| 研究課題/領域番号 |
24500136
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
LE DINH DUY 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 助教 (80450170)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| キーワード | face detection / face matching / face retrieval / face indexing / social analysis |
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| 研究概要 |
提案された研究の目的は、社会分析アプリケーションにおける大規模な映像アーカイブのための顔インデキシングの高度な技術を実現することである。2012年度において、顔検出とマッチングを改善した。
顔抽出とポイント・トラクキング技術を用いて、ビデオ中の顔を抽出し、顔トラック単位にグループ化をした。つまり、各顔のトラックはユニークな人物の顔が含まれているようにした。得に、顔の目の定位手法を改善することで、顔抽出と追跡が向上することができた。
また、シンプルで効率的な顔トラックのプレゼンテーションを利用し、顔トラックをマッチングするためのスケーラブルな手法を提案した。既存研究と比較した結果、提案した顔トラックのプレゼンテーションによる、性能を維持しつつ、計算コストが低減できたことが分かった。
顔注釈付きを自動化するため、インターネットのマイニング技術を用いた再ランキング手法を提案した。この手法の評価、既存研究の顔再ランキング手法を上回ることが分かった。
このデータセットは2,000時間以上のビデオで、2001年から2013年まで放送されたニュースである。その結果、約3200万の顔が抽出、200,000顔トラックにグループ化された。そこから、政治家や有名人を含む175人の約20,000顔トラック（約3万顔）が半教師あり学習技術でアノテートされた。アノテートされたデータセットは、研究目的のために公開されている。スケーラブルな顔マッチングと顔の再ランキング技術を実装し、上記顔データセットに適用、評価された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
膨大なビデオを処理し、顔を抽出し、アノテーションを付与し、インデックスを付与した。
これに基づき、映像アーカイブのマイニングによる顔のリランキング手法を提案した。この成果はコンピュータビジョンの国際会議CVPRで発表した。
検出器と追跡器を組み合わせることによる眼の位置検出手法を提案した。これについての論文はICPR国際会議にて発表した。
提案されたスケーラブルな顔検索方法は、電子情報通信学会論文誌（IEICE, Aug 2013）に採択され、公表予定である。
顔インデキシングと検索に関する研究に貢献するため、注釈付きのデータセットを公開した。
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| 今後の研究の推進方策 |
2013年度は、スケーラブルな顔識別や社会分析への応用を中心に研究する。提案手法は大規模な顔データセットに適用、評価する予定である。
スケーラブルな方法の評価するため、ビデオの量を増加し、顔データセットを拡張する予定である。視覚的特徴との文脈の情報を利用し、顔抽出とマッチング技術の性能を向上する手法を研究する。これについて、国際会議や論文誌で公開する予定である。
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| 次年度の研究費の使用計画 |
本予算にて顔インデキシングの実験を実施する研究者を雇用する予定である。また、マルチメディア検索、パターン認識、やコンピュータビジョン研究分野の会議の参加のために使う予定である。
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