| 研究課題/領域番号 |
15K00191
|
|---|
| 研究機関 | 埼玉工業大学 |
|---|
研究代表者 |
渡部 大志 埼玉工業大学, 工学部, 教授 (80337609)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
|
| キーワード | 耳介認証 / 犯罪捜査支援 / ３D認証 / 防犯カメラ画像 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究の特色は，生体認証にその有用性にもかかわらず研究が進んでいない「耳介」を用いることにある．耳介のパターンは個人により異なりかつ，指紋や虹彩より大きいため，機器への接触なしに遠くから個人を識別できる利点がある．申請者はGabor Jetや判別分析等を利用し首を左右に振る，ないしは傾けたときに生じる耳介の角度変化にロバストな耳介認証の研究を行ってきた．この研究を発展させ，下記４項目
1.撮影角度が異なる画像の推定手法改良によるロバスト性向上の可能性
2.耳介の撮影角度を推定するアルゴリズム
3.耳介の検出・特徴点探索手法の改良によるロバスト性向上の可能性
4.耳介特徴点の発生異常や事故での欠落，髪の毛や耳介自身による遮蔽を自動的に判断するアルゴリズム
について検討し，防犯カメラの耳介画像から捜査対象者リストを作成する捜査支援システムの実用化を研究目的としている．交付申請書では，１，２年次に研究の目的に挙げた４項目のうち認証精度改善に関係する項目１，２の研究を，３年次に概ね検出精度改善に関係する項目３，４をしていた．そして１，２年次研究の具体的内容として，「1-(a) 法線を立てる特徴点の検討」，「1-(b) 法線モデルの計算方法，数の検討」，「1-(c) 漸近展開精度向上の検討」，「1-(d) 耳介データベースの大規模化の検討」，「1-(e) 特徴量強調方法の検討」，「2-(a) 入力画像中の耳介角度を推定する手法の検討」,「2-(b) 耳介の張り出し角度の統計的調査検討」の７項目を調査研究対象としていた．この７項目のうち1-(c),1-(e), 2-(a)，2-(b)の３項目について研究に具体的な進展があり，平成２７年度８件の学会発表（内3件国際会議）と２件の技術報告と２件の国際会議論文を公表した．
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
交付申請書で最初の2年間に研究する旨記載した7項目のうち3項目に進展があり，研究はおおむね順調に進展している．以下、各項目の進展を具体的に記載する．
1-(c)漸近展開精度の検討：研究代表者らはGabor特徴が特徴点周辺に局所化されていることに着目し，姿勢の異なる画像のGabor変換の積分核を漸近展開し，異なる姿勢のGabor特徴間の１次対応関係を求めている(渡部他, 映情学誌,65,7,1016-1023,2011)．そこで、さらに対応関係の次数を上げると認証精度が上がるか検討した．本手法の類似手法となる重回帰において精度を比較したところ，サンプル数がGabor特徴の成分の数より十分多い場合は２次対応のほうが高精度であることが分かった．
2-(a) 入力画像中の耳介角度を推定する手法の検討：研究代表者らはこれまで様々な撮影角度のデータをあらかじめ作成しておくことで撮影角度が未知の入力画像に対応してきた．しかし，もし撮影角度がわかれば角度の異なる数多くのデータと比較しないで済むのでより精度向上が図れ，大量の作成データを検索しなくてよいので高速化も図れる．本年度は耳介の周辺画像のGabor特徴を利用して耳介の撮影角度を推定する手法の開発を試み，推定した角度を利用して認証実験をした．撮影角度の推定精度は大分検討の余地があるにも関わらず認証精度は研究代表者らの従来手法に近い精度があることが分かり，撮影角度を推定し登録画像の撮影角度に補正する方針の有望性が確認できた．
2-(b) 耳介の張り出し角度の統計的調査検討：HOIPデータベースの300人600耳介中，耳介特徴点が全て見える耳介の張り出し角度は統計的に60°程度であることが研究代表者らの研究でわかっている．今回新たにUND collection J2 415人830耳介で調査したところ角度はやはり約60°であることが分かった．
|
| 今後の研究の推進方策 |
平成２７年度に引き続き，申請書中の未了の項目だけでなく進展の見られた項目も含め，撮影角度が異なる画像の推定手法，耳介撮影角度の推定手法，特徴点検出の精度向上の可能性を探る．
2-(a) 入力画像中の耳介角度を推定する手法の検討：耳介の顔に対する張り出し角度は人により異なるため顔の角度だけで耳介の角度を定めることはできない．また耳介には顔の中の両目や鼻の頂点のような向きの推定に役立つ指標も乏しい上に顔より小さいので，耳介画像だけで耳介角度を決定するのは難しい．そこで顔の角度を推定し，2-(b)で求めた耳介の張り出し角度の統計的分布を事前分布とすることで耳介角度のMAP推定やベイズ推定を試みる．
1-(b)法線モデルの検討：①種々のクラスタリング手法で複数のグループに分類し，複数の法線モデルを用意し認証率の向上を図る．②顔認証で利用されている別姿勢特徴量推定法のうち，重回帰や特異値分解による別撮影角度の特徴量推定法はサンプル数が多ければ研究代表者の先行研究に匹敵する精度がでることがわかった．外れ値，欠損値の扱いなどを考慮しさらなる改善を試みる．
1-(d) 耳介データベースの大規模化の検討：1-(b)のモデリングでは各グループのデータ数が多いほど法線ベクトルモデル等の3次元統計モデルが精度高く作れると考えられる．モデル作成に利用する耳介画像の数を，一昨年度作成した多方向耳介画像撮影システムで増やす．また，他に利用可能な公開データベースがあるかどうか検討する．
1-(a) 法線を立てる特徴点の検討：Ground Truthを人間がつけられる特徴点として利用している．この点のGabor特徴は識別性能が高いことはわかっているものの,3次元特徴量であるSHOTや2次元特徴SIFT/SURFなども合わせて検討し，撮影角度の異なる画像の推定や撮影角度の推定のさらなる向上を試みたい．
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
物価の変化，研究協力者の想定した労働時間と実労働時間との差に伴う謝金の変化，学会発表の予定数とアクセプト件数との差に伴う学会参加費の変化等が理由で次年度使用額が若干生じたが，想定の範囲内である．
|
| 次年度使用額の使用計画 |
以下３費目を計上する：①耳介画像提供者への謝礼②研究補助者への謝金③学会参加費，旅費，論文出版費．各費目の必要性について説明する．①今後の研究の推進方策の1-(d)で，法線モデル安定化のため耳介画像数を増やす旨述べた．一昨年度構築した耳介画像撮影システムを使用する予定だが，撮影協力者を年齢や性別に偏りなく多く集めるには撮影の協力を呼びかける広告や記念品の提供などが必要である．そのための費用を計上する．②撮影後の多数の画像からGround Truth Dataを作成することは大変骨の折れる作業である．この作業のアルバイト謝金を計上する．③研究成果を社会に発信するため，IEEE等の学会や学術雑誌で発表を行う．学会参加費, 旅費，学術雑誌の掲載費を計上する．
|
