| 研究概要 |
・昨年度の研究成果である改良部分空間法で,顔領域が検出されれば照明条件にある程度ロバストに顔認識ができたので,次に一方向から照明が当っている場合や照明が強く顔の凹凸によって顔に強い影が射すような場合の顔領域検出方法を研究した.顔の各部分によって明度が大きく異ると,顔部品特徴を一様な閾値処理で求めることが困難となった.そこで,さまざまな顔部品特徴検出時の閾値を用いて特徴検出し,特徴領域の大きさや形状が変化が少ない閾値区間を求め,その閾値で抽出した特徴(安定特徴)を顔検出に用いる方法を検討した.実画像を用いた実験の結果,安定特徴を用いることで上記のような照明条件での顔検出に有効であることがわかった.
・廊下に設置した複数のカメラからの画像を用いて,種々の方向を向いた顔を検出し人物識別を行う手法について研究した.カメラどうしの互いの位置関係は既知とし,複数の人物がカメラ視野に入る場合を考えた.人物を画像上で追跡して進行方向を予測し,人物を正面から捕らえるカメラで優先的に顔画像を集め,集めた部分空間法を適用して人物認識を行った.複数人物がいる場合,その時点で人物認識を行い,どの人物でもないが人の顔である確率が高い場合,見知らぬ人物として,既知の人物よりも優先的に顔画像を収集した.シミュレーションと実画像による実験で,見知らぬ人物の正面顔画像を選択的に収集できることを確認した.
・自律移動台車と顔検出と認識機能ならびに音声対話機能を組み合わせたパーソナルロボットを実装した.静止画中の顔特徴だけではなく,動画像による動き情報とロボットに搭載されたマイクロフォンアレイによる音声の飛来方向を用いて人物の方向を限定し,上記の顔検出機構を作動させて背景と誤ることなく人検出を行った.横顔が検出された場合は,ロボットの方から音声で呼び掛け,振り向いた顔を認識させることができた.
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