2018 Fiscal Year Research-status Report
共分散行列に基づくパターン認識の理論化と顔追跡・認識融合系への適用
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18K11356
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
尺長 健 岡山大学, 自然科学研究科, 教授 (80284082)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
右田 剛史 岡山大学, 自然科学研究科, 助教 (90362954)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 共分散行列 / 加重和制約付き加重方程式 / 白色化 / 射影係数 / ３次元モデル生成 / 姿勢・形状同時推定 / 標準射影係数 / 照明適応 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
（１）共分散行列に基づく新しいパターン認識理論の確立を目指して研究を進めた。従来，射影係数が照明変動から受ける影響を軽減する方法として，照明適応や標準射影係数の利用を提案している。ここで，照明適応では事前に構成した個人固有空間を利用して登録画像を入力から生成することで高精度の認識を可能にしている。一方，標準射影係数では，事前に個人固有空間を構成できない場合について妥当な解を得ることを目指したが，照明適応に比べると識別性能は幾分低下することが判っている。これに対し，原画像から得られる射影係数を直接利用することについては詳しい分析を行っていなかった。今年度は原画像から得られる射影係数の利用について検討を進めた。まず，射影係数の各次元について照明変動によるどのように変化するかを学習サンプル集合において測定しておき，得られる分散を用いて，各次元の信頼性を考慮する方法を検討し，有効性を確認した。また，計算過程の各段階で発生する「外れ値」の影響を軽減することを目指して，基礎検討を行った。この結果を照明適応・適応的次元選択・相対距離バイアスなどと組み合わせることで，次年度，研究の理論化を進展させていく。
（２）顔追跡・認識融合系への適用については，新たに購入した画像処理ワークステーション上での既存系の動作確認を終えた。また，動画像を用いた３次元顔モデル生成法の研究を進め国際会議で発表した。この方法では，動画像上での姿勢・形状同時推定をまず行い，その結果を初期値として形状が一定であることを制約としたバッチ処理を用いることにより，形状推定精度の改善を実現した。これについて，2月に国際会議(IW-FCV)において論文を発表し，Best Paper Awardを受賞した。
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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
理論化については，射影係数の統計的安定性の利用，各種の外れ値対策の有効性を検証し，照明変動を伴う射影係数の取扱いに関して一定の成果があった。次年度の研究に反映させていきたい。
追跡・認識融合系に関しては，画像処理ワークステーション上での既存系の動作確認を終えるとともに，動画像からの３次元顔形状モデル生成法の有効性を確認し，次年度の研究は順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
（１）理論化に関しては，加重和制約付き加重方程式を様々な側面から解析することで，汎用性のある認識系構成法を確立していく。これまでに，不足決定系線形連立方程式の観点からバイアスの導入が可能であることを示し，最適解が白色化後の内積に帰着できることから相対距離バイアス・適応的次元選択による識別性能の向上を実現してきた。今年度，射影係数の安定性を考慮することで照明変動の影響を軽減できることが明らかになったが，外れ値対策などについては多次元標準正規分布モデルによる取扱いが可能と考えられるため，これを含めた理論化を進めていく。
（２）加重方程式の構成に利用する射影係数は，照明適応により求めるのが最善であるが，照明適応には，登録人物毎の個人固有空間（照明変動を含む画像から構成）が必要となる。一方，個人固有空間を事前に構成できない場合の方法として，仮想個人固有空間を用いた照明適応，標準射影係数などを検討しており，ある程度の性能が得られることが判っているが，個人固有空間を用いた照明適応には及ばない。一方，今年度の成果として得られた姿勢・形状同時推定による形状モデル生成が可能になると，形状モデルを用いた個人固有空間生成が自動的に行える。また，大量に形状モデルを収集できることで，現在は高々100名のデータかあら構成している仮想個人固有空間の精度を向上できると考えられる。従って，画像１枚しか得られない場合についても現在よりも高い精度の識別が可能になると考えられる。今後は，動画像による3次元形状モデル生成を重点的に行っていく。
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| Causes of Carryover |
主に，当初の計画で予定していた国外出張（国際会議発表）のための旅費が、開催地・参加期間等の事情により予定よりも低くなったことにより，次年度使用額が生じた。これは、当該論文の発表に適した国際会議を選択したことによって生じたものであり，当該論文はBest Paper Awardを受賞した。
次年度については，当初の予定通り、物品費55万円，旅費39万円とするが，人件費・謝金を19万円に増額する。具体的には，３次元顔モデル生成の実験を追加する予定であり，次年度使用額の全額を，実験のための謝金（データ収集，形状データベース作成）として使用することで，研究を加速させる予定である。
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Research Products
(3 results)
