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2017年10月 1日 (日)

認識システムの最先端 第5回 ①

”人間と科学”第280回 梅崎太造(名古屋工業大学教授)さんの研究文―3次元形状計測
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 平成8年4月より、中部大学の学部4年生の卒業研究テーマとして、「Kohonen の自己組織化マップ(SOM) を用いた顔表情の自動生成」に関する研究を開始した。SOMは、大脳皮質の視覚野をモデル化したもので、人工ニューラルネットワークの一種である(以後KNNと記す)。KNNに無表情・笑み・怒り・嫌悪・驚き・眠気の6表情を入力すると、16×16の顔表情マップが自動的に生成される。これまでの表情認識法としては、認識したい顔表情のどれに一番似ているかで判定するものであった。
 つまり、1 : 1 の認識になる。これに対して、提案した手法は、顔表情(表情筋)が時間的に変化していく過程を認識するものであり、例えば、無表情から驚きの顔表情に変化して行くコマ撮り状態まで推定する。
 1 : 1の点推定(変化し終わった表情)に対して、線推定となり、飛躍的に性能が向上した。この研究で、人の顔表情の時間的変化は、細かく時系列分析すると、驚きと怒りは過度的に速く変化するのに対して、その他の表情の場合は、比較的等速度に変化することが判明した。
 平成10年、前述の研究テーマの延長として、大学院生の研究テーマ「3次元顔形状データを用いた顔表情の自動生成」を開始。しかしながら、当時肝心の3次元計測装置を所持していなかったため、名古屋工業大学の佐藤幸男教授の研究室で開発した装置を借りることにした。
 このときから3次元計測に関する研究がスタートした。初めてレーザを用いた3次元計測を体験して、その機械的構造のシンプルさと計測速度および性能に感動した。
 3次元顔の距離(深度)画像と2次元画像を同時にKNNで学習する手法を考案した。この研究で生成した顔表情生成システムは、NHKなどのTVニュースや各種新聞で最新技術として紹介された。





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