| 研究課題/領域番号 |
18K11356
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 日本女子大学 (2020-2023)
岡山大学 (2018-2019) |
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研究代表者 |
尺長 健 日本女子大学, 理学部, 研究員 (80284082)
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| 研究分担者 |
右田 剛史 岡山大学, 自然科学研究科, 助教 (90362954)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 共分散行列 / 加重和制約付き加重方程式 / 白色化 / 射影係数 / 外れ値処理 / 照明適応 / ３次元モデル生成 / 姿勢・形状同時推定 / 標準射影係数 / パターン認識 / 理論化 / 顔追跡・認識融合系 |
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| 研究成果の概要 |
（１）加重和制約付き加重方程式を解析することで，汎用性のある認識系の構成法を検討した。まず，不足決定系において，最適解が白色化後の内積に帰着でき，適応的次元選択との組合せの有効性を確認するとともに，白色化後の外れ値処理の有効性を示した。また，過剰決定系の最適解についても白色化と関連付けられ，過剰系と不足系の一元的取扱いが可能であることを示し，白色化後の外れ値処理の効果を実験により確かめた。
（２）顔追跡・認識融合系への適用については，動画像を用いた３次元顔モデル生成法を開発した。姿勢に偏りがなければ高精度のモデル生成が可能であり，認識精度の向上が期待できるが，一般化については今後の課題である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
加重和制約付き加重方程式は，登録パターンの加重和で未知パターンを表すための線形連立方程式であり，特徴空間の次元数と登録パターン数の大小関係で不足決定系にも過剰決定系にもなる。不足決定系においては，この方程式の（数学的な）最適解が白色化後の内積に帰着できる。一方，白色化後に外れ値処理を導入することにより最適性はなくなるが，有効な認識系を構成できる。特徴空間を小さな次元数に分解することによっても，この特性を利用して認識系を構成できることから，逆伝播学習に代わる認識系の構成論になる可能性があると考えられる。また，白色化後の外れ値処理は，様々なデータ処理に適用可能と考えられる。
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