| 研究課題/領域番号 |
24650082
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
槇原 靖 大阪大学, 産業科学研究所, 助教 (90403005)
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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 | 画像、文章、音声等認識 / コンピュータビジョン / パターン認識 / 生体認証 |
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| 研究概要 |
P1) クロスモーダル判別分析
P1-1) クロスモーダル判別分析の定式化
二つの異なる特徴空間のデータに対して，識別性能を最大化するクロスモーダル判別分析を定式化した．まず，二つの異なる特徴空間の学習サンプルによる混合クラス内共分散行列及び混合クラス間共分散行列を定義し，各行列のトレース比を最大にする射影を，一般化固有値問題に帰着して求めた．また，学習サンプルが不足してクラス内分散がランク落ちする場合には，正則化判別分析の考え方に基づいて，混合クラス内分散行列の正則化を行った．
P1-2) シミュレーションによる性能評価
クロスモーダル判別分析の有効性を確認するために，シミュレーションによる性能評価実験を行った．当然のことながら，二つの異なる特徴空間が全くの無相関である場合には，いかなる手法であっても識別性能の向上は望めないことから，正準相関分析による相関係数が一定値以上になるようなシミュレーションデータを用意し，判別分析・正準相関分析・クロスモーダル判別分析による性能を比較した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
クロスモーダル判別分析の定式化やシミュレーションによる性能評価を行っていることから，計画通り，順調に進展していると言える．
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| 今後の研究の推進方策 |
P2) クロスモーダルバイオメトリクス
P2-1) 観測条件変化への対応
P2-1-1) データセットの構築
提案手法の実問題への応用の第一段階として，クラス内分散がクラス間分散を凌駕するような条件下での生体認証の問題を取り扱う．特に，ここでは申請者らが継続的に研究を行っている歩容認証を取り上げ，クラス内分散としては，公開データベースであるOU-ISIR Gait Databaseに含まれる歩行速度変化や服装変化を取り上げる．
P2-1-2) 性能評価
まず，歩行速度変化や服装変化等の状況変動をクラスタリングし，その状況クラスタの識別のための判別空間を構築する．次に，各クラスタをそれぞれ異なる特徴空間として見なすことで，クロスモーダル判別分析を適用する．識別の結果は，生体認証で一般的に用いられる累積識別精度特性(CMC)曲線や受信者操作特性(ROC)曲線によって評価する．
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| 次年度の研究費の使用計画 |
物品費が予定より若干減少したため，次年度に使用する予定の研究費が生じた．
次年度は，データセット構築用のSSDやHDD等の記憶装置購入用に支出する予定である．
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