| Research Abstract |
1.部分空間法ロバスト化の理論:
部分空間の構成,部分空間への射影,距離系の3つの観点から,従来の部分空間法をロバスト化に関する理論的枠組みの構築を目指して研究を進めている。まず,部分空間の構成および部分空間への射影に関しては,正規化固有空間の同次表現である同次固有空間を用いた定式化を従来行ってきた。また,部分射影のロバスト化については,相対残差の使用を提案し,正規化固有空間との整合性を確認している。本年度,同次固有空間を用いた射影(部分射影を含む)について,最適化従来法との理論的相違点を整理するとともに,入力画像に含まれるノイズ量との関係を分析した。これらについては,次年度に発表を予定している。
2.顔認識処理への適用:
顔認識については,並列部分射影とガウシアン分解を組み合わせることにより,従来の基準空間を使用した分解と並列部分射影の組合せとほぼ同等の顔認識系を,登録画像数が少ない場合にも構成可能であることを確認した。これにより,従来法(基準空間を用いた方法)では必須であった顔登録時の登録画像と(基準)固有顔との間で位置合わせが不要になり,自然環境での自動登録時の位置ずれ問題が解消された。また,顔画像追跡に関しては,昨年度までに基本アルゴリズムを提案してきた疎テンプレートコンデンセーション法について,従来の固定型テンプレートを適応型テンプレートに置き換えることに成功した。引き続き,自然環境下での実時間顔姿勢推定/追跡の実現を目標として研究を進める。
3.人物追跡処理への適用:
疎テンプレートコンデンセーション法に基づく多人物同時追跡について,高速化について進展があった。前項で述べた適応型テンプレートの利用,背景情報の利用などを進める。
4.動作認識処理への適用:
関節構造を持つ人体の動作解析について検討を進めてきた。動作解析にロバスト部分空間法の考え方を適用することにより,隠れや対応付け誤りがあるデータの解析が有効になるという知見を得た。
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