| 研究概要 |
近年,顔画像を対象とした研究が盛んに行われるようになってきたが,それらの多くは個人識別や画像処理を目的としており,顔画像検索を目的とした研究は少ない.本研究では,顔画像を対象とした検索システムをニューラルネットを用いて実現することを目的として行った.写真により収集した顔画像をイメージスキャナにより計算機に入力し,これをもとに顔の輪郭や各部位をワイヤーフレームモデルで表し,これから各顔の特徴量を算出した.また,各顔に対する印象をアンケートにより求め,物理的および感性的な印象を表す語に対する平均的な印象を算出した.前述の顔画像から求めた特徴量を入力ベクトル,アンケートから求めた平均的印象を目標関数とする教師データによりニューラルネットの学習を行い,顔画像検索システムの構築を試みた.しかし,顔に対する印象は個人により異なるため,平均的な印象による検索では,満足な結果を得ることができなかった.そこで,検索システムと並列実行可能なニューラルネットプログラムを作成し,検索者の検索結果を教師データとしてこのプログラムに与えることで,検索作業を進めるに従って次第に検索者の感性に近づいてゆく検索システムの構築を試みた.即ち,各顔の平均的印象を初期状態のインデックスとし,検索者がシステムの検索・提示した顔画像に対して行った可否の指示を元にインデックスの更新と教師データの更新を行う.この更新された教師データは,ニューラルネットプログラムに転送され,バックグランドで再学習を行う.再学習が適当な回数行われると,全ての顔画像に対するインデックスを再計算し,新たなインデックスとする.任意に選んだ顔画像を印象語で検索する実験を行った結果,目的とする顔画像が1位で出力されたのは50%,2位まででほぼ100%となり,再学習を導入しなかった場合に比べて検索率を大幅に改善することができた.
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