探秘2013微软技术节(TechFest) Part1

美国当地时间3月5日上午9点，微软技术节(TechFest 2013)在微软美国总部Redmond拉开帷幕。此次活动将为期三天，在这三天里，来自微软全球各地研究院的数百名顶级研究员将带着他们的150项最新成果，与微软工程师以及全球用户一起分享他们尖端的研究技术。

TechFest2013官网地址是：

有一次去听微软亚洲研究院工程总监田江森先生的讲座，他讲到TechFest（微软技术节）时说到，TechFest是微软研究院的研究员们向微软工程产品组“兜售”研究成果的最好机会。在这里成功“兜售”的研究技术会被工程产品部门转化为面向大众的商业产品。因此，在TechFest上展示的技术，并不一定是其研究领域中最顶尖的，而是发展得比较成熟、可以转化为工程产品的技术。和学术会议上的成果展示相比，这里的技术会更加有趣、更贴近用户需求。或许在不久的将来，它们就会成为你可以从商店购买的商品。

本届技术节要展示的项目主要围绕两个主题：“ More Human Natural Interfaces ”（ 更人性的自然界面 ） 和 “ Arrival of Big Data “（ 大数据时代的到来 ）。 这两个主题的确是当前计算机科技最热门、最有研究价值的两个方向。

接下来，便详细介绍几个在TechFest上展出的有趣技术项目吧。

BodyAvatar：Creating 3D Avatars With Your body （用你的身体构建3D“阿凡达”）

BodyAvatar可以让Kinect玩家将自己的肢体作为输入手段，发挥各自的想象，创造出任何形态的3D虚拟形象。 玩家的身体姿态会被系统扫描进来，作为初始的形状。然后，玩家可以通过各种手势直接在自己身体上操作，来进一步修改屏幕上虚拟形象的形态。这样，不需要专业的3D建模软件，玩家就可以获得很酷的3D虚拟形象啦。

如下图所示，首先将身体姿态扫描进来作为初始形状，然后，通过各种肢体动作改变模型的形状，最后上色，便可以得到形形色色的虚拟形象啦。

通过BodyAvatar创建的3D虚拟形象示例如下，非常可爱！

BodyAvatar视频链接：

BodyAvatar工程详细介绍链接：

3D Reconstruction by Portable Devices （用便携式设备进行3D重建）

利用照片进行3D模型重建的工作一直都在研究当中。而 在智能设备价格低廉并大行其道的移动互联网时代，利用移动设备进行3D重建，同时，再与虚拟现实、3D打印等技术结合起来，便可以 实现在移动电话或平板电脑上的增强现实场景，可以 改善许多移动应用的用户体验。

比方说，假设亚马逊等商家都通过一个3D扫描应用为各自的产品建立了3D模型。那么，如果你想要买一只花瓶放在办公桌上，就可以通过视觉搜索来查找候选产品了。你只要用手机摄像头对着你的办公桌拍摄一张照片，桌上摆放着花瓶的图像就会显示在屏幕上。利用这种逼真的3D花瓶模型，你就可以四处走动，对效果进行评估，并选取自己最想要的花瓶。其他应用场景还包括面部建模、虚拟现实、社交网络分享和3D打印等。

该项目的核心技术是基于便携式设备的3D模型重建，第一步当然是利用智能设备获取物体的多幅图片。

获得图片之后，系统需要进行一系列的处理才能够恢复出3D模型。这其中涉及到的关键技术有：Multiple view Image Segmentation（图像分割）和Continuous Depth Optimaztion（优化深度图）。因为属于学术研究的范围，不再赘述。

由于该应用是基于便携式设备的，因此对于云端的支持是十分必要的。处于不同地点、手持不同设备的用户都可以通过云端分享已经建好的3D模型。

3D模型建立好之后，便可以与3D打印技术、虚拟现实技术、全息投影技术结合起来，完成很酷的应用。

3D重建可以完成哪些很酷的应用呢？请看该项目的视频：

其中演示的几个应用涉及到了3D打印、增强现实、全息投影等多项技术。

ViralSearch: Identifying & Visualizing Viral Content （病毒化内容的识别和可视化）

“病毒化”这个概念在社交网络中已经非常流行，每天我们都在接触和传播着各种“病毒视频”、“病毒新闻”。但这个概念本身还是令人难以捉摸的。这个项目通过对Twitter上近10亿个信息的分析（其中包括新闻、视频和照片的扩散），找出了一种“社交媒体病毒”的量化方式，相应地，也识别出了成千上万的病毒事件。这个项目还可以让用户以交互方式探索病毒内容的扩散路线。

用户在选定一条tweet（微博）后，系统将会对该条tweet进行分析。用户可以看到，随着时间的推移，该条tweet是如何从一个用户传播到下一个，从而识别出在这个过程中哪些用户具有重大影响力。这个项目所使用的技术可以帮助用户识别话题专家、发现热门话题，并针对各种内容提供病毒化指标。

下图显示的是一条tweet（微博）的两种传播方式，第一种称为“广播”，在这种方式下，tweet在到达第一批接收者之后，便不再传播。第二种便是“ 病毒化扩散 ”，可以看到，tweet会持续的传播下去，形成多个传播层级。

这个项目所完成的事情便是将任意一条微博的传播路径以“树”的形式展示出来。如下图所示，我们可以清晰的看到，当信息离开最左侧的“ seed user（种子用户）”后，经过了多少层级的扩散与传播。而 在不同的传播层级上，又有哪些用户充当了新的“seed user”。

同时，还可以以每个用户为结点建立起传播路径，并以视图的方式显示出来。如下图所示，每一个大圆圈表示着某条tweet在每一个用户处的传播路径。以圆心为5,002的圆圈为例，说明该条tweet在该用户处得到了5002次转发。而且，我们发现，它其中包括了6个圆，说明这条tweet从这个用户开始，最长经历了6个层级的扩散。

除此之外，还可以分析单个用户的所有tweet（微博）。如下图所示，分析了用户David Pogue的所有tweet，并同样以圆圈的形式展现出来。圆圈大的表示该条tweet传播范围广，圆圈小表示该条tweet传播范围小。

ViralSearch的视频连接：

微软亚洲研究院微博：

微软亚洲研究院关于TechFest的文章：

探秘微软技术节（TechFest）Part1 的内容就到此为止了。Part2将继续介绍技术节上展示的其他项目：预测型决策系统、SketchInsight等内容。