| 研究課題/領域番号 |
20K11890
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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 | 九州大学 |
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研究代表者 |
松川 徹 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (80747212)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2021年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 畳込ネット / 空間基底 / 不変特徴 / 頑健性 / 双線系/グラスマンプーリング / 人物方向推定 / 双線形・グラスマンプーリング / 観測方向推定 / 注意機構 / 人物照合 / 畳み込みネット / 不変特徴量 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人物などの姿勢変動の大きい個体間の画像照合を高精度に行うためには，対象の姿勢や観測方向を把握し，同一の部位同士の見えを比較できることが望ましい. 本研究では，畳み込みネット(CNN）の特徴マップを特徴チャネルの断面で取り出した画像群に対して主成分分析を適用することで得られる空間基底は，特徴チャネルの違いに対して不変であり, なおかつ空間的情報に対して判別的な特徴量となることに着目する. これを服装の柄や色によらない人物の観測方向推定において評価し，基本的な構造のCNNにおける性能の解明と特徴量の高度化を図る. また，この特徴量を組み込んだ注意機構を開発し，カメラ間人物画像の照合で有効性を示す.
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| 研究成果の概要 |
人物の向きを, 服装の柄, 場所や天候など撮影状態の様々な変動に頑健に推定するには, 局所的なパーツの空間的配置が, 正確な推定を行うための重要な要素となる. そこで畳込ネットの特徴マップの冗長なチャネル活性化を要約するチャネルプーリングに注目する. 本研究では, 特徴マップを特徴チャネルの断面で取り出した画像群に対して特異値分解を適用することで得られる空間基底が, 特徴チャネル順序の入れ替えに対して不変であり, かつ空間的情報に対して判別的な特徴量となることに着目し，この空間基底の部分空間を特徴表現とするグラスマンチャネルプーリングを提案した.
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学術的意義は, 提案手法と従来の双線形プーリングとグラスマンプーリングとの関係性を示し，撮影状況の変動を模擬するスタイル変換に対する頑健性の論拠を示した点, また, 提案手法がスタイル変動への頑健性を高める効果を持つインスタンス正規化と併用した場合でも効果があることを示した点にある.
社会的には, スタイル変動へ頑健な空間概念認識は, 様々な撮影変動の存在下での人物方向推定の頑健性を高めることへ寄与する. 例えば，天候や照明環境, カメラの故障により, 入力される画像の全体的な雰囲気がシステムを学習したデータと異なっていても安定して認識できることは, 誤認識による事故を低減する.
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