信号・ノイズ間の双対性に着目した個人識別と表情認識の並行学習

2000 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 12750203
• 研究機関: 埼玉大学
• 研究代表者: 平岡 和幸 埼玉大学, 工学部, 助手 (00312918)
• キーワード: 顔画像認識 / 頑健性 / 異課題並行学習 / 相補型判別器 / 信号ノイズ双対性

研究概要

本研究を遂行するにあたっては、判別器の構成、および、判別器間で学習結果を相互援用する具体的な方法を、決定する必要がある。どのような判別手法が勝るかは、判別すべき対象の統計的性質に依存するはずである。そこでまず、本研究の対象である顔画像のサンプルを収集し、顔画像集合の持つ統計適性質を観察した。
前項で得られた観察結果をふまえて、本研究に適した判別器の構成と相互援用方式を検討した。まず、個々の判別器自体について、状況の変化に対しての適応を少ない計算量で可能にする手法であるオンライン線形判別分析の開発と改良を行った。この適応能力により、片方の判別器の更新を他方の判別器に反映させることが容易となり学習結果の相互援用が円滑に行えるようになると期待される。オンライン線形判別分析の判別行列更新式について、Sanger型、高速型、等のバリエーションを開発し、前項で得られた顔画像サンプルを用いて比較評価実験を行った。また、離散時間近似に起因すると考えられる判別行列の発散現象に関して、発散を抑制するための改良を考案し、効果を実証した。学習結果の相互援用に関しては、Tenenbaum['00]のbilinear model(非対称型)を顏画像の表情判別と個人判別の問題に適用し、評価実験を行った。この結果、適切な初期値を設定すれば、良好な判別結果が得られることが確認された。ただし、適切な初期値の選択法もしくは結果からの適切さの評価法が課題となることが判明した。

研究成果

• [文献書誌] Hiraoka,K. et al.: "Fast algorithm for online linear discriminant analysis"Proc. of The 2000 ITC-CSCC. 274-277 (2000)
• [文献書誌] 森下壮一郎,平岡和幸 他: "オンライン線形判別分析の頑健化に向けた学習係数の自動調節"信学会情報・システムソサイエティ大会講演論文集. 217 (2000)
• [文献書誌] Hiraoka,K. et al.: "Successive learning of Linear discriminant analysis"Proc. of 15th ICPR. 2. 664-667 (2000)
• [文献書誌] Hiraoka,K. et al.: "One parameter family of nonlinear dynamics for online linear discriminant analysis"Proc. of NOLTA 2000. 149-152 (2000)
• [文献書誌] Hiraoka K. et al.: "Person identification from binary silhouette image of full-length body"Proc. of ISIM 2000. 23-26 (2000)
• [文献書誌] Hiraoka K., et al: "Fast algorithm for online linear discriminant analysis "IEICE Tr.on Fundamental of Electronics, Communications and Computer Science. (to appear).