Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

次世代ヒューマンインタフェースのためのコンピュータビジョンシステムを構築する上で重要なことは、ロバスト性とリアルタイム性を両立させることである。このためには、画像パターン情報を階層的に構造化する画像解析手法の確立が必要である。本研究ではこの点に注目して、画像パターンの多重解像度解析の手法を確立するとともに、ヒューマンインタフェースへの応用として重要である顔検出の問題等への適用を試み、システム開発を行ない、その有効性を明らかにした。
多重解像度解析のための方法として、本研究では尺度空間上の双極子解析という新しい手法を導入している。各尺度における画像パターンは極大点と極小点から成る双極子ネットワークで表現され、さらに各尺度におけるネットワークが結合され、ハイパーネットワークを形成する。このネットワーク上において,顔パターンのもつネットワーク構造を部分パターンとして検出することにより、ロバスト性とリアルタイム性を備えた顔検出方法を明らかにして、ヒューマンインタフェースへの応用可能を明らかにした。
顔検出問題においては、あらかじめ学習用顔画像を多重解像度解析することにより、双極子ネットワークの標準パターンを準備する。入力画像に対しては、尺度空間解析によりハイパーネットワークを求め、各顔の標準パターンのパッチングを行なうことにより、顔画像の候補を抽出する。さらに、候補領域の詳細な解析を行なうことにより、最終的に精度の高い顔検出を実現している。

【研究分担者】
長谷川晶一	東京工業大学	精密工学研究所	助手	(Kakenデータベース)
小池康晴	東京工業大学	精密工学研究所	助教授	(Kakenデータベース)