2017 Fiscal Year Research-status Report
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17K00238
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| Research Institution | Tottori University |
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Principal Investigator |
西山 正志 鳥取大学, 工学研究科, 准教授 (20756449)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 人物対応付け / 画像劣化モデル / 低解像度 / ぼけ / リサンプリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
広範囲を見渡すカメラでは画像中に占める一人あたりの人物の解像度が極端に低くなる場合が多く，人物照合の性能が大きく低下する問題がある．低解像度であっても個人を正しく照合できるシステムを実現できれば，一つのカメラで見守ることができる範囲が長大になり安心・安全な社会の実現に貢献できる．そこで本研究では，入力画像と辞書画像が共に極端に低い解像度であっても，与えられた人物画像の劣化過程に適切なリサンプリングで解像度を復元することで，人物を精度よく照合する方法を開発する．低解像度による劣化過程を画像劣化モデルとして新たに設計し，実証実験により照合性能が向上することを明らかにする．
本年度は，低解像度に影響を受けない人物照合モジュールを開発するために，画像の劣化過程パラメータを推定するための方法について基礎検討を行った．実際の広角カメラでは，低解像度・ぼけ・ノイズが同時に発生しており画像サイズを単純に解像度とすることはできない．画像の劣化過程パラメータを推定するために，周波数解析だけでなく，低次画像特徴量，機械学習，深層学習について，性能と計算コストを比較しながら実験を進めた．本年度は，性能を評価するために，数百名分の人物画像を含む公開データベースを用いて，解像度をシミュレーションで低下させながら実験した．実験結果より，解像度の影響を精度よく見分けるためには，低次画像特徴量を用いる方針，または，深層学習を用いて特徴空間を設計する方針がよいことが分かった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は，計画通りに研究課題へ取り組むことができた．研究成果の進捗について国際学会と国内学会で発表し，本課題の着眼点，および，シミュレーションによる実験結果について高評価を得た．本年度は実行可能性調査を重視し，代表的なアルゴリズムの組み合わせを用いて実験を行った．現時点では，当初計画した成果が見込まれる実験結果を得ていることから，次年度以降はアルゴリズムへ独自改良を加えていき，実データでの評価も同時に行い検証をさらに深めていく必要があることが明らかになった．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度に開発したモジュールである劣化過程パラメータ推定を，次年度より人物照合モジュールへ組み込み，人物照合の精度を高めていく．さらに次年度より，実環境の広角カメラで撮影した実データで開発を進めるために，新たなデータベースの構築を進める．撮影できる人数は十数名と限られるが，カメラの種類，人物とカメラの距離などを様々に変化させた独自データベースを新たに構築していく．次年度では，実データとシミュレーションの両面から，低解像度に影響を受けない人物照合モジュールの設計方法を検討していく．既に得ている研究成果については早急に論文化を進めていく．
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