感じるだろうし
-
0:58 - 1:01右側の赤ちゃんを
抱きかかえたなら -
1:01 - 1:03呼吸に応じて赤ちゃんの胸が
上下するのを -
1:03 - 1:05感じられることでしょう
-
1:06 - 1:09これらの動きは
大切なものですが -
1:09 - 1:13あまりに小さくて
見ただけでは分からないため -
1:13 - 1:15手で直に触って
-
1:15 - 1:18感じ取る必要があるのです
-
1:19 - 1:20しかし数年前に
-
1:20 - 1:25MITの同僚が「モーション・マイクロスコープ」
というのを作りました -
1:25 - 1:30映像の中の このような小さな動きを
検出して拡大し -
1:30 - 1:33目で見て分かるようにする
ソフトウェアです -
1:33 - 1:37そのソフトウェアを
左の映像に使うと -
1:37 - 1:40手首の脈動が
目に見えるようになり -
1:40 - 1:42脈を数えて
-
1:42 - 1:44心拍数を測定する
ことだってできます -
1:45 - 1:48そのソフトウェアを
右の映像に使ったなら -
1:48 - 1:51赤ちゃんのする呼吸が
目に見えるようになり -
1:51 - 1:56触れることなく赤ちゃんの呼吸の状況を
モニタできるようになります -
1:57 - 2:00これはとても
強力な技術です -
2:00 - 2:04通常は触れなければ
分からない現象を -
2:04 - 2:08接触せずに視覚だけで
捉えられるからです -
2:09 - 2:142年ほど前から私は このソフトウェアを
考案した人たちと共同で研究するようになり -
2:14 - 2:17奇想天外なアイデアに
挑戦することにしました -
2:17 - 2:20このソフトウェアで
-
2:20 - 2:23小さな動きを可視化して
-
2:23 - 2:27あたかも触覚が拡張されたかのように
できるのはすごいけど -
2:27 - 2:31これを聴覚にも適用できないだろうか
と思ったのです -
2:33 - 2:37音による振動というのもまた
-
2:37 - 2:40一種の動きなのだから
-
2:40 - 2:44それを捉えて目に付くものすべてを
マイクに変えてしまうことはできないか? -
2:44 - 2:46これはちょっと奇妙な
アイデアなので -
2:46 - 2:49分かるように
説明しましょう -
2:50 - 2:53普通のマイクというのは
中にある振動板の動きを -
2:53 - 2:57電気信号に変換する
仕組みになっています -
2:57 - 3:01振動板は音に敏感に反応して
動くようにデザインされていて -
3:01 - 3:05その動きを音として解釈し
記録できるようになっています -
3:05 - 3:09しかし音はどんな物でも
振動させます -
3:09 - 3:15ただそういった振動はあまりに小さく速いため
目に見えないだけです -
3:15 - 3:19この振動を
高速度カメラで撮影して -
3:19 - 3:22ソフトウェアで
その小さな動きを取り出し -
3:22 - 3:24分析することで
-
3:24 - 3:29その振動を作り出したのがどんな音か
知ることはできないだろうか? -
3:30 - 3:36それができれば 離れたところにあるものを
視覚的なマイクへと変えることができます -
3:37 - 3:39それで試してみました
-
3:39 - 3:41ご覧頂くのは
行った実験の1つで -
3:41 - 3:44右の鉢植えの植物を
-
3:44 - 3:47高速度カメラで
撮影しながら -
3:47 - 3:50近くに置いたスピーカーで
こんな音を流しました -
3:50 - 3:58(曲 『メリーさんのひつじ』)
-
4:00 - 4:03これが撮影したビデオで
-
4:03 - 4:07毎秒数千フレームで
撮っていますが -
4:07 - 4:09目をこらしてみても
-
4:09 - 4:12ただ葉っぱが
じっとしているようにしか -
4:12 - 4:14見えないでしょう
-
4:14 - 4:19音による葉っぱの動きは
1ミクロン程度だからです -
4:19 - 4:231センチの1万分の1です
-
4:23 - 4:28この映像で1ピクセルの
百分の1から千分の1の間 -
4:28 - 4:30というところです
-
4:30 - 4:33だからいくら
目をこらしたところで -
4:33 - 4:36そのような小さな動きは
目では捉えられないのです -
4:38 - 4:42しかし知覚的には
感知できなくとも -
4:42 - 4:45数値的には
有意な変化があり -
4:45 - 4:47適切なアルゴリズムを使えば
-
4:47 - 4:50この静止しているようにしか
見えない映像から -
4:50 - 4:52このような音を
取り出すことができます -
4:53 - 5:00(曲 『メリーさんのひつじ』)
-
5:00 - 5:06(拍手)
-
5:10 - 5:12どうしてそんなことが
可能なのか? -
5:12 - 5:16そんな小さな動きからどうやって
これほど多くの情報を取り出せるのか? -
5:16 - 5:22葉っぱの動きが
ちょうど1ミクロンで -
5:22 - 5:26映像の中の動きは
千分の1ピクセルだったとしましょう -
5:27 - 5:30これは わずかなものに
見えますが -
5:30 - 5:32ビデオの1フレームの中には
-
5:32 - 5:35何十万というピクセルがあり
-
5:35 - 5:39そういった小さな動きを
-
5:39 - 5:41映像全体から集めれば
-
5:41 - 5:43千分の1ピクセルが
積み重なって -
5:43 - 5:46十分大きなものになるのです
-
5:47 - 5:51個人的なことですが このことを発見した時には
すごく興奮しましたね -
5:51 - 5:53(笑)
-
5:53 - 5:56優れたアルゴリズムはありましたが
-
5:56 - 6:00パズルの重要なピースが
まだ欠けていました -
6:00 - 6:03この手法がうまくいくかに
影響する要因は -
6:03 - 6:05たくさんあります
-
6:05 - 6:08対象がどんな物で
どれくらい離れているか -
6:08 - 6:11どんなカメラや
レンズを使うか -
6:11 - 6:15物に当てる光の強さや
音の大きさはどれくらいか -
6:16 - 6:19そしてアルゴリズムは
優れているにしても -
6:19 - 6:23初期の実験はすごく
慎重にやる必要がありました -
6:23 - 6:25そういった要因の
何か1つでもまずいと -
6:25 - 6:27何が悪かったのかも分からず
-
6:27 - 6:30ただノイズが
出てくるだけだからです -
6:30 - 6:33ですから初期の実験は
このような設定で行ったのです -
6:33 - 6:36私が写っています
-
6:36 - 6:40左下に高速度カメラが
設置されていて -
6:40 - 6:42ポテトチップの袋に
向けられています -
6:42 - 6:45そして全体が明るい照明で
照らされています -
6:45 - 6:49申し上げたように初期の実験は
非常に慎重を期して進めました -
6:49 - 6:52これがその様子です
-
6:52 - 6:55(男性の声) 3 2 1 ハイ
-
6:55 - 7:01(デイヴィスが大声で) メリーさんの
ヒツジ ヒツジ ヒツジ -
7:01 - 7:05(笑)
-
7:05 - 7:08ご覧のように
馬鹿みたいに見える実験でした -
7:08 - 7:10(笑)
-
7:10 - 7:12私がポテトチップの袋に向かって
大声を張り上げています -
7:12 - 7:14(笑)
-
7:14 - 7:16おまけにすごく強い照明を
当てていたので -
7:16 - 7:20最初のポテトチップの袋は
熱で文字通り溶けてしまいました (笑) -
7:20 - 7:24しかし いかに馬鹿みたいに
見えようとも -
7:24 - 7:26この実験はとても
重要なものでした -
7:26 - 7:29このような音を取り出すことに
成功したからです -
7:29 - 7:33Mary had a little lamb!
Little lamb! Little lamb! -
7:33 - 7:37(拍手)
-
7:37 - 7:39とても重要な瞬間でした
-
7:39 - 7:43物を撮した
音声のない映像から -
7:43 - 7:46聞き取れる人の声を
初めて復元できたからです -
7:46 - 7:48この実験を基準点として
-
7:48 - 7:52私たちはいろいろ変化をつけた
実験を始めました -
7:52 - 7:56異なる物を使う
物をもっと離れたところに置く -
7:56 - 7:59光を弱くする
音を小さくする -
8:00 - 8:03そういった実験の結果を
分析して -
8:03 - 8:06この手法の限界を
見極めました -
8:06 - 8:08ひとたび限界が分かれば
-
8:08 - 8:11どう押し広げられるかも
分かるからです -
8:11 - 8:14そうやってこんな実験に
たどり着きました -
8:14 - 8:17ここでもポテトチップの袋に向けて
音を流しますが -
8:17 - 8:21今回はカメラが
5メートル離れていて -
8:21 - 8:24防音ガラスの
背後にあります -
8:24 - 8:27照らしている光も
自然の太陽光です -
8:29 - 8:32ご覧いただいているのが
撮影した映像です -
8:32 - 8:37そしてこれが部屋の中で
ポテトチップの袋の横で流していた音です -
8:37 - 8:42Mary had a little lamb whose fleece was white as snow,
(メリーさんは小さな羊を飼っていた 雪のように白い毛をして) -
8:42 - 8:48and everywhere that Mary went, that lamb was sure to go.
(メリーさんの行くところは どこにでも付いてきた) -
8:48 - 8:50そしてこれが
窓の背後から撮した -
8:50 - 8:54無音の映像から
取り出した音声です -
8:54 - 8:58Mary had a little lamb
whose fleece was white as snow, -
8:58 - 9:04and everywhere that Mary went,
that lamb was sure to go. -
9:04 - 9:10(拍手)
-
9:10 - 9:14限界を押し広げる方法は
他にもあります -
9:14 - 9:16こちらはもっと静かな実験で
-
9:16 - 9:20ノートPCに繋いだ
イヤホンを撮しています -
9:20 - 9:21この時の目標は
-
9:21 - 9:252つの小さなプラスチック製イヤホンを撮した
無音の映像から -
9:25 - 9:29かけている曲を復元する
ということでした -
9:29 - 9:31これはすごく
うまくいって -
9:31 - 9:34結果から曲名を
Shazamで当てることさえできました -
9:34 - 9:36(笑)
-
9:37 - 9:50(曲 クイーン 『アンダー・プレッシャー』)
-
9:50 - 9:55(拍手)
-
9:55 - 9:59使用するハードウェアという点でも
限界を押し広げることができます -
9:59 - 10:02ここまで ご覧頂いた実験は
-
10:02 - 10:04どれも高速度カメラを使っていて
-
10:04 - 10:07これは通常携帯についている
カメラよりも -
10:07 - 10:09100倍高速に
撮影することができます -
10:09 - 10:12しかし私たちは
普通のカメラで -
10:12 - 10:14この手法を使う方法も
見つけました -
10:14 - 10:18ローリングシャッターと呼ばれる技術を
利用しています -
10:18 - 10:23多くのカメラは
画像を1行ずつ記録しています -
10:23 - 10:281枚の画像の記録中に
撮影対象が動くと -
10:28 - 10:31各行に時間的な
ズレがあるため -
10:31 - 10:34ビデオの各フレームに
-
10:34 - 10:38小さなゆがみが
記録されることになります -
10:38 - 10:42このゆがみを分析したところ
-
10:42 - 10:46アルゴリズムを改良すれば
そこから音を復元できることが分かりました -
10:46 - 10:48これが行った実験で
-
10:48 - 10:50キャンディの袋を撮し
-
10:50 - 10:53横では同じ『メリーさんのひつじ』を
-
10:53 - 10:54スピーカーで流していますが
-
10:54 - 10:59今回は お店で買える
普通のカメラを使っています -
10:59 - 11:02これから取り出した音を
お聞かせします -
11:02 - 11:04音にひずみがありますが
-
11:04 - 11:07それでも何の曲か
おわかりになると思います -
11:08 - 11:14(曲 『メリーさんのひつじ』)
-
11:26 - 11:29音にひずみがあるにしても
-
11:29 - 11:31これが意味深いのは
-
11:31 - 11:34家電量販店で買える
普通のカメラで -
11:34 - 11:38このようなことが
できたということです -
11:39 - 11:41ここまで ご覧頂いたことから
-
11:41 - 11:44多くの人が思い浮かべるのは
-
11:44 - 11:46スパイ活動でしょう
-
11:46 - 11:50確かに誰かをスパイするために
この技術を使うというのは -
11:50 - 11:52容易に想像できることですが
-
11:52 - 11:56考えてほしいのは
スパイ活動に関しては多くの成熟した技術が -
11:56 - 11:58すでに存在する
ということです -
11:58 - 12:01実際 盗聴のために 遠くから物に
レーザーを照射するというのは -
12:01 - 12:03何十年も前から
行われています -
12:04 - 12:06私たちの技術が
本当に新しく -
12:06 - 12:07違っている点は
-
12:07 - 12:12物の振動を見る方法を
手に入れたということで -
12:12 - 12:15これは世界を見る
新しいレンズになります -
12:15 - 12:17このレンズを使うと
-
12:17 - 12:22物を振動させる音のような力について
学べるだけでなく -
12:22 - 12:24物自体についても
学ぶことができます -
12:25 - 12:27ここで視野を広げて
-
12:27 - 12:31これが私たちのビデオの使い方を
いかに変えうるかを考えてみましょう -
12:31 - 12:34通常私たちは物を見るために
ビデオを使います -
12:34 - 12:37それから音を聞くためにも
使えることを -
12:37 - 12:39お見せしました
-
12:39 - 12:43しかし私たちが世界について学ぶ重要な方法が
もう1つあります -
12:43 - 12:45働きかけることによってです
-
12:45 - 12:49押したり 引いたり
つついたり 揺すったりして -
12:49 - 12:51何が起きるか見るのです
-
12:51 - 12:55これはビデオでは
できないことです -
12:55 - 12:58少なくとも
普通のビデオでは -
12:58 - 13:00これからお見せするのは
最新の研究で -
13:00 - 13:02ほんの2、3ヶ月前に思いついた
アイデアを元にしています -
13:02 - 13:06公の場で見せるのは
これが初めてです -
13:06 - 13:11基本的なアイデアは
映像の中の振動をヒントに -
13:11 - 13:13物の性質を取り出して
-
13:13 - 13:18働きかけて反応を見られるような
形にするということです -
13:19 - 13:21これが対象とする物で
-
13:21 - 13:25人の形をした
針金人形です -
13:25 - 13:28これを普通のカメラで
ビデオ撮影します -
13:28 - 13:30カメラに特別なものは
使いません -
13:30 - 13:33実際 以前は私の携帯電話を
使っていました -
13:33 - 13:35振動する様子を
見たいので -
13:35 - 13:36撮影中に
-
13:36 - 13:40人形が置かれている
台の上を -
13:40 - 13:42ちょっと叩いてやります
-
13:47 - 13:51これだけです
5秒間の普通のビデオで -
13:51 - 13:53台を叩いています
-
13:53 - 13:57この映像の中の
振動を使って -
13:57 - 14:01物の構造的・物質的な性質について
学ぼうというのです -
14:01 - 14:06そしてその情報を使って
新たなインタラクティブな物を作ります -
14:13 - 14:16そうしてできたものが
これです -
14:16 - 14:18何の変哲もない
画像に見えますが -
14:18 - 14:21これは画像ではなく
ビデオでもありません -
14:21 - 14:23この人形はマウスを使って
-
14:23 - 14:26いじってやることが
できるんです -
14:33 - 14:35ご覧頂いているのは
-
14:35 - 14:38目にしたことのない
新しい働きかけに対して -
14:38 - 14:42物がどう反応するかいう
シミュレーションです -
14:42 - 14:46これをたった5秒間の
普通のビデオから作ったんです -
14:47 - 14:52(拍手)
-
14:57 - 15:01これは世界を見る
新しい強力な方法です -
15:01 - 15:04新たな状況に対して
物がどう反応するかを -
15:04 - 15:05予測することが
できるからです -
15:05 - 15:09たとえば古い橋を前にして
-
15:09 - 15:12車で渡っても大丈夫か
分かりかねているという状況を -
15:12 - 15:15想像できるでしょう
-
15:15 - 15:18この質問の答えは
-
15:18 - 15:21橋を渡り始める前に
知りたいはずです -
15:22 - 15:25もちろんこの手法にも
限界はあり -
15:25 - 15:28その点は視覚的マイクロフォンと
同じです -
15:28 - 15:29しかしこの方法は
-
15:29 - 15:33予想以上に
多くの状況で使え -
15:33 - 15:36長いビデオがある場合には
特にそうです -
15:36 - 15:37たとえばこれは
-
15:37 - 15:40私のアパートの前の
藪を撮したビデオで -
15:40 - 15:43私は藪に対して
何もしていません -
15:43 - 15:46しかし1分間
撮している間に -
15:46 - 15:50やさしいそよ風が この藪について学ぶのに
十分な振動を生み出してくれ -
15:50 - 15:53このようなシミュレーションを
作れました -
15:55 - 16:01(拍手)
-
16:01 - 16:04この技術を手にした
映画監督は -
16:04 - 16:06映像が撮影された後に
-
16:06 - 16:11風の強さや向きを変えるのに
使うかもしれません -
16:13 - 16:17こちらでは吊された
カーテンを撮していて -
16:17 - 16:21動きは見られませんが
-
16:21 - 16:242分のビデオがあれば
-
16:24 - 16:27室内の自然な空気の
対流で生じた -
16:27 - 16:31気付かないような
微かな動きや振動から -
16:31 - 16:34シミュレーションを作るのに
十分な情報が得られます -
16:36 - 16:39このようなインタラクティブなものは
-
16:39 - 16:42ビデオゲームや3Dモデルの中の
-
16:42 - 16:44架空の物として
-
16:44 - 16:48見慣れていると思いますが
-
16:48 - 16:52現実の世界の実際の物から
普通のビデオ映像を使って -
16:52 - 16:55このような情報を
引き出すというのは -
16:55 - 16:57新しいことであり
大きな可能性があります -
16:58 - 17:03このプロジェクトに一緒に取り組んでいる
素晴らしい仲間たちです -
17:04 - 17:10(拍手)
-
17:13 - 17:16今日お見せしたものは
始まりにすぎません -
17:16 - 17:19私たちはこのような映像技術で
可能になることの -
17:19 - 17:21ほんの表面に
触れたに過ぎません -
17:21 - 17:23この技術は 誰でも
手に入れられる道具だけで -
17:23 - 17:28周りの世界の違った見方を
可能にしてくれるからです -
17:28 - 17:30この先 この技術が
-
17:30 - 17:32世界について教えてくれることを
探求していくのは -
17:32 - 17:34本当に心躍ることだと
思います -
17:34 - 17:36ありがとうございました
-
17:36 - 17:42(拍手)
- Title:
- 物の隠れた性質を解き明かす新しい映像技術
- Speaker:
- エイブ・デイヴィス
- Description:
-
音が物に引き起こす小さな振動をはじめ、私たちの周りでは微細な動きが絶えず起きています。最近の技術は、見たところ動きのない物の映像からそのような振動を拾い出し音や会話を復元することを可能にしていますが、エイブ・デイヴィスはそれをさらに1歩進めています。何の変哲もないビデオから物の隠れた性質を対話的に探れるソフトウェアのデモを是非ご覧ください。
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 17:57
Yasushi Aoki approved Japanese subtitles for New video technology that reveals an object's hidden properties | ||
Yasushi Aoki edited Japanese subtitles for New video technology that reveals an object's hidden properties | ||
Yasushi Aoki edited Japanese subtitles for New video technology that reveals an object's hidden properties | ||
Yasushi Aoki edited Japanese subtitles for New video technology that reveals an object's hidden properties | ||
Claire Ghyselen accepted Japanese subtitles for New video technology that reveals an object's hidden properties | ||
Yasushi Aoki edited Japanese subtitles for New video technology that reveals an object's hidden properties | ||
Yasushi Aoki edited Japanese subtitles for New video technology that reveals an object's hidden properties | ||
Claire Ghyselen declined Japanese subtitles for New video technology that reveals an object's hidden properties |